<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weixin_57726558的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weixin_57726558]]></copyright><item><title><![CDATA[文本语义相似度计算方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/153636695</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/153636695</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Mon, 20 Oct 2025 17:21:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章系统介绍了文本语义相似度匹配的计算方法，从传统方法（基于字符串的编辑距离、Jaccard系数和基于词袋模型的TF-IDF+余弦相似度）到深度学习方法（Word2Vec词向量），再到预训练Transformer模型（BERT、Sentence-BERT和BGE-M3）。重点比较了不同方法的特点，如BERT的上下文理解能力、Sentence-BERT的句子级嵌入优势以及BGE-M3的多语言/多功能特性。通过测试案例对比TF-IDF和BGE-M3方法，结果显示预训练模型在语义相关性判断上更具优势。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习算法原理总结---通俗易懂，入门最佳]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/135147449</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/135147449</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Fri, 22 Dec 2023 10:50:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[另外，在处理回合结束才奖励的问题时，会出现不一致的问题：回合开始时，同样的状态下，采取同样的动作，但是由于后期采取动作不同，导致奖励值不同，从而导致神经网络参数来回变化，最终导致Loss函数的方差较大。因为DQN是一种off-policy的方法，每次学习时，不是使用下一次交互的真实动作，而是使用当前认为价值最大的动作来更新目标值函数，所以会出现对Q值的过高估计。2、容易收敛，在学习过程中，策略梯度法每次更新策略函数时，参数只发生细微的变化，但参数的变化是朝着正确的方向进行迭代，使得算法有更好的收敛性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（七）——直方图、图像变换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132470879</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132470879</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Fri, 25 Aug 2023 13:32:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇学习笔记主要涉及直方图、图像变换等内容。获取更多可以查看本栏目其他文章。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（六）——轮廓检测（二）、模板匹配]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132446784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132446784</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Wed, 23 Aug 2023 14:26:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇学习笔记主要内容在图像的Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测内容。获取更多可以查看本栏目其他文章。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（五）——Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132422167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132422167</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Tue, 22 Aug 2023 15:21:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇学习笔记主要内容在图像的Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测内容。获取更多可以查看本栏目其他文章。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（四）——形态学操作、图像梯度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132339092</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132339092</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Thu, 17 Aug 2023 17:30:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。


1  形态学操作

形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。就像土壤侵蚀一样，这个操作会]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（三）——数值运算、图像阈值、图像平滑（滤波）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132291391</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132291391</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Tue, 15 Aug 2023 14:12:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇学习笔记主要内容在图像的数值运算、图像阈值、图像平滑（滤波）等内容。获取更多可以查看本栏目其他文章。导入必要Python包。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（二）——图像/视频读取保存、分割及边界填充]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132270224</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132270224</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Mon, 14 Aug 2023 14:51:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇学习笔记主要内容在图像和视频的读取、展示、保存及一些常用基本操作。获取更多可以查看本栏目其他文章。导入必要Python包。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV-Python图像处理学习笔记（一）——认识、安装、环境测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132210649</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132210649</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Thu, 10 Aug 2023 15:39:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TCN（Temporal Convolutional Networks）详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132163074</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57726558/article/details/132163074</guid><author>weixin_57726558</author><pubDate>Tue, 08 Aug 2023 11:46:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章介绍了一种时序预测算法TCN（时域卷积网络）利用因果卷积和残差模块等，使得模型能更好的捕捉时序数据局部依赖关系以及稳定的梯度传播，与RNN相比有不同的优缺点；文中还对一维卷积做了简单介绍，以便初学这能更好的学习和了解，并附带详细代码示例。]]></description><category></category></item></channel></rss>