Kursus Pertengahan  11360

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17663

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11379

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Kaedah pembelajaran pengukuhan untuk komunikasi komponen Vue Dalam pembangunan Vue, komunikasi komponen adalah topik yang sangat penting. Ia melibatkan cara berkongsi data antara berbilang komponen, peristiwa pencetus, dsb. Pendekatan biasa ialah menggunakan kaedah props dan $emit untuk komunikasi antara komponen ibu bapa dan anak. Walau bagaimanapun, kaedah komunikasi mudah ini boleh menjadi rumit dan sukar untuk dikekalkan apabila aplikasi berkembang dalam saiz dan hubungan antara komponen menjadi kompleks. Pembelajaran pengukuhan ialah algoritma yang menggunakan percubaan dan ralat dan mekanisme ganjaran untuk mengoptimumkan penyelesaian masalah. Dalam komunikasi komponen, I

2023-07-17 komen 0  1269

Pengenalan Kursus：Cara membina algoritma pembelajaran pengukuhan menggunakan PHP Pengenalan: Pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari cara membuat keputusan yang optimum dengan berinteraksi dengan persekitaran. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara membina algoritma pembelajaran pengukuhan menggunakan bahasa pengaturcaraan PHP dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik. 1. Apakah algoritma pembelajaran pengukuhan? Algoritma pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari cara membuat keputusan dengan memerhati maklum balas daripada persekitaran. Tidak seperti algoritma pembelajaran mesin lain, algoritma pembelajaran pengukuhan bukan hanya berdasarkan data sedia ada

2023-07-31 komen 0  703

Pengenalan Kursus：Kini, robot boleh mempelajari tugas kawalan kilang ketepatan. Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, kemajuan ketara telah dicapai dalam bidang teknologi pembelajaran pengukuhan robot, seperti berjalan berkaki empat, menggenggam, manipulasi ketangkasan, dan lain-lain, tetapi kebanyakannya terhad kepada peringkat demonstrasi makmal. Menggunakan teknologi pembelajaran pengukuhan robot secara meluas kepada persekitaran pengeluaran sebenar masih menghadapi banyak cabaran, yang pada tahap tertentu mengehadkan skop aplikasinya dalam senario sebenar. Dalam proses aplikasi praktikal teknologi pembelajaran pengukuhan, adalah perlu untuk mengatasi pelbagai masalah kompleks termasuk penetapan mekanisme ganjaran, penetapan semula persekitaran, peningkatan kecekapan sampel, dan jaminan keselamatan tindakan. Pakar industri menekankan bahawa menyelesaikan banyak masalah dalam pelaksanaan sebenar teknologi pembelajaran tetulang adalah sama pentingnya dengan inovasi berterusan algoritma itu sendiri. Menghadapi cabaran ini, penyelidik dari Universiti California, Berkeley, Universiti Stanford, Universiti Washington, dan

2024-02-21 komen 0  1192

Pengenalan Kursus：Q-Learning: Menangani Nilai Tindakan-Keadaan Terlalu TinggiQ-Learning, teknik pembelajaran pengukuhan, bertujuan untuk memperoleh dasar yang optimum dengan...

2024-10-25 komen 0  741

Pengenalan Kursus：OpenRL ialah rangka kerja penyelidikan pembelajaran pengukuhan berasaskan PyTorch yang dibangunkan oleh pasukan pembelajaran pengukuhan Paradigma Keempat Ia menyokong latihan ejen tunggal, berbilang ejen, bahasa semula jadi dan tugas lain. OpenRL dibangunkan berdasarkan PyTorch, dengan matlamat untuk menyediakan komuniti penyelidikan pembelajaran pengukuhan dengan platform yang mudah digunakan, fleksibel, cekap dan boleh skala yang mampan. Pada masa ini, ciri yang disokong oleh OpenRL termasuk: antara muka biasa yang mudah digunakan dan menyokong latihan ejen tunggal dan berbilang ejen menyokong latihan pembelajaran pengukuhan untuk tugasan bahasa semula jadi (seperti tugasan dialog yang menyokong pengimportan model dan data daripada HuggingFace); ; menyokong LSTM, GRU, Model seperti Transformer menyokong pelbagai pecutan latihan, seperti: latihan ketepatan campuran automatik,

2023-05-11 komen 0  1064