DQN算法实践之速通超级马里奥
作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！
2025年05月08日
作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！
2025年05月08日
安妮 编译自 arXiv
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
随着云计算的普遍应用，控制计算成本越来越重要，但有调查显示，30%-45%的云开销被浪费了。一些大企业通常咨询专家控制开支，但一些小企业或个人就无法节省费用了。
近日，研究人员发现深度强化学习算法能平衡云服务性能和开销，用户不用规划如何实现，只需设置他们想达到的效果即可。这项研究大大降低了控制云服务开销的专业门槛。
△ 云计算让共享软硬件资源能按需提供给计算机各种终端和其他设备/图片来自维基百科
2025年05月08日
图源：unsplash
原文来源：arXiv
作者：Ashley D. Edwards、Laura Downs、James C. Davidson
「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA
在强化学习问题中，关于任务目标的制定，往往需要开发人员花费很多的精力，在本文中，谷歌大脑联合佐治亚理工学院提出了正向-反向强化学习（Forward-Backward Reinforcement Learning，FBRL），它既能从开始位置正向进行探索，也可以从目标开始进行反向探索，从而加速智能体的学习过程。
2025年05月08日
每天中午吃什么
简直是世界难题
这个周六
来跟团宝一起研究午饭难题吧
来源 | 做报告得实录君
午饭小调查
每天中午前
总有疑问“你中午吃什么”
雪崩前
没有一片雪花是无辜的
午餐前
没有一个人能确定吃什么
所以周末的午饭吃什么
2025年05月08日
本文转载自微信公众号：做报告的实录君（ddqn233）
不管吃的啥，吃得开心吃得饱就好！
毕竟吃饱了才有力气干活
创造美好明天！
来源：做报告的实录君（ddqn233）
编辑：三水、木子
2025年05月08日
本章介绍如何与本机（非托管）动态链接库 （DLL） 和组件对象模型 （COM） 组件集成。除非另有说明，否则本章中提到的类型存在于 System 或 System.Runtime.InteropServices 命名空间中。
2025年05月08日
前两天我讲了bun+webview，今天我讲一下GO+webview。
GO语言有好多第三方的webview包，我个人感觉好用的是
github.com/webview/webview_go
安装包：
2025年05月08日
智能制造与自动化
KUKA机器人不支持Modbus TCP，但通过冯工开发的软件，我们可以实现第三方的免授权Modbus TCP通讯。
2025年05月08日
本文主要内容:YOLO11 全新发布（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLO11如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
2025年05月08日
背景介绍
数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投入大，由于其结构固化无法适应目前快速演进的AI算法。FPGA因其高性能、低功耗、低延迟、灵活可重配的特性，被广泛地用作AI加速，开发者无需更换芯片，即可实现优化最新的AI算法，为产品赢得宝贵的时间。