Q-learning是一种基于强化学习的算法，用于解决Markov决策过程（MDP）中的问题。这类问题我们理解为一种可以用有限状态机表示的问题。它具有一些离散的状态state、每一个state可以通过动作actio...

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青少年平台的CTF-web简单的口语化题解，师傅没看懂可以私信我电话给分享...

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学了一些多模态的知识，CLIP算是其中最重要也是最通用的一环，一起来看一下吧。CLIP的全称是ContrastiveLanguage-ImagePre-Training，中文是对比语言-图像预训练，是一个预训...

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你可以从简单的模型开始，如多层感知器（MLP），然后逐步尝试更复杂的结构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer。选择合适的框架：选择一个适合初学者的AI框架，如TensorF...

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深度强化学习DRL现存问题和训练指南（D3QN（DuelingDoubleDQN））_doubledqn存在的不足...

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本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍，之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署，最后以Baichuan2-7B为例，通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA-FactoryWebU...

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​AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本...

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通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量之间的相似度，自注意力机制能够为每个单词分配不同的权重，反映其在当前上下文中的重要性。具体来说，将查询、键和值矩阵分成多个头，每个头独立地计算注意力，...

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YOLOv8（n/s/m/l/x）&YOLOv7(yolov7-tiny/yolov7/yolov7x)&YOLOv5（n/s/m/l/x）不同模型参数/性能对比（含训练及推理速度）_yolov7和yolov8...

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在课程前言我们也提到过，如果你直接开始训练，可能会不停的调整训练参数，比如素材图质量、数量、训练轮次等，一轮又一轮，一次又一次的不停调试，观察每一次的Loss损失函数值和其他数据，那么这就是一个耗费时间和精力以及...

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