【转载】“绝影”机器狗如何利用ModelArts强化学习算法更改导航轨迹

狗将感知火焰位置，建立强化学习训练环境，自动上传至obs中。利用ModelArts SDK启动云端强化学习训练，训练机器狗如何找到最优路径灭火。训练结束后将在ModelArts平台导入模型、部署在线推理服务。此时只需要自动获取服务token和API就可以调用在线服务进行推理，获取

机器学习算法的优缺点(7)-降维算法

降维算法和集簇方法类似，追求并利用数据的内在结构，目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。举例：主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）主成分回归（Principal

python学习： fire库的使用教程

CLIs)的工具，不需要做任何额外的工作，只需要从主模块中调用fire.Fire()，它会自动将你的代码转化为CLI，Fire()的参数可以说任何的python对象 二. 安装 pip install fire 三. 用法 实例1 ： 单个函数：python 模块名 参数1

更强大的知识管理系统，让企业培训和员工学习成长轻松有效！

些？数据总览通过系统对员工学习轨迹、考试结果、短板提升的AI智能数据分析，管理者可清晰了解每位员工的知识技能掌握状态和学习提升态度。 云端工作台上传个人文档、图片、视频等资料，云端制作后推送到小组共享；视频快编拆分、定位知识点，创建微课，提升培训和学习效率。 知识库企业知识库全员

【Cisco Packet Tracer】交换机的自学习算法

并获得解答，促进学习和知识交流。 ⛳️2. 交换机的自学习算法 2.1 实验目的 理解自学习算法： 通过本实验，旨在深入理解Cisco Packet Tracer交换机的自学习算法，掌握其工作原理和过程。 熟悉交换机网络环境： 通过搭建实验网络，学会配置交换机以及

用于视频恢复的无监督流对齐序列到序列学习

型与无监督光流估计器，以最大限度地发挥其潜力。流量估计器使用我们提出的无监督蒸馏损失进行训练，这可以缓解以前基于流量的方法的数据差异和不准确的退化光流量问题。通过可靠的光流，我们可以在多个帧之间建立精确的对应关系，缩小一维语言帧和二维失调帧之间的域差异，提高序列对序列模型的潜力。

迁移学习在语言建模中的应用

讨迁移学习在语言建模中的应用，包括其原理、实际应用场景，以及代码实现。 I. 迁移学习的概念 A. 迁移学习的定义 迁移学习（Transfer Learning）是一种将从一个领域或任务中学到的知识应用到不同但相关的领域或任务中的方法。与传统的机器学习方法不同，迁移学习不需要为每

【2021暑期计划】每天学习一点点

每天都要学习

【推荐系统】多任务学习之ESMM模型（更新ing）

喜欢用收藏 因此我们需要使用多任务学习模型针对多个目标进行预测，并在线上融合多目标的预测结果进行排序。多任务学习也不能直接表达用户满意度，但是可以最大限度利用能得到的用户反馈信息进行充分的表征学习，并且可建模业务之间的关系，从而高效协同学习具体任务。 （2）工程便利，不用针对

Java学习之switch语句

//file name switch1.java public class switch_1{ public

Python学习之函数（一）

函数就是把代码打包成各式各样的乐高积木，以便以后使用 将复杂的代码简单化，使程序更加简便 #在 python中创建函数

Android学习之手机震动

1、定义变量 Vibrator vibrator; 2、获取震动服务的句柄 vibrator=(V

【学习】数据结构导论

大数据技术学习——Hive

1       一句话介绍 Hive是基于HDFS的数据仓库，适合存储结构化或半结构化数据。 2       Hive功能定位 Hive本身不存储数据，数据都存

机器学习（二）：线性回归

文章目录 一、什么是回归？ 二、什么是线性回归？ 三、线性回归

Android学习之动态权限

文章目录 1、动态权限的提出背景2、动态权限的申请3、 危险权限4、 编程要点 1、动态权限的提出背景

Android学习之关于Toast

自定义Toast时间（ms级别） /*自定义Toast时间实现(ms级别)*/ public static

大数据技术学习——Doris

1       一句话介绍 Doris是适合于实时OLAP的高性能MPP架构数据库。 2       架构 Doris软件架构简洁，包含FE（FrontEnd）

Java流Stream学习（3）

结束操作 迭代 forEach 结束操作： forEach 迭代流中的每个数据，即对每个数据进行最后的处理（比如保存到数据库中或打印）。 // 输出 10 个随机数 Random random = new Random(); random.ints().limit(10)

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