Flask学习与项目实战4：视图高级之蓝图和子域名、类视图

蓝图与子域名 对于大项目，代码都不放在app.py里面，需要分类。 即类似javaspringboot中的分层？每个功能分为一个更小规格的层次。

C++与数据科学：利用C++进行数据分析和机器学习

C++与数据科学：利用C++进行数据分析和机器学习 在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。

《强化学习：原理与Python实现 》 —1.6　案例：基于Gym库的智能体/环境交互

com/envs/。本节我们将安装并使用Gym库，通过一个完整的实例来演示智能体与环境的交互。1.6.1　安装Gym库Gym库在Windows系统、Linux系统和macOS系统上都可以安装。本节与你一起在Anaconda 3环境里安装Gym库。请在安装Gym前升级Python和pip。升级pip的命令是：pip

【AAAI2020】强化学习玩王者荣耀

论文题目: Mastering Complex Controlin MOBA Games with DeepReinforcement

专业角度深入讲解：大模型备案（生成式人工智能）

二、大模型备案与互联网算法备案（深度合成）的区别？ 在了解这两个备案的区别之前，首先要对其概念要有深入的了解，目前网络文章对这两个概念也是含糊不清，唯安创远ai合规专家在此深度剖析： 1、互联网算法备案（深度合成）： 定义概念：深度合成技术，是指利用深度学习、虚拟现实等生成合

【C++养成计划】深入数组和字符串（Day8）

写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客

人生苦短，初学者应该如何更快的学好Python?

处在新一轮科技革命风口浪尖之上都说时势造英雄，新一轮的科技浪潮将是AI，而Python是和AI贴合度最高的开发语言之一。无论是无人驾驶和深度学习，还是大数据分析和科学计算，Python都可以完美的解决我们的问题。（3）进步最快的编程语言在过去的4年中，如果有人要问哪一门编程语言的

【8月19日 AI 快讯】AI每日快讯】突发!美拟禁联发科向华为供货:第三方芯片也需美国批准，即日生效

单元测试的思考与实践。2020/08/18 11:11 发布原文链接理论谷歌用算力爆了一篇论文，解答有关无限宽度网络的一切谷歌大脑公布的这篇论文介绍了他们在有限和无限神经网络方面的系统性探索成果。2020/08/18 15:33 发布原文链接三篇论文，纵览深度学习在表格识别中的最

强化学习从基础到进阶--案例与实践含面试必知必答[9]：稀疏奖励、reward shaping、curiosity、分层强化学习

作为输入，它要预测动作aaa 是什么，它希望这个动作aaa 与真正的动作aaa 越接近越好。网络 2 会输出一个动作ata_tat​，它会输出，从状态sts_tst​ 到状态st+1s_{t+1}st+1​，要采取的动作与真正的动作越接近越好。加上网络 2 是因为要用 ϕ(st)\

如何学习网络编程三要素，与TCP/IP通信协议

​ 一、网络编程 1、什么是网络编程？ 网络编程可以让程序与网络上的其他设备中的程序进行数据交互。 2、网络通信基本模式 常见的通信模式有如下2种形式：Client-Server(CS) 、 Browser/Server(BS) 二、网络通信的三要素 1、IP地址

JavaScript ES6语法学习笔记 04、Promise与Class（上）

5、Promise.resolve()与Promise.reject() 1.5.1、介绍两种方法以及Promise实例作为参数的情况(两种) 介绍两种方法 Promise.resolve()与Promise.reject()：是成功与失败状态的获取Promise()对象的一种简写方式。

RabbitMQ学习笔记 02、生产者与消费者、多消费者平均压力

博客案例代码可见：Gitee-demoexer/RabbitMQ、Github-javademos/RabbitMQ 一、第一个生产者与消费者 前提准备条件 首先我们连接使用xshell连接服务器，紧接着启动mq以及管理后台： systemctl start rabbitmq-server

基于多种预处理的红酒分类与聚类算法机器学习案例研究（附完整Python代码）

CANN训练营Ascend C算子开发基础阶段笔记--与CUDA的对比学习（上）

和流水线并行）依然适用。但是，这些并行计算方法是在 SIMT 框架下实现的，意味着它们是通过多线程而不是仅仅多数据点来执行的。 Ascend C编程模型与范式 并行计算架构抽象 SPMD编程模型介绍 多层级API封装 1.计算类API，包括标量计算AP1向量计算API、矩阵计算AP

CANN训练营Ascend C算子开发基础阶段笔记--与CUDA的对比学习（下）

py2D来优化内存访问模式并减少碎片化。 Host与Device间的数据传输: 在CUDA中，数据从主机内存传输到设备内存（或反向）是通过cudaMemcpy函数执行的，该函数有多个变体，如cudaMemcpyAsync，可以与CUDA流一起使用以实现异步数据传输。 Kernel函数执行:

算法的学习笔记—二叉搜索树与双向链表(牛客JZ36)

转换为其他形式的数据结构，如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表，并通过代码实现这一过程。 😀二叉搜索树与双向链表 NowCoder ❤️‍🔥问题描述 给定一棵二叉搜索树，需要将其转换成一个排序的双向链表。双向链表要求如下： 每个节点的左指针指向前驱节点，右指针指向后继节点。

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF

DRL：Reinforcement Learning with Language Model 随着 ChatGPT 的爆火，强化学习（Reinforcement Learning）和语言生成模型（Language Model）的结合开始变得越来越受人关注。 有关 ChatGPT