群体行为（不要碰到对方）
书名：代码本色：用编程模拟自然系统
作者：Daniel Shiffman
译者：周晗彬
ISBN：978-7-115-36947-5
第6章目录
6.11 群/体行为（不要碰到对方）
1、ArrayList
在粒子系统类中，我们用ArrayList存放粒子的列表。我们会在本例中做同样的事情：把一组Vehicle对象存放到ArrayList中。
ArrayList<Vehicle>
人工智能
优化算法matlab实现（八）人工蜂群算法matlab实现
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
1.代码实现
不了解人工蜂群算法可以先看看优化算法笔记（八）人工蜂群算法
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编
kotlin<第八篇>：协程的启动与取消
一、启动构建器
launch与async构建器都用来启动新协程：
1、launch，返回一个Job，并且不附带任何结果值
2、async，返回一个Deferred，Deferred也是一个Job，可以使用.await()在一个延期的值上得到它的最终结果。
等待一个作业：
1、线程切换
launch(Dispatchers.Default) {
println("1")
从零开始强化学习（四）——策略梯度
四. 策略梯度(Policy Gradient)
4.1 期望奖励(Expected Reward)
在强化学习中有3个组成部分：演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function)
演员就是一个网络，输入状态，输出动作
环境就是一个函数，输入状态和动作，输出状态。环境是基于规则的规则，是确定不变的
奖励是在某一个状态下采取某个动作能够获得的分数。环境是
【读论文】AlexNet （ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）
这是一片十年前的文章（2012年），让我们回到十年前来看看Alex小哥、Hinton大佬和他的小伙伴们是怎么设计神经网络的。
论文下载地址：
李沐老师的精读视频：
深入剖析 AI 大模型的反向传播原理
深入剖析 AI 大模型的反向传播原理：从理论到源码实现
本人掘金号，欢迎点击关注：掘金号地址
本人公众号，欢迎点击关注：公众号地址
一、引言在当今人工智能领域，大型语言模型如 GPT - 3、BERT 等取得了令人瞩目的成果。这些模型在自然语言处理、图像识别等众多任务中展现出强大的能力。而在训练这些大模型的过
《教育心理学》学习2-3
位置法
如果说图像法是一种帮助编码记忆材料的方法，那么“位置法”（method of loci,MOL）就是一种帮助检索材料的“线索”。许多人在记忆时往往会结合图像法和位置法进行记忆。位置法是目前最主要的记忆术之一，相传是古希腊诗人西蒙尼停斯（Simonides of Ceos)首先提出的。如今很多一流的记忆大师（例如世界记忆冠军王峰等）或多或少都会使用这种方法。
想象一条你熟悉的路线，比如从
