人工智能

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&gt

【中秋节+AI】三款AI产品让我的中秋节不再无趣

前言:欢迎各位光临本博客,这里小编带你直接手撕**,文章并不复杂,愿诸君**耐其心性,忘却杂尘,道有所长!!!! IF’Maxue:个人主页  🔥 个人专栏: 《C语言》 《C++深度学习》 《Li

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

扩散模型

常见的生成模型(Generative Models)如 GAN、VAE 和基于流( Flow-based )的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功,但每个都有其自身的局限性。 GAN 因其对抗性训练性质,其训练过程难以收敛以及生成多样性欠佳。 VAE 依赖于替代损失(surrogate loss)。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。 扩散模型( Diffusion Models )

《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

Spark入门及环境搭建

一、Spark是什么 Spark是Apache下的一个用于大规模数据处理的统一分析引擎,Unified engine for large-scale data analytics. Spark还是一个支持多语言的(Python、SQL、Scala、Java、R),可以在单节点或者集群上用作数据工程、数据科学和机器学习的内存计算引擎。 Spark借鉴了MapReduce的思想发展而来,保留了其分布式

多重检验矫正p值

因为P值的阈值是人为规定的,无论是多小的P值,也仅仅能代表结果的低假阳性,而非保证结果为真。如果检验一次,犯错的概率是5%;检测10000次,犯错的次数就是500次,即额外多出了500次差异的结论(即使实际没有差异)。即使P值已经很小(比如0.05),也会被检验的总次数无限放大。比如检验10000次,得到假阳性结果的次数就会达到 5%*10000=500次。 这时候我们就需要引入多重检验来进行校正