1、视觉元素差异化 营造视觉元素的差异化可以起到改变画面信息层级关系的作用，从而可以很好的其到增强设计作品层次感的作用，这和对比手法很像。所以UI设计作品不管画面中的视觉元素是多还是少，都要做到主次分明、有大有小、有粗有细。元素和元素之间可以形成鲜明的对比关系。 2、装饰性元素 提升视觉的层次感我们可以从两个方面着手，即提升信息的层次感以及画面整体信息的丰富度，而使用装饰性的元素正好可以
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2024-02-21 11:50:36
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贝茨视觉训练法 (Dr William Bates)方法去除眼镜，尝试每天去除眼镜并保持15至20分钟的适应性练习，并进行感觉记录。手掌按摩法。让你的眼球尽可能得到放松。具体方法为：轻闭双眼，两手掌相互摩擦，产生热量。两掌摩擦6-8秒钟后，左掌放在左眼上，右掌放在右眼上，手臂肘部最好有支撑，手掌要轻松压放在眼区，手掌根部轻轻抵在颧骨，不要让眼睛有压迫感，手掌盖住双眼8-10秒钟。连续重复，用心观想
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2024-07-08 15:59:48
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InternLM-Chat-7B 智能对话演示 本小节我们将使用InternStudio中的A100(1/4)机器和InternLM-Chat-7B模型部署一个智能对话演示。 2.1环境准备 在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示选择Cuda11.7-conda，如下图所示： 接下来打开刚才租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载
今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双
第一章 博弈论基础1. 博弈基础1.1 博弈的表示形式1.2 纯策略与混合策略2. 博弈解2.1 占优策略均衡2.2 纳什均衡3. 博弈学习动力学简介3.1 博弈学习框架3.2 最优响应动力学3.3 择优响应动力学参考文献 复杂网络是21世纪的新兴学科, 演化博弈论是现阶段博弈科学研究的范式. 演化博弈摒弃了传统博弈论中的完全理性和完全信息假设, 从系统动态的角度考察个体决策到群体决策的形成
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2024-07-24 13:55:20
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在金融行业里，大家对于系统稳定运行比精准运行，更迫切的需求。这也是为什么位于国内四大行之首的工商银行，后台业务系统还是多年没升级。原因之一是考虑到系统需要稳定运行。在风险管理上，对于稳定性的监控也十分重要，在这之上才会考虑风险的精准识别，以及差异化客群风险定价。衡量稳定度的量化指标有很多，其中最好用也最容易理解的是PSI指标。01、PSI指标是什么？PSI是Population Stability
LSTM 网络工作示意图什么是 LSTM 网络？LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。 LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。LSTM 的使用背景当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词
在日常管理中，项目团队如果还处于震荡期阶段，经常会出现一个情况，在项目团队中某些成员遇到挑战性问题的时候，其他经验比较丰富的人或者项目团队领导经常会对其进行帮助，在这个过程中可能没有注意的方式方法，导致这种帮助的行为给相关人带来了很大的压力，会让他们形成一个自我保护性的想法“领导是否怀疑我的能力，觉得我搞不定这件事情？”或者“我能搞定这些事情，你们说的方式方法跟我的也没什么区别嘛”，因为团队成员还
参考链接：常用的启发式算法什么是启发式算法定义：启发式算法一般用于解决NP-hard问题，其中NP是指非确定性多项式。启发式算法是相对于最优化算法提出的，是基于直观或者经验构造的算法，在可接受的开销（时间和空间）内给出待解决组合优化问题的一个可行解。例子：例如，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从南京出发，经过广州，北京，上海，…
本文不阐述各个知识点具体内容，只给出代码实现和理解，其中涉及到的知识点如下matplotlib画图锚框的概念和实现交并比偏移量非极大值抑制目标检测和边框值import d2lzh as d2l
from mxnet import image
d2l.set_figsize()
img = image.imread('img/catdog.jpg').asnumpy()
# 边界框(boundi
复现论文需要ubuntu+ros+turtlebot2+hokuyo的配置，这里有一个关于turtlebot的教程： Learn TurtleBot and ROS关于 turtlebot 的各种软件包，在这上面：turtlebot · GitHub以后可能能用上然后对于 git clone 速度慢的问题，我全程都是用换镜像网站解决（参考 git clone一个github上的仓库，太慢
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2024-08-20 17:32:39
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在强化学习领域，传统的要素为环境，观察表述，奖励，动作，这里的奖励完全由环境给出，论文提出一种内部驱动的奖励系统，如下图所示：本文将奖励分为内部驱动的奖励和外部驱动的奖励，二者相互作用指导智能体的行动。这在生物学上有一定的依据，生物在进化中学习到了很多的品质，比如喜欢探索，好奇心，这些品质即使没有外部奖励，一些生物的个体依然会保持，可见其合理性。论文使用两个实验证明，使用自身相关的奖励，比单纯使用
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2024-07-30 17:01:25
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1、LeNet-5模型简介LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集上， LeN
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
人工智能发展至今，各种热门话题层出不穷，新技术、新SOTA、新方向，每天的变化日新月异。这之中，强化学习应该算是其中相当热门的领域了。作为近些年创新的热点领域，不仅控制领域的大拿在关注强化学习，计算机大类的导
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2023-01-08 00:23:57
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
原创
2024-02-22 11:43:04
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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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