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AI编程

  • AI辅助编程：实践、分析与未来

    AI编程助手通过代码自动生成、审查、错误检测和修复等功能，极大地提高了开发者的生产力和代码质量。本文将分析AI在编程中的实际应用，并通过实例展示其效果，同时探讨未来的发展趋势。...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：8

  • 【51单片机】单片机开发者的福音: 让AI看电路图帮你编写程序（使用ChatGPT 中训练...

    使用AI大语言模型编写 单片机程序. 使用的是 OpenAI公司发布的 ChatGPT .在ChatGPT上有别人训练好的 单片机工程师 with Keil uVision 5 - C Code Explainer模型, 可以上传电路图改模型可以通过这个用户所给的电路图进行编程....
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：12

  • 水利工程智能建造进展及关键技术

    水利工程智能建造停顿及要害技术  戴要：连年来，大数据、物联网、人工智能和云计较等信息技术逐渐正在土木和水利工程规模获得了宽泛使用。颠终多年的展开，我国水电工程的建立先后经历了人工化、机器化、信息化和数字化的阶段，如今已迈入向智能化转型的阶段。智能建造界说为将信息化、主动化、智能化取工程建...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：8

  • 智能工业：来看看人工智能（AI）在PLC中的颠覆性应用！...

    文章浏览阅读3.1k次，点赞21次，收藏18次。首先定义了输入信号和输出信号，然后通过AI算法模块对输入信号进行处理，生成相应的控制信号，最后将控制信号输出到执行器。在AI算法模块中，可以根据具体需求插入不同的AI算法实现，比如神经网络、决策树等，以实现智能化的控制逻辑。随着人工智能技术的发展，AI...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：10

  • 面向AI开发的六种最重要的编程语言...

    文章浏览阅读283次。在AI开发界，你使用的编程语言很重要。每种语言有其独特的特性。选择合适的语言不是关乎个人偏好的问题，而是影响你如何构建和启动AI系统的关键决定。无论你在AI方面有无经验，选择一种合适的语言来学习至关重要。合适的语言将帮助你创建功能强大的新颖AI系统。_ai基于什么开发...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：5

  • 强化学习丨蒙特卡洛方法及关于“二十一点”游戏的编程仿真...

    文章浏览阅读9.2k次，点赞17次，收藏72次。一、蒙特卡洛方法简介 在上一篇文章中，笔者介绍了动态规划算法（Dynamic Programming）的概念和实现，不难发现，动态规划是基于贝尔曼方程提出的一种迭代解法，即利用策略评估迭代计算价值，利用策略改进让智能体进行策略学习，但该算法需要完...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：7

  • 【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码...

    文章浏览阅读4.8w次，点赞133次，收藏827次。本文介绍了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的基本原理，它是DQN的一种改进，适用于连续动作空间的无模型强化学习。DDPG采用Actor-Critic框架，利用深度神经网络近似策略和动作值函数，并通过经验回放和双重网络结构提高学习稳定性。文章还提供...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：11

  • 大语言模型中应用到的强化学习算法...

    文章浏览阅读1k次，点赞19次，收藏19次。本文以大语言模型中应用到的强化学习算法——PPO为核心，介绍了从基础强化学习算法（策略梯度、AC等）到PPO的发展路径、核心问题及解决思路，最后简介了PPO在InstructGPT的应用。希望本文可以启发更多NLP研究者将RL更多、更好的应用在NLP的模型...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：18

  • 【深度强化学习】如何平衡cpu和gpu来加快训练速度（实录）...

    文章浏览阅读3.6k次，点赞50次，收藏51次。一般来说，对于ppo这种类在线策略的深度学习算法：1、对于原代码全是gpu训练的(上面例子)，需要改三处，注意第三处，可改可不改第4处。2、全cpu训练的，前两处加的不变，第三处的修改有变化，：(这里也要特别注意，否则也会报同时用两个设备的错误)即：在...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：8

  • 离线强化学习算法综述：七种方法及PyTorch实现...

    文章浏览阅读769次，点赞11次，收藏9次。本文介绍了多种离线强化学习算法的实现，包括BCQ、BEAR、TD3-BC、CQL、IQL、AWAC和BC。这些算法都可以独立运行并测试，旨在通过离线数据进行训练，并在最后提供了基于PyTorch的代码实现。具体介绍了每种算法的原理和特点，包括从离线数据中学...
    发布：admin    时间：2025-01-09   浏览：7
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