深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.
2025/1/25 21:53:47
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压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。
它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
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未来6G愿景：“智慧连接”、“深度连接”、“全息连接”和“泛在连接”，而这四个关键词共同构成“一念天地，万物随心”的6G总体愿景。
分析了实现6G愿景所面临的技术需求与挑战，包括峰值吞吐量、更高能效、随时随地的连接、全新理论与技术以及一些非技术性因素的挑战。
然后分类罗列并探讨了6G潜在关键技术：（1）新频谱通信技术，包括太赫兹通信和可见光通信；
（2）基础性技术，包括稀疏理论（压缩感知）、全新信道编码、大规模天线及灵活频谱使用；
（3）专有技术特性，包括空天地海一体化通信和无线触觉网络。
分析了实现6G愿景所面临的技术需求与挑战，包括峰值吞吐量、更高能效、随时随地的连接、全新理论与技术以及一些非技术性因素的挑战。
然后分类罗列并探讨了6G潜在关键技术：（1）新频谱通信技术，包括太赫兹通信和可见光通信；
（2）基础性技术，包括稀疏理论（压缩感知）、全新信道编码、大规模天线及灵活频谱使用；
（3）专有技术特性，包括空天地海一体化通信和无线触觉网络。
2025/1/20 15:14:49
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德国慕尼黑工业大学计算机视觉教授Cremers和他的博士生写的书，关于场景流(sceneflow)的入门教材。
sceneflow可以用来做运动分析，3D感知。
sceneflow可以用来做运动分析，3D感知。
2024/12/28 21:46:51
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手写体识别数据和原码，主要适用python中的numpy库，完成多层感知机，CNN，这两种方式对mnist数据集的识别
2024/12/24 5:01:02
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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