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云服务提供商


云服务提供商(Cloud Service Provider, CSP)是为企业和个人提供云计算资源(如服务器、存储、数据库、网络、软件等)的公司。以下是一些主流云服务提供商及其特点,供您参考:


主流全球云服务提供商

  1. Amazon Web Services (AWS)

  2. 市场份额:全球最大的云服务商,覆盖广泛的服务和区域。

  3. 核心优势:成熟的生态系统、丰富的产品(如EC2、S3、Lambda)、高可靠性和企业级支持。
  4. 适用场景:企业级应用、大数据分析、机器学习、无服务器架构。

  5. Microsoft Azure

  6. 市场份额:全球第二,与微软生态(如Windo...

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多智能体强化学习-MARL


多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是强化学习(Reinforcement Learning, RL)的一个分支,专注于多个智能体在共享环境中通过交互学习策略。与单智能体强化学习不同,MARL 需要考虑智能体之间的合作、竞争或混合关系,这使得问题更加复杂。

1. MARL 的核心问题

MARL 的核心挑战在于如何处理智能体之间的交互和环境的动态变化。以下是 MARL 中的一些关键问题:

  • 非平稳性(Non-stationarity):在单智能体 RL 中,环境通常是平稳的(即环境动态不随时间变化)。但在 MARL 中,其他...

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GAWM-


GAWM (Global-Aware World Model) 是一种基于模型的多智能体强化学习(Model-based Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)方法,旨在解决复杂多智能体环境中的全局状态表示和样本效率问题。以下是关于 GAWM 的详细介绍:


1. 背景与挑战

在多智能体强化学习中,模型驱动的方法(Model-based MARL)通过构建环境动态模型来生成伪数据样本,从而提高样本效率。然而,现有的方法在全局状态表示上存在不足,尤其是在部分可观测环境中,无法保证数据样本的全局一致性。这导致生成的伪数据样本与真实样本之间存在分布不...

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感知机、单层感知机与多层感知机原理介绍-视频文字


感知机、单层感知机与多层感知机:专业解析

感知机(Perceptron)是神经网络的基础模型,由Frank Rosenblatt于1957年提出。它模拟生物神经元的工作机制,通过学习输入数据的特征来实现分类任务。感知机的发展从单层感知机(Single-Layer Perceptron)到多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP),逐步解决了从简单线性分类到复杂非线性模式识别的任务。以下是它们的专业解析。


1. 感知机(Perceptron)

感知机是一种二分类模型,其核心思想是通过学习输入特征的权重和偏置,将数据分为两类。它的结构包括输入层和输出层,输出层只有...

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LLM概述-V0


一、LLM:自然语言处理的变革者

在当今数字化时代,大语言模型(LLM,Large Language Model)作为人工智能领域的关键技术,正以前所未有的态势深刻改变着自然语言处理的格局。LLM 是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于 Transformer 模型。与传统语言模型相比,它犹如从 “功能手机” 跃升至 “智能手机” 的跨越,在数据规模、训练方式、应用范围等维度展现出无可比拟的优势。 从数据规模看,传统语言模型受限于硬件与算法,处理的数据量极为有限,就像用小勺舀水,难以对海量语言数据进行全面分析。而 LLM 则如同连接了江河的巨型...

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LLM概述-视频文字


LLM(Large Language Model,大语言模型)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于Transformer模型,以下是LLM的原理和架构的详细说明:


1. LLM 的核心原理

LLM 的核心原理是通过大规模数据训练,学习语言的统计规律和语义表示,从而实现对自然语言的理解和生成。其关键点包括:

1.1 自监督学习

  • LLM 通常采用自监督学习(Self-supervised Learning)进行训练。
  • 训练数据是无标注的文本,模型通过预测被掩盖的词(Masked Language Modeling)或生成下一个词(Caus...

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解锁MLOps:机器学习工业化的密钥-V1


解锁MLOps:机器学习工业化的密钥

在当今数字化时代,机器学习技术正以前所未有的速度推动着各个领域的变革。从智能语音助手到精准医疗诊断,从个性化推荐系统到自动驾驶汽车,机器学习的应用无处不在。然而,随着机器学习项目的日益复杂,如何高效地管理和部署这些模型成为了新的挑战。MLOps,作为一种将机器学习与软件工程相结合的新兴理念,应运而生,为解决这些问题提供了有效的途径。

MLOps:机器学习的新引擎

MLOps,即机器学习运维(Machine Learning Operations),是一套用于管理和优化机器学习模型开发、部署和运维的流程和方法。它融合了机器学习、软件工程、数据工程、云计...

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MLOps:机器学习的新引擎


MLOps:机器学习的新引擎

在当今数字化浪潮中,机器学习犹如一颗璀璨的明星,照亮了众多领域的创新之路。而在机器学习的广袤宇宙里,MLOps(Machine Learning Operations)正逐渐崭露头角,成为推动其发展的强大引擎。简单来说,MLOps 是一种将机器学习模型从开发到部署、监控和维护的端到端流程进行标准化和自动化的实践。它就像是一位技艺精湛的指挥家,协调着数据科学家、工程师和运维人员等各个角色,让机器学习项目的每一个环节都能精准无误地运行,从而提升效率、可靠性与可重复性。 随着各行业对机器学习应用的深入,从智能推荐系统到精准医疗诊断,从金融风险预测到自动驾驶技术,...

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Windows系统常用的快捷键


以下是一些Windows系统常用的快捷键:

系统操作类

  • 开始菜单与桌面相关
    • Windows键:打开或隐藏“开始”菜单。
    • Windows键+D:快速显示和隐藏桌面,可在工作与查看桌面之间快速切换。
    • Windows键+E:打开“文件资源管理器”,方便快速访问文件和文件夹。
    • Windows键+L:如果连接到网络域,则锁定计算机;如果没有连接到网络域,则切换用户。
  • 窗口管理类
    • Windows键+方向键(上下左右):可以将当前窗口整体移至屏幕的最上、最下、最左、最右边,相当于用鼠标拖动窗口至边缘直到鼠标不能再移动的那种。
    • Windows键+Shift+方向键(左右):在多显示器设置中,可...

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