- FeUdal Networks（FuN）是一种分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）算法，由Google DeepMind团队提出。该算法的灵感来源于层级控制结构，将任务分解为高层目标和低层执行细节，从而提高强化学习在复杂环境中的效率。与传统的强化学习算法不同，FeUdal Networks将学习过程分为不同的层次，每个层次的角色不同，但都 FeUdal Networks（FuN）是一种分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）算法，由Google DeepMind团队提出。该算法的灵感来源于层级控制结构，将任务分解为高层目标和低层执行细节，从而提高强化学习在复杂环境中的效率。与传统的强化学习算法不同，FeUdal Networks将学习过程分为不同的层次，每个层次的角色不同，但都
- AIGC视频生成的前沿研究：高效模型架构与计算优化策略随着生成对抗网络（GAN）和深度学习技术的快速发展，AIGC（AI Generated Content）在视频生成领域取得了显著进展。本文将探讨高效的模型架构和计算优化策略，以提升AIGC视频生成的质量和效率。 1. 引言AIGC视频生成是指通过人工智能技术自动生成视频内容，涉及场景建模、动作生成、图像合成等多个方面。传统的视频生成方法... AIGC视频生成的前沿研究：高效模型架构与计算优化策略随着生成对抗网络（GAN）和深度学习技术的快速发展，AIGC（AI Generated Content）在视频生成领域取得了显著进展。本文将探讨高效的模型架构和计算优化策略，以提升AIGC视频生成的质量和效率。 1. 引言AIGC视频生成是指通过人工智能技术自动生成视频内容，涉及场景建模、动作生成、图像合成等多个方面。传统的视频生成方法...
- @[TOC](curl 命令大全详解：掌握网络调试与数据交互的关键技能) 博主 默语带您 Go to New World. ✍ 个人主页—— 默语 的博客👦🏻 优秀内容</ a>《java 面试题大全》</ a> 《java 专栏》</ a> 《idea技术专区》</ a> 《spring boot 技术专区》</ a> 《MyBatis从入门到精通》</ a> 《23种设计模式》... @[TOC](curl 命令大全详解：掌握网络调试与数据交互的关键技能) 博主 默语带您 Go to New World. ✍ 个人主页—— 默语 的博客👦🏻 优秀内容</ a>《java 面试题大全》</ a> 《java 专栏》</ a> 《idea技术专区》</ a> 《spring boot 技术专区》</ a> 《MyBatis从入门到精通》</ a> 《23种设计模式》...
- 获取 Cookie 传统获取 Cookie这是没有 Spring 的时候，用 Servlet 来获取（获取所有的 Cookie）Spring MVC 是基于 Servlet API 构建的原始 Web 框架，也是在 Servlet 的基础上实现的@RequestMapping("/getcookie") public String getCookie(HttpServletRequest... 获取 Cookie 传统获取 Cookie这是没有 Spring 的时候，用 Servlet 来获取（获取所有的 Cookie）Spring MVC 是基于 Servlet API 构建的原始 Web 框架，也是在 Servlet 的基础上实现的@RequestMapping("/getcookie") public String getCookie(HttpServletRequest...
- 回顾 CookieHTTP 协议自身是属于“无状态”协议无状态：默认情况下，HTTP 协议的客户端和服务器之间的这次通信和下次通信之间没有直接的联系但是在实际开发中，我们很多时候是需要知道请求之间的关联关系的例如登录网站成功后，第二次访问的时候服务器就能知道该请求是否是已经登录过了上述图片中的“令牌”通常就存储在 Cookie 字段中比如去医院挂号：看病之前先挂号，挂号时需要提供身份证号，... 回顾 CookieHTTP 协议自身是属于“无状态”协议无状态：默认情况下，HTTP 协议的客户端和服务器之间的这次通信和下次通信之间没有直接的联系但是在实际开发中，我们很多时候是需要知道请求之间的关联关系的例如登录网站成功后，第二次访问的时候服务器就能知道该请求是否是已经登录过了上述图片中的“令牌”通常就存储在 Cookie 字段中比如去医院挂号：看病之前先挂号，挂号时需要提供身份证号，...
- 一、mall开源项目 1.1 来源mall学习教程，架构、业务、技术要点全方位解析。mall项目（50k+star）是一套电商系统，使用现阶段主流技术实现。涵盖了SpringBoot 2.3.0、MyBatis 3.4.6、Elasticsearch 7.6.2、RabbitMQ 3.7.15、Redis 5.0、MongoDB 4.2.5、Mysql5.7等技术，采用Docker容器化部... 一、mall开源项目 1.1 来源mall学习教程，架构、业务、技术要点全方位解析。mall项目（50k+star）是一套电商系统，使用现阶段主流技术实现。涵盖了SpringBoot 2.3.0、MyBatis 3.4.6、Elasticsearch 7.6.2、RabbitMQ 3.7.15、Redis 5.0、MongoDB 4.2.5、Mysql5.7等技术，采用Docker容器化部...
- Node-Express-jwt身份认证 Node-Express-jwt身份认证
- 近年来，人工智能领域的发展日新月异，其中，无监督学习作为机器学习的一个重要分支，逐渐成为研究热点。无监督学习旨在从无标签的数据中学习出有用的信息，生成模型作为无监督学习的一种重要方法，已经在数据增强、图像合成、内容创作等领域取得了显著成果。本文将围绕无监督学习在生成模型中的发展、创新及其应用进行探讨，并使用PyTorch实现一个简单的变分自编码器（VAE）模型。一、无监督学习的经典模型1. ... 近年来，人工智能领域的发展日新月异，其中，无监督学习作为机器学习的一个重要分支，逐渐成为研究热点。无监督学习旨在从无标签的数据中学习出有用的信息，生成模型作为无监督学习的一种重要方法，已经在数据增强、图像合成、内容创作等领域取得了显著成果。本文将围绕无监督学习在生成模型中的发展、创新及其应用进行探讨，并使用PyTorch实现一个简单的变分自编码器（VAE）模型。一、无监督学习的经典模型1. ...
- 随着用户生成内容（AUGC）的爆炸式增长，如何有效处理和利用海量、多样化的内容成为了人工智能的重要挑战。MOE（Mixture of Experts，专家混合模型）作为一种高效的深度学习架构，在处理大规模数据、捕捉复杂模式方面表现突出。本文将结合AUGC的特点，深入探讨MOE模型的工作原理、优势，以及在AUGC方向的实际应用与实现。一、AUGC与MOE模型概述1.1 AUGC的特点与挑战AU... 随着用户生成内容（AUGC）的爆炸式增长，如何有效处理和利用海量、多样化的内容成为了人工智能的重要挑战。MOE（Mixture of Experts，专家混合模型）作为一种高效的深度学习架构，在处理大规模数据、捕捉复杂模式方面表现突出。本文将结合AUGC的特点，深入探讨MOE模型的工作原理、优势，以及在AUGC方向的实际应用与实现。一、AUGC与MOE模型概述1.1 AUGC的特点与挑战AU...
- 大家好，我是 V 哥。今天看了阿里云开发者社区关于 Java 的灵魂拷问，一线大厂在用 Java 时，都会考虑哪些问题呢，对于工作多年，又没有大厂经历的小伙伴不妨看看，V 哥总结的这13个为什么，你都会哪些？ 大家好，我是 V 哥。今天看了阿里云开发者社区关于 Java 的灵魂拷问，一线大厂在用 Java 时，都会考虑哪些问题呢，对于工作多年，又没有大厂经历的小伙伴不妨看看，V 哥总结的这13个为什么，你都会哪些？
- 在多方位诊断优化后不知道能否解决谢同学的问题，小伙伴们，你们觉得还有更好的解决方案吗，可以说说你的见解，让谢同学试试，关注威哥爱编程，一起解决 BUG。 在多方位诊断优化后不知道能否解决谢同学的问题，小伙伴们，你们觉得还有更好的解决方案吗，可以说说你的见解，让谢同学试试，关注威哥爱编程，一起解决 BUG。
- 本文介绍Python网络爬虫部分应掌握的重要知识点，主要讲解爬虫中运用到的BeautifulSoup库，find/find_all函数，以及如何遍历网页文档元素。 本文介绍Python网络爬虫部分应掌握的重要知识点，主要讲解爬虫中运用到的BeautifulSoup库，find/find_all函数，以及如何遍历网页文档元素。
- 大家好，我是 V 哥。深度优先搜索（DFS）是一种图遍历算法，它优先深入到某条路径的尽头，再回溯到前一个节点继续探索其他路径，直到找到目标或遍历完整个图。DFS的应用场景广泛，可以用于路径搜索、连通性判断、迷宫求解等。以下是一个典型的DFS实现示例以及分析它在不同业务场景中的应用。 大家好，我是 V 哥。深度优先搜索（DFS）是一种图遍历算法，它优先深入到某条路径的尽头，再回溯到前一个节点继续探索其他路径，直到找到目标或遍历完整个图。DFS的应用场景广泛，可以用于路径搜索、连通性判断、迷宫求解等。以下是一个典型的DFS实现示例以及分析它在不同业务场景中的应用。
- 扩散模型近年来在生成模型领域取得了令人瞩目的成果。特别是从早期的Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)到更高效的Latent Diffusion Models (LDM)，扩散模型不仅在图像生成、文本生成等领域展现了强大的能力，而且在推理速度和计算效率上有了显著的改进。本文将对扩散模型的演变进行深入探讨，并结合代码实例帮助理解其核心原理... 扩散模型近年来在生成模型领域取得了令人瞩目的成果。特别是从早期的Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)到更高效的Latent Diffusion Models (LDM)，扩散模型不仅在图像生成、文本生成等领域展现了强大的能力，而且在推理速度和计算效率上有了显著的改进。本文将对扩散模型的演变进行深入探讨，并结合代码实例帮助理解其核心原理...
- 本文介绍了Python中用于发送网络请求的两个重要模块：`urllib` 和 `requests`。首先，文章详细讲解了 `urllib` 模块的基本使用方法，包括构造请求、发送请求、处理响应等。接着，文章重点介绍了 `requests` 模块，强调了其在企业中的广泛应用，以及如何发送GET和POST请求、处理响应、使用代理、处理Cookie等内容。最后，文章还探讨了 `requests` 模块的 本文介绍了Python中用于发送网络请求的两个重要模块：`urllib` 和 `requests`。首先，文章详细讲解了 `urllib` 模块的基本使用方法，包括构造请求、发送请求、处理响应等。接着，文章重点介绍了 `requests` 模块，强调了其在企业中的广泛应用，以及如何发送GET和POST请求、处理响应、使用代理、处理Cookie等内容。最后，文章还探讨了 `requests` 模块的
上滑加载中
推荐直播
-
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day1）2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day2）2025/03/30 周日 09:00-12:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
从AI基础到昇腾：大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片，其具有哪些能力？我们如何基于其进行开发？本期直播将从AI以及大模型基础知识开始，介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区，旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中
热门标签