摘要:中国科学院院士(在世800人) “两弹一星”功勋奖章获得者(在世5人) 国家最高科技奖获得者(在世27人) (1985年获得) “八一勋章”获得者(首批10人) “改革先锋”称号(全中国100人) “人民科学家”国家荣誉称号 (首批全国5人) 中国六大荣誉,活着的就这么多人,拿一个就不简单,全中国目
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摘要:想了一个问题: 100页的英文文献翻译成中文大概有多少页100页的英文文献翻译成中文大概有多少页 相关: https://www.zhihu.com/question/272439973/answer/373605550 ChatGPT回答: 个人的判断: 上面的回答基本上都是中文翻译成英文后字数会
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摘要:相关: https://zhuanlan.zhihu.com/p/602393356 PS: 不作恶是互联网大厂必须遵守的道德下限。
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摘要:最近看代码看到这么一个说法: # numpy doesn't special case range indexing, so it's very slow. # Slice manually instead, which is faster than any other method. # NumP
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摘要:关键代码: ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b') ax2 = ax1.twinx() ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r') 实际表现: 效果图: 全部代码: 点击查看代码 import numpy as np
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摘要:解决方法: 加入代码 设置中文字体显示(如果系统支持) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示负号 原始代码: 点击查看代码
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摘要:使用模仿学习来训练人形机器人。 如何获取人类的演示数据呢? 直接方式。通过VR或AR的虚拟现实的技术进行远程控制机器人,这样可以获得实时的人类的数据,而且还是人类控制机器人的数据。 间接方式。通过人类姿态识别的方式,该种方式效果肯定不如上一种的好,不过其优势就是方便,便宜,不需要复杂且昂贵的机器人远
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摘要:相关: 面向分布式强化学习的经验回放框架(使用例子Demo)——Reverb: A Framework for Experience Replay
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摘要:原地址: https://www.uber.com/blog/go-explore/ 在深度强化学习(RL)领域,攻克 Atari 游戏《蒙特苏马的复仇》和《陷阱》一直是一项重大挑战。这些游戏代表了一大类具有挑战性的现实问题,被称为“难以探索的问题”,在这些问题中,智能体必须在极其稀疏或具有欺骗性的
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摘要:相关: https://soeren-kirchner.medium.com/deep-deterministic-policy-gradient-ddpg-with-and-without-ornstein-uhlenbeck-process-e6d272adfc3 Replacing the O
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摘要:相关: https://ai.stackexchange.com/questions/23180/how-does-the-ornstein-uhlenbeck-process-work-and-how-it-is-used-in-ddpg It should be noted that more
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摘要:原地址: https://en.wikipedia.org/wiki/Ornstein–Uhlenbeck_process Ornstein-Uhlenbeck过程 在数学中,Ornstein-Uhlenbeck过程(以Leonard Ornstein和George Eugene Uhlenbeck
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