（四）LQG和iLQG原理、公式推导以及代码演示 在实际工程应用中，噪声是系统无法避免的因素，主要包括过程噪声和观测噪声。在自动控制、机器人、自主驾驶等领域，噪声的影响尤其显著。为了提高控制系统的鲁棒性和性能&…

一、上下文 《Spark-ShuffleManager》中讲了ShuffleManager的大致轮廓，接下来我们来对ShuffleReader展开详细分析 二、什么时候发生的？ 当ShuffleWriter准备写入时，这个Stage的最后一个RDD开始准备数据，调用自己的iterator方法…

How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT，是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。 结论与思路 先来看…

运行原理 逻辑层和视图层分离，且非 H5 端通信有折损 逻辑层详解 视图层详解 逻辑层和视图层分离的利与弊 app-vue 和小程序的数据更新，分页面级和组件级 优化建议 避免使用大图 优化数据更新 长列表 展示全部 #性能优化专题 #运行原理 #逻辑…

AI学习指南深度学习篇-Adam的Python实践 在深度学习领域，优化算法是影响模型性能的关键因素之一。Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛使用的优化算法，因其在多种问题上均表现优异而被广泛使用。本文将深入探讨Adam优化器…

数据结构5——哈夫曼树（Huffman Tree） 又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。 基于贪心思想的最优二叉树，主要用于数据压缩和编码。 文章目录 数据结构5——哈夫曼树（Huffman Tree）前言一、构造…

当我们谈论在移动硬盘上安装 Parallels Desktop（简称PD虚拟机）及其对性能的影响时，特别是在运行如Unigraphics这样的资源密集型软件时，用户需要在便携性与性能之间找到最佳平衡。本文将深入探讨PD虚拟机装在移动硬盘有影响吗&…

最近大家都聚集在 Open AI 新的🍓o1发布和 self-play RL 的共识上。 我想不管是草莓、self-play RL还是数据合成下的new scaling law，也不论这条路是否能够最终走通，仅对于当下以及未来LLM在偏好对齐来说，如文中所述，相…