人工智能-深度学习

强化学习是机器学习领域的一种重要方法，主要通过使用环境的反馈信息来指导智能体的行为，并且通过智能体收集的经验数据对自身策略进行优化。在强化学习中，我们通常用“智能体”来表示学习机器或者一个决策实体。这个智能体在某个环境中采取行动，然后收到环境的反馈信号（奖励或者惩罚），从而逐渐学习到一个最优的行动策略。在强化学习中，主要涉及到一些概念，如状态、行动、奖励、策略等等。状态指的是输入进入智能体算法的集

首先打开Jetson终端或linux终端输入 uname -a 查看版本。aarch64版本的可以下载此torch。注意：python版本为3.6。有需要的朋友们请自行下载。

强化学习是机器学习领域的一种重要方法，主要通过使用环境的反馈信息来指导智能体的行为，并且通过智能体收集的经验数据对自身策略进行优化。在强化学习中，我们通常用“智能体”来表示学习机器或者一个决策实体。这个智能体在某个环境中采取行动，然后收到环境的反馈信号（奖励或者惩罚），从而逐渐学习到一个最优的行动策略。在强化学习中，主要涉及到一些概念，如状态、行动、奖励、策略等等。状态指的是输入进入智能体算法的集

DQN算法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。本文对DQN算法进行了详细的讲解，包括发展史、算法公式和原理、功能、示例代码以及如何使用。DQN算法通过结合深度学习和Q-learning算法，实现了对高维、连续状

人工智能-深度学习

Python自动发送消息小脚本，，懂的都懂~~

ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）

人工智能-深度学习

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）