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2025年9月 人工智能发展前沿详细总结(包括Qwen3-Max、Seedream-4.0、DeepSeek-V3.1-Terminus、DeepSeek-V3.2-Exp、Claude-4.5 等)

对2025年9月的人工智能前沿进行了详细总结,包括 Qwen3 系列模型的发布、Seedream-4.0 的发布、DeepSeek-V3.1-Terminus 和 DeepSeek-V3.2-Exp 的发布、Claude-Sonnet-4.5 的发布和 GLM-4.6 的发布等。

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#人工智能#学习
人工智能课程笔记(7)强化学习(基本概念 Q学习 深度强化学习 附有大量例题)

强化学习和深度学习都是机器学习的分支,但是两者在方法和应用场景上有所不同。强化学习中包含几个基本概念:智能主体、状态、动作、奖励和环境。在强化学习中,智能主体通过不断与环境交互,并根据获得的奖励来不断调整自己的策略,最终学习到最优的行动策略。智能主体通过观察当前状态,选择最优的动作,并获得相应的奖励,不断迭代学习,从而实现任务的优化。强化学习、有监督学习和无监督学习是机器学习中三种不同的学习范式,

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#机器学习#经验分享
数据结构:将森林转化成一棵二叉树(C++实现)

#include<iostream>#include<vector>using namespace std;/*首先用模板结构体的方式定义一般树的节点,这类树的节点采用双亲—孩子表示法来表示(将半线性结构转化为线性结构)*/template<typename T>struct NormalTreeNode{T data;int parent;vector<

#c++#数据结构
快速排序算法最简单介绍 以及C++代码实现

以最简单的方式介绍了重要的快速排序算法,并给出了直观的C++代码实现

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#排序算法#c++#算法
《数据结构》网课 邓俊辉 习题详细解析(第七章:二叉搜索树)

1.二叉搜索树之区别于普通的二叉树在于(A)A.任意节点均不大于其右子树中的节点,不小于其左子树中的节点B.任意节点均不大于其右孩子,不小于其左孩子C.除了根节点外所有节点均不大于父亲D.关键码可以比较解析二叉搜索树是二叉树的子集,其与一般二叉树的区别是二叉搜索树中任意一个节点均不小于其左子树中的任何一个节点,且不大于右子树中的任何一个节点。2.二叉搜索树的何种遍历序列是递增的(B)A.先序B.中

#数据结构#算法
操作系统:虚拟存储器 练习题(带有答案和解析)

虚拟存储管理系统的基础是程序的(A)理论。A.局部性B.全局性C.动态性D.虚拟性解析:本题考察虚拟存储器的原理。虚拟存储技术的基础是程序的时间局部性和空间局部性原理。实现虚拟存储器的目的是(D)。A.实现存储保护B.实现程序浮动C.扩充辅存容量D.逻辑上扩充主存容量解析:本题考察虚拟存储器的功能。虚拟存储器可以实现从逻辑上扩充主存的容量,使得大作业可以在小内存中运行,同时也使得内存中可以装入更多

#学习
推理理论中的推理规则(离散数学)

离散数学的命题逻辑中,关于推理理论一共有11条推理规则,但是这些规则的名称和具体内容很难记忆,因此在此对各条推理规则进行解释和总结。本篇内容均为个人理解仅供参考,如有不当之处请联系我修改。

#经验分享
操作系统:文件管理和磁盘存储器管理 期末练习题(附有答案和解析)

UNIX操作系统中,所有设备都被视为特殊的文件,因为UNIX操作系统控制和访问外部设备的方式和访问一个文件的方式都是相同的。:本题考察目录文件的定义。目录文件就是由多个文件控制块FCB所构成的一张表,记录了该目录中的所有数据文件,对于多级目录系统,则还存放了该目录中所有子文件目录。当一个文件被创建时,需要为其设置一个相应的文件控制块FCB,并将这个文件控制块的内容添加到文件目录中,作为文件目录的一

#学习
人工智能期末复习:人工神经网络(详细笔记和练习题)

神经网络定义:神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络学习的本质:神经网络的学习本质就是不断调整各个神经元连接的权重和各个神经元的阈值。神经网络模型最重要的两个要素:网络结构、激活函数。神经网络运行过程获取输入内容;随机初始化神经网络参数;获取输出端的输出内容;计算输出的误差大小;根据误差调整神经网络参数;对每一个

#人工智能#深度学习
机器学习:西瓜书 模型评估与选择 学习笔记

把学习器实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差;学习器在新样本上的误差称为泛化误差。

#机器学习
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