大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体的数据可视化设计。“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。原本看不见的数据可视化后，便能调动人的情绪、引发人的共鸣。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。今天我就给大家分享30款开源的可视化大屏(含源码)，可以多多学习，文末获取源码。下载到本地后，直接运行文件夹中的index.htm

优点：稳定可控，适合复杂任务（如机器人学走路、游戏AI打Boss）。缺点：需依赖“体能评估师”（Critic网络）和大量训练数据，计算成本高。

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大家好，之前分享过很多关于 Pandas 的文章，今天我给大家分享5个小而美的 Pandas 实战案例，喜欢的小伙伴，记得收藏、分享、点赞。内容主要分为：如何自行模拟数据多种数据处理方式数据统计与可视化用户RFM模型用户复购周期推荐文章终于盼到了，Python 数据科学速查表中文版来了上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏(附源码)梳理半月有余，精心准备了17张知识思维导图，这次要讲清统计学年终汇

其中，V 是 critic 模型估计出来的，新引入的 gamma 是一个常量，可将其理解为权衡因子，它控制了在计算当前优势时与未来优势的考量，从强化学习的角度上，它控制了优势估计的方差和偏差。因此这种方法不适合在所有推理领域中进行推广，所以后续也有很多改进工作出现，例如 DAPO，VAPO，GSPO 等等，这些我们也会在后面的分享中逐一讲解，敬请期待。OK，知道了经典的 PPO，我们再来看看 De

是时候准面试和实习了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。

优点：稳定可控，适合复杂任务（如机器人学走路、游戏AI打Boss）。缺点：需依赖“体能评估师”（Critic网络）和大量训练数据，计算成本高。

举个例子，看这张图。看这张图，向前传播时，由于 s 是多个 z 共同决定的，所以需要求出 s 对所有 z 的导数，以 s1 为例，前向传播求梯度的时候，需要求出 s1 对 z1，z2，z3…这是阿里的一份大模型算法面经，可以看到，面试官避开了 rag，agent 这些热门考点，转而对大模型训练中的损失函数进行了深挖，很好的考察到了候选人的基本功。所以我们最后求偏导的时候，需要计算 i=j 和 i≠

优点：稳定可控，适合复杂任务（如机器人学走路、游戏AI打Boss）。缺点：需依赖“体能评估师”（Critic网络）和大量训练数据，计算成本高。

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