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视频链接如下，仅供各位研发人员学习使用，如有侵权请与我联系及时删除，谢谢：东软睿驰 王宁：汽车数字化转型驱动车云一体发展 2022汽车行业数字化转型发展线上论坛-盖世汽车资讯

自动驾驶一直是人工智能的重要应用领域，在人工智能技术飞速发展的今天，如何将最新的机器学习技术应用到自动驾驶模型的训练当中，已经成为人工智能研究的前沿问题。随着人们对 AI 的要求从感知型逐渐深化到决策型，AI 在自动驾驶任务中的应用能力也成为了衡量决策型 AI 技术发展的标准之一。OpenDILab此前也建立了 DI-drive 这一基于真实自动驾驶AI case的评测和算法平台。本文章综述了各种

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前言：上篇介绍了什么是强化学习，本篇实战讲解强化学习，提供所有的实战代码，可以自行下载运行。本篇使用强化学习领域经典的Project-Pacman项目进行实操，Python2.7环境，使用Q-Learning算法进行训练学习，将讲解强化学习实操过程中的各处细节。如何设置Reward函数，如何更新各(State,Action)下的Q-Value值等。有基础的读者可以直接看Part4实战部分。文章略长

边缘计算

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一．背景1. 关于bert-as-service的github开源项目地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service2. 简述bert-as-service主要功能是将我们预训练的BERT模型封装后当作一种服务来提供给客户端使用。3. 示意图4. 示意图解释① BERT基于数据集进行预训练后，获得一个预训练模型；② 然后，基于下游任务（问答，完形填空，命

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一般打开后首先提示不完整的语言支持然后我们点安装的时候又提示依赖包问题。导致无法安装即使使用apt install -f 也无法解决的情况下。一般这种情况是系统更换过软件源。只要更换为系统默认的源然后执行apt update 即可解决...