的训练效率、普通和一致的自回归框架的性能、在强化学习训练中使用反应式和非反应式模型的情况，以及改变时间范围所产生的影响。值得注意的是，在训练轨迹生成器时，我们可以灵活选择使用强化学习（它包含两个部分：交叉熵损失和辅助任务损失。带有模仿学习的生成器损失。损失由三部分组成：策略损失、价值损失和熵损失。，而是分别探索它们各自的特点。诱导出的策略分布（高斯分布的均值和标准差），函数。无模型设置下的训练效率

本文详细介绍了Git SSH的完整配置与操作指南，涵盖SSH密钥生成、GitLab服务器配置、日常开发流程和故障排查等内容。主要内容包括：1）SSH密钥生成与权限设置；2）GitLab公钥配置方法；3）SSH客户端优化配置；4）Git全局设置建议；5）标准开发工作流程规范；6）分支管理与协作策略；7）常见问题诊断方法。该指南为开发者提供了一套从基础配置到高级优化的完整解决方案，确保Git操作的安全

本文介绍了使用开源工具GPT_SoVITS进行语音合成的完整流程。首先下载Windows版软件包并完成Python环境配置，通过运行go-webui.bat启动Web界面。操作步骤包括上传参考音频、编辑目标文本、调整AI参数并合成语音，最终可下载生成音频。该工具支持中英文，提供参数调优功能，适合在Windows等系统上实现语音融合效果。

关于将AI模型通过API接入Word，以便直接在word中进行问答式对话，最终以文本形式输出在Word中。个人建议，以实际需求为准，因为各有优劣。各AI模型API的调用效率VBA熟练程度本文会面向硅基流动Siliconflow和DeepSeek两种，详细介绍具体操作流程和VBA代码。第一步：点击开发工具打开Word，依次点击：文件>更多>选项>自定义功能区，勾选开发工具第二步：启用宏命令依次点击：

需要完全重新初始化仓库，放弃所有历史记录和Git配置。：增加存储回收和权限保留处理。备份.git/config。

本文提出CarPlanner，一种基于强化学习的自回归轨迹规划框架。该方法通过模式选择器将驾驶行为分解为纵向速度与横向路线模式，使用Transformer解码器融合多模态特征，并采用规则增强选择器优化轨迹输出。实验表明，在nuPlan数据集上，该方法在非反应式环境中全面超越现有规则型、模仿学习和强化学习方法，闭环得分提升显著。消融研究验证了奖励设计和不变量视图模块的有效性。研究同时揭示了强化学习在

“所谓坚持，就是觉得还有希望！GeorgHess†,1,2CarlLindstr¨om†,1,2MaryamFatemi1Petersson1,2LennartSvensson21Zenseact2查尔姆斯理工大学名字姓氏图1.SplatAD是首个能够使用3D高斯点阵实现逼真的相机和激光雷达渲染的方法。与以往的方法相比，要么速度快，要么多模态，而SplatAD能够实现实时、高质量的相机和激光雷达渲

是 Git 中最常用的命令之一，主要用于切换分支、恢复文件或检出特定提交。：在分离头指针状态下，提交的更改不会关联到任何分支。：切换到指定标签对应的提交，进入“分离头指针”状态。：将工作区中的所有文件恢复到最近一次提交的状态。：基于指定提交创建一个新分支并切换到该分支。：将工作区中的文件恢复到最近一次提交的状态。：强制切换到指定分支，丢弃所有未提交的更改。：切换到指定提交，进入“分离头指针”状态。

汽车行业由于有方法论和各种标准约束，对软件开发有严苛的要求。ASPICE指导如何审核软件开发，虽然没有明确定义如何去开发，但是ASPICE的Guideline和Essential文件中给出很多参考。本文则详细阐述如何编写软件需求，同时介绍软件需求的必要属性。本文用SRS(Software Requirement Specification)代替软件需求设计规格书。软件需求描述软件的期望行为。

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