深度学习环境配置安装近几年深度学习非常热门，在生活中也有越来越多地涉足，人脸识别、自动驾驶、工业视觉检测、语音识别等等。入坑深度学习，首先需要搭建好一整套环境，下面就介绍具体安装步骤。安装前提，需要有nvidia的独立显卡，当然算力越高越好。本文介绍的是自己的一套环境配置(ubuntu 18.0.4 + cuda11.1.0 + cudnn8005 + pytorch1.8.0)，不一样的搭配参考

多智能体强化学习是强化学习中的一个重要分支，涉及多个智能体在动态和交互的环境中学习和决策。它面临着挑战，如非稳定性、维度灾难以及智能体之间的协作与竞争。然而，随着算法的不断进步，MARL 在多个复杂应用领域中显示出巨大的潜力和前景。如果有更多的具体问题或需要深入讨论某个方面，欢迎继续提问！在一个包含多个玩家的博弈中，每个玩家都有一个策略集Σi\Sigma_iΣi​，以及对应的收益函数uiσ1σ2σ

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一种重要的机器学习范式。

在20ms内,脉冲的长度将决定电机转的角度。(3)微分控制D规律能反映输入信号的变化趋势,相对比例控制规律而言具有预见性,增加了系统的阻尼程度,有助于减少超调量,克服振荡,使系统趋于稳定,加快系统的跟踪速度,但对输入信号的噪声很敏感。导致失步,发热烧坏电机线圈。2.电刷下的火花使换向器需要经常维护,使其不能在易爆炸的地方使用,且产生无线干扰,又因控制电源是直流,使得放大元件变得复杂。位置检测传感器

可后台训练模的一种小技巧背景在算法工作学习中，经常需要训练模型，而对于大量样本数据训练或使用大参数量的模型，本地设备往往就捉衿见肘了，必然会用到远程服务器。但远程服务器，都是通过ssh连接的，在服务器上运行时间短的程序直接在terminal中运行等待即可；但遇到模型训练就不一样，像coco、culane 等数据集需要训练几天。对于这样的情况，你需要确保电脑不关机且网络不能断还得保持连接服务器不能终

机械臂运动学是机器人学中的一个关键领域，它涉及计算机械臂的各个关节如何移动以使末端执行器（end-effector）达到特定的位置和姿态。运动学分为正运动学和逆运动学两个主要部分。

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蒙特卡洛近似是一种强大的数值方法，能够通过随机采样来估计复杂的期望值或积分。在强化学习、统计学、金融工程和物理模拟等领域，蒙特卡洛方法因其广泛的适用性和相对简单的实现方式，成为解决许多实际问题的有效工具。尽管其计算成本较高，但在许多情况下，蒙特卡洛方法是唯一可行的近似手段。

Online Negative Example Mining论文链接背景：在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在 two-stage 的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的 region proposals 通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比