强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种基于反馈的机器学习技术，适用于序列决策问题。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境（Environment）不断交互，根据环境的反馈调整自身行为，以最大化累积奖励（Reward）。强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）。

Paddle安装后测试正确，但使用报错：Could not locate cublasLt64_12.dll. Please make sure it is in your library path!

卷积神经网络通过卷积操作提取图像中的局部特征，并通过多层网络结构构建出强大的图像处理能力。其局部连接、权重共享和池化等操作显著减少了参数数量，提高了模型的泛化能力。在处理图像分类、目标检测等任务时，卷积神经网络展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。

本教程介绍如何在飞牛OS中启用Docker并开启Nvidia GPU支持。主要内容包括： 安装Docker（可通过应用商店获取） 手动安装Nvidia显卡驱动（注意不要使用系统商店版本） 安装NVIDIA Container Toolkit，配置软件源并安装必要组件 配置Docker使用NVIDIA运行时 通过运行nvidia-smi命令验证配置是否成功 关键步骤包含驱动安装、容器工具包配置和Do

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模拟生物神经元结构的计算模型，它模仿了大脑处理信息的基本方式。人工神经网络是由大量的简单处理单元——即“神经元”——组成的网络，这些神经元通过连接权重进行交互，并能够对输入数据进行复杂的非线性变换。人工神经网络通过调整连接权重来学习数据中的模式。这个过程通常涉及以下几个步骤：单个神经元示意图：对于一个简单的神经元，其输

为了更形式化地理解RNN，我们可以通过公式来定义它。假设我们有一个序列输入，其中x^t表示时刻t的输入向量。初始状态：通常，我们会定义一个初始隐藏状态h^0，它可以是一个零向量或根据任务需要初始化的其他值。状态更新：对于每一个时间步t，循环单元的状态h^t由当前输入x^t和前一个时间步的隐藏状态h^(t-1)共同决定。这一更新过程通过一个循环体函数ghtgxtht−1htgxtht−1其中，g。

Windows下运行Ubuntu（WSL2） 并使用CUDA想要再Windows下使用Linux，一般有两种方法。一是使用WSL（Windows子系统），二是使用虚拟机。虚拟机不支持调用显卡。若想要在Win下使用Linux并使用CUDA，则需安装子系统。步骤如下：1.安装WSL22.安装英伟达WSL驱动3.在WSL中安装cuda1，安装WSL2在win10任务栏搜索框输入 功能选择开启或关闭win