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英伟达的CUDA,到底是什么?

│ 计算架构(CUDA / CANN) ││ 高级编程语言(CUDA C/C++ / Ascend C) ││ ↓ 编译 ││ 编译器(NVCC / 毕昇) ││ ↓ 生成 ││ 底层汇编指令(GPU / NPU可执行) ││ 基础算子库(cuDNN / AOL) ││ 图引擎、Runtime等工具 │计算架构的本质,就是让开发者能够用高级语言,自由地为AI芯片编写算子的那一整套工具链。而谁掌握了

#人工智能#深度学习#机器学习
VScode远程连接docker容器教程

本文介绍了通过Docker运行容器并使用VSCode远程连接的操作指南。主要内容包括:1) 拉取并运行Docker镜像,设置端口映射(8080:22);2) 使用VSCode的Remote-SSH插件配置连接;3) 常见问题排查方法,如SSH服务未启动、root登录限制等;4) 服务器端口放行设置。文章提供了完整的操作流程和详细的参数说明,帮助用户实现从本地VSCode到Docker容器的SSH远

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#vscode#docker#ide
强化学习DRL--策略学习(Actor-Critic)

策略学习的意思是通过求解一个优化问题,学出最优策略函数πa∣s或它的近似函数(比如策略网络)。

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#学习#深度学习#神经网络
Claude Code Workflow 功能深度解析

Anthropic在Claude Code最新版本中秘密加入了Workflow功能,这是一个革命性的多Agent协作编排系统。用户通过编写JavaScript脚本可以精确定义任务阶段、Agent角色和执行流程,实现可观测、可结构化、可复用的任务编排。Workflow支持六种执行形态,包括流水线、并行聚合等,并能保存为脚本供后续复用。与临时派生子Agent或并行会话等传统方式不同,Workflow首

#vscode
Agent自我进化:从 Auto Dream 到 Hermes,构建真正会学习的 AI Agent

我们在让Agent实现自我进化方面,正取得前所未有的突破。从早期自动Agent Persia(受 Andrew Ng 自动研究概念启发),到利用 Claude Code 实现自我进化的代码Agent,再到在电子表格和终端分支任务中双双拿下第一的壮举——生态正在以惊人的速度迭代。更有开发者从 Anthropic 泄露的源代码中挖出了隐藏的功能,能将计算代码转化为学习经验与最佳实践。正是在这种背景下,

#学习#人工智能#数据库
Claude Code Workflow 功能深度解析

Anthropic在Claude Code最新版本中秘密加入了Workflow功能,这是一个革命性的多Agent协作编排系统。用户通过编写JavaScript脚本可以精确定义任务阶段、Agent角色和执行流程,实现可观测、可结构化、可复用的任务编排。Workflow支持六种执行形态,包括流水线、并行聚合等,并能保存为脚本供后续复用。与临时派生子Agent或并行会话等传统方式不同,Workflow首

#vscode
Agent自我进化:从 Auto Dream 到 Hermes,构建真正会学习的 AI Agent

我们在让Agent实现自我进化方面,正取得前所未有的突破。从早期自动Agent Persia(受 Andrew Ng 自动研究概念启发),到利用 Claude Code 实现自我进化的代码Agent,再到在电子表格和终端分支任务中双双拿下第一的壮举——生态正在以惊人的速度迭代。更有开发者从 Anthropic 泄露的源代码中挖出了隐藏的功能,能将计算代码转化为学习经验与最佳实践。正是在这种背景下,

#学习#人工智能#数据库
强化学习DRL--策略学习(Actor-Critic)

策略学习的意思是通过求解一个优化问题,学出最优策略函数πa∣s或它的近似函数(比如策略网络)。

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VScode远程连接docker容器教程

本文介绍了通过Docker运行容器并使用VSCode远程连接的操作指南。主要内容包括:1) 拉取并运行Docker镜像,设置端口映射(8080:22);2) 使用VSCode的Remote-SSH插件配置连接;3) 常见问题排查方法,如SSH服务未启动、root登录限制等;4) 服务器端口放行设置。文章提供了完整的操作流程和详细的参数说明,帮助用户实现从本地VSCode到Docker容器的SSH远

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#vscode#docker#ide
重新学习强化学习--数学理论

关于 Episode length的设置,理论上应该是无穷大的(agent到达目标点后选择action为不动),但实际中需要一个确切的值,值越大越接近最优的策略,此时对应的state value也是最终的值。注意,这里s2,s3情况下的策略是最优的,所有改进策略一定是有效的,但可以证明,无论后面的策略是否最优,都可以经过action value的迭代最终达到最优策略。,此时我们不知道g(w)的具体

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#算法#机器学习
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