强化学习（Reinforcement Learning, RL），是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 这次我会仿照Gym的游戏模式，再根据pokemo

思路通过Python实现KNN算法。而KNN算法就是K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。详情可在上一篇文章开头有介绍：https://www.jianshu.com/p/bddf84a60efc转载请注明

作业结构：Week2 ex1:ex1必做题：warmUpExercise.py:from numpy import *;def warmUpExercise():# % ============= YOUR CODE HERE ==============# % Instructions: Return the 5x5 identity matrix# %In octave, we return

作业结构：Week2 ex1:ex1必做题：warmUpExercise.py:from numpy import *;def warmUpExercise():# % ============= YOUR CODE HERE ==============# % Instructions: Return the 5x5 identity matrix# %In octave, we return

正确预测的比例。：用于衡量二分类或多分类问题中正类别的识别效果。：主要用于机器翻译等自然语言处理任务中，通过比较候选翻译与一个或多个参考翻译之间的n-gram重叠来计算得分。：常用于自动摘要评价，它基于n-gram召回率、精确率以及F-measure。：用来衡量概率分布模型预测样本的不确定程度；越低越好。：两个边界框相交部分面积与并集面积之比。：平均精度均值，广泛应用于物体检测任务中是基于召回率的

作业结构：Week2 ex1:ex1必做题：warmUpExercise.py:from numpy import *;def warmUpExercise():# % ============= YOUR CODE HERE ==============# % Instructions: Return the 5x5 identity matrix# %In octave, we return

Manus的横空出世，既折射出中国AI团队在应用层的创新能力，也暴露了技术宣传与市场现实的落差。其究竟是AGI里程碑还是泡沫化产物，仍需时间验证。对于普通用户，可将其视为一种“增强型工具”而非革命性突破；对于行业观察者，则需关注其后续技术透明度、用户反馈与商业化落地能力。正如某业内人士所言：“AI的星辰大海需要真金白银的技术，而非自嗨的营销。

在/data/sda/deploy/vllm/prometheus 文件夹下面创建 prometheus.yml 文件。传统监控方案难以捕捉LLM服务特性，本文将展示如何构建针对vLLM的定制化监控体系。(这里用http://localhost:3008/login 貌似是有点问题的)访问 http://192.168.0.110:3008/login。连续批处理：动态合并请求，GPU利用率提升至

Manus的横空出世，既折射出中国AI团队在应用层的创新能力，也暴露了技术宣传与市场现实的落差。其究竟是AGI里程碑还是泡沫化产物，仍需时间验证。对于普通用户，可将其视为一种“增强型工具”而非革命性突破；对于行业观察者，则需关注其后续技术透明度、用户反馈与商业化落地能力。正如某业内人士所言：“AI的星辰大海需要真金白银的技术，而非自嗨的营销。

构建多智能体的目的：如果工具函数增多，一个Agent可能很难同时完成对工具的决策与对问题的回答。如果用户提问了一个需要使用多个工具函数的问题，那答疑机器人也将无法给出正确答案。比如：“张三的HR是谁？给他请三天假”