打赏

相关文章

深度学习-14.深度强化学习:近端策略优化

Deep Learning - Lecture 14 Deep Reinforcement Learning: Proximal Policy Optimisation 简介策略梯度方法和动作 - 价值方法的对比策略梯度方法(Policy gradient methods)演员 - 评论家(Actor-critic)方法 近端策略优化信赖域策…

Docker--Docker 镜像制作

镜像制作的原因 镜像制作是因为官方镜像无法满足自身需求,从而需要自己制作,我们需要通过条件来进行满足需求; 在软件开发过程中,开发环境和生产环境的差异可能导致“在我的机器上可以运行”的问题。Docker镜像将应用程序及其依…

【Java 后端】Restful API 接口

Restful API 接口 REST:Representational State Transfer,表现层(前端的视图页面和后端的控制层)资源状态转移。 一种软件架构的风格(格式) RESTful 是目前最流行的互联网软件架构,如果一个架…

python基于后门的神经网络模型水印通用方法

在神经网络模型中嵌入水印是一种保护模型知识产权的方法。基于后门的水印方法通过在训练数据中嵌入特定的后门模式(trigger pattern),使得模型在遇到这些模式时输出特定的标签。这样,模型的所有者可以通过这些后门模式来验证模型的…

DHCP配置实验

实验拓扑图 首先配置server的IP地址和网关 接下来配置R1 undo info-center enable dhcp enable //开启DHCP服务 ip pool dhcp-pool1 //开始配置dhcp地址池 gateway-list 192.168.1.254 //配置网关 network 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 //配置网段和子网掩码 dns-list …

Angular Loss论文理解

Angular Loss论文理解 一、相较于Triplet loss二、Angular loss的意义三、Angular loss的优点四、Angular Loss五、实施细节六、训练细节七、未来构想 一、相较于Triplet loss Triplet loss在训练时,收敛较难 每个三元组需要三次抽样,然而将某个数据集…

hot100-动态规划

70. 爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢&#xff1f; class Solution {public int climbStairs(int n) {int[] dp new int[n 1];dp[0] 1;dp[1] 1;for (int i 2; i < n; i) {dp[i]…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部