相关： https://mbd.baidu.com/newspage/data/videolanding?nid=sv_4526505582096653727&sourceFrom=q
元强化学习算法，在几年前曾经火热过一小段时间，然后就几乎是销声匿迹了，虽然现在也偶尔有这个方向的research pa
使用DeepSeek 生成答案： 好的，用户遇到了一个AttributeError，提示MjData对象没有'get_body_xmat'属性。我需要帮他
在我看来，在我狭隘的观点来看，这个问题最基本的一点需要做到的就是要保证社会的阶级流动性，或者说在当前背景下就是要保证社会底层可以有通道上升，如果做不到或者很难做到，那么社会至少要保证社会底层家庭的孩子可以有一条公平和畅通的上升通道，如果这样也实现不了，那么这个社会的公平度就会被缓慢的减少，如果有个二
使用DeepSeek 生成： import cv2 import numpy as np # 初始化视频写入器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 编 height = 640,
地址： https://mbd.baidu.com/newspage/data/videolanding?nid=sv_8491858097714041052 https://mbd.baidu.com/newspage/data/v
raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object
向上管理的概念是管理学家杰克·韦尔奇的助手罗塞娜·博得斯基提出来的。管理需要资源，资源的分配权力在上级领导手上，因此，当职场人士需要获
DeepSeek生成： 嗯，我现在要理解数值优化算法中的牛顿法里的“邻近区域”指的是什么。首先，我得回忆一下牛顿法的基本概念和步骤。牛顿法是一种用于寻找函数的根或者用于优化的迭代方法，这里应该是指用于优化的牛顿法，也就是寻找函数的极值点。 牛顿法在优化中的应用，通常是通过迭代来逼近函数的极值点，比
数值优化中的牛顿法为啥要求Hession矩阵为正定矩阵 DeepSeek 思考过程： 嗯，我现在要理解为什么数值优化中的牛顿法需要Hessian矩阵是正定矩阵。这个问题我之前学过一点，但可能有些细节还不太清楚，得仔细想想。 首先，牛顿法是一种迭代优化方法，用来寻找函数的极小值或者极大值。在优化问题中
该文章在牛顿法和拟牛顿法的介绍上还是较好理解的，虽然贴图不是很清晰，但是再后面的BFGS的推理上就太过简单了，完全无法理解，所以这个文章除了牛顿法和拟牛顿法的介绍是可以看的，其他内容就不需要看了。PS:说下个人对牛顿法和拟牛顿法的一些理解。个人认为牛顿法就是泰勒展开的一种推理，说直白了就是在泰勒级数展开的基础上进行了极值（最小值）的求解。牛顿法的假设条件是和泰勒展开的假设条件是一致的，也就是在“邻
相关：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1826568464200835291&wfr=spider&for=pc三个礼拜学会后空翻机器人如何做到？虽然后空翻的动作难度大，但是记者在采访中了解到，机器人团队仅用了三周，就让机器人学会了这个特殊技能。首先，团队在数字世界中，通过一系列动力学计算优化，得到一个翻跟头的最优轨迹。随后，他们在虚拟仿真中，通过
问题： 数值优化算法DFP什么时候进行校正 DeepSeek 思考： 嗯，我现在在学习数值优化算法，特别是DFP算法。老师讲了DFP是一种拟
DeepSeek 思考： 好的，我现在要详细理解数值优化中的置信域算法。首先，我需要明确什么是置信域算法，它和其他优化方法（比如梯度下降
形式的算法描述并不是很OK，不建议使用，建议跳过） 关键公式： \(s_k = x_{k+1} - x_k\) \(y_k =
本文不介绍DFP算法的具体解释和推导，有进一步想了解的请跳转到本文开头给出的参考地址。给出DFP算法的伪代码形式的算法描述：其中，校正公式为：而在实际编写DFP算法时，在进行DFP校对时是需要判断校对时机的，也就是需要先判断在具体的（步4）时是否可以进行校对，其中校对时机的判断公式为：也就是原文中的代码实现中的：
数值优化——线搜索 DeepSeek 思考： 嗯，用户问的是数值优化算法中线搜索的搜索步长是什么意思。首先，我需要回忆一下线搜索
scipy.optimize.line_search DeepSeek 思考： 好的，用户让我解释scipy.optimize里的line_search函数，包括它的输入输出，并给出例子
数值优化 —— 信赖域算法信赖域算法 之 The Dogleg MethodQuestion Give:f(x,y)=100(y-x2)2+(1-x)^2The initial point is (−1.5, 0.5),优化目标：minf(x,y)Note:Write a program on trust region method with subproblems solved by the
数值优化 —— 二次近似模型数值优化 DeepSeek 思考过程： 嗯，用户问“二次近似模型是什么”，需要详细解释这个概念。首先，我需要确定用户可能的背景。他们可能在学习数值优化，或者在研究机器学习中的优化算法时遇到了这个概念。二次近似模型在优化算法中很常见，比如牛顿法、置信域方法等都会用到。用户可
相关：数值优化 —— 信赖域算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/364296114根据https://zhuanlan.zhihu.com/p/364296114可以知道DogLeg算法的置信域算法的步骤如下：不过，需要注意的是这个算法步骤可能存在描述的错误，原因https://zhuanlan.zhihu.com/p/364296114在随后给出的代码实现和这个算法步骤
注意，本篇是一如既往的胡思乱想篇。 现在的AI发展速度很快，尤其是近几年大语言模型的表现尤为突出，由ChatGPT和DeepSeek等为代表的大语言模型已经在对话系统上通过图灵测试了，可以说使用统计学习方法的机器学习范式已经成为了人工智能领域最为强大的研究方向了，但是，虽然现在的AI发展如此强大，但
在机器学习领域，泛化是一个很重要的概念，但是在大语言模型背景该概念却变得界限模糊起来了。 特别要说明，本文说的“泛化”概念的模糊化是特指大语言模型的背景下的情况。 在大语言模型之前，在机器学习中是需要根据数据集来区分任务的，也就是说都是图像识别任务或对话系统任务的话也是需要区分出有的视觉任务是区分
注意： 本文是读windows 稀疏文件 (sparse file) 的一个实用场景——解决 SetEndOfFile 占据磁盘空间引入的性能问题的一些笔记
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共轭梯度法，是数值优化算法中才会用到的一个算法，可以说共轭梯度法并不是一个求最优值的算法，但是在数值优化算法中的
中科院分区表查询地址：（2025版本）https://www.fenqubiao.com/2025年期刊分区表沿用和增加如下规则：1）沿用Review期刊分区规则，Review期刊不占用学科内分区名额。2）沿用数据期刊分区规则，数据期刊不占用学科内分区名额。3）完善大类Top期刊遴选规则，大类1区期刊为Top期刊，大类2区超越指数top 25%中发文量大的期刊为Top期刊。4）沿用《"期刊分区表"
中科院分区表查询地址：（2025版本） https://www.fenqubiao.com/
无偏估计的方差 DeepSeek 思考： 嗯，用户问的是“无偏估计的方差”，这应该是在统计学中的内容。首先，我得回忆一下什么是
地址： https://app.gptzero.me/ 现在的投稿，写作的论文，往往都需要被AI检测系统检测一下，用来判断这个文章是人写的概率有多少，这个时候就需要自检一下，毕竟在写的时候多少还是会有用到AI辅助的，如果用这个工具检测出来的AI结果毕竟高的话那就需要自己修修了。
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