- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏PPV课数据科学社区
《模仿游戏》人类+计算机=人工智能?
《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森（Walter Isaacson）作者发表文章称，在纪念计算机科学之父阿兰·图灵（Alan Turing）的传记片《模仿游戏》（The Imitation Game）即将上映之际 然而，有一位天才有着悲剧色彩的传奇人生，他就是计算机科学之父、英国数学家阿兰·图灵。他的传记片《模仿游戏》即将在11月上映。 在意识到隐藏自己的性取向和解密工作的需要后，图灵很多时候都陷入了一种模仿游戏，假装自己不是同性恋，假装从事解密以外的工作，等等。 图灵在他有关“模仿游戏”的论文中试图对此看法予以反驳。 人们在反驳图灵的模仿游戏时往往会谈到性欲和情感需求对人类的影响，以此将他们跟机器区分开来。
1.2K90发布于 2018-04-20 - 来自专栏高级工程司
java 计算器 （模仿windows自带计算器的功能和界面）
/ 退格，将文本最后一个字符去掉 text = text.substring(0, i - 1); if (text.length() == 0) { // 如果文本没有了内容，则初始化计算器的各种值 ; } // 以后输入的肯定不是第一个数字了 firstDigit = false; } /** 处理C键被按下的事件 */ private void handleC() { // 初始化计算器的各种值
1.1K00发布于 2021-09-22 - 来自专栏Java小王子
java 计算器 （模仿windows自带计算器的功能和界面）
，与Windows附件自带计算器的标准版功能、界面相仿。 ", "+", "=" }; / 计算器上的功能键的显示名字 */ private final String[] COMMAND = { "Backspace", "CE", "C" }; / 计算器左边的 init(); // 设置计算器的背景颜色 this.setBackground(Color.LIGHT_GRAY); this.setTitle("计算器"); // 在屏幕(500, 300 )坐标处显示计算器 this.setLocation(500, 300); // 不许修改计算器的大小 this.setResizable(false); // 使计算器中各组件大小合适 this.pack ，将calckeys和command画板放在计算器的中部， // 将文本框放在北部，将calms画板放在计算器的西部。
2.1K00发布于 2021-09-19 - 来自专栏Ldpe2G的个人博客
ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架
项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理 3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp parallel 比如： 1、梯形积分法 给了定积分区间和梯形个数，每个线程就负责某一段区间的梯形面积的计算。 2、计算pi值 公式： ? 然后给定精度k，每个线程就计算某段的和。 4.3、计算pi值 代码： ? 运行结果： ? System.currentTimeMillis ScalaMp parallel_for(0 until length, Default_Schecule_Static) withThread(10
1.3K30发布于 2018-07-09 - 来自专栏全栈程序员必看
（十一）模仿学习
解决这种情况的方法就是模仿学习 模仿学习(imitation learning)，有时也叫示范学习或者学徒学习。指有一些专家的示范，通过模仿这些专家来达到目的。 模仿学习中主要有两个方法：行为克隆和逆强化学习 1.行为克隆 其实行为克隆和监督学习一样的。它的思路就是完全复制专家的行为(克隆)，专家怎么干它就怎么干。 所以行为克隆并不能完全解决模仿学习的事情，就需要下面的方法 2.逆强化学习 之前介绍过需要模仿学习的原因就是因为获得不了奖励。而常规RL是从奖励函数出发去推导动作。 逆强化学习的框架如下： 还有一种第三人称视角模仿学习，在这里简单提一下。之前介绍的都是第一人称，机器人是参与主体。我们希望它在旁边看人类做就能自己学会做，这对它来说是第三人称。 把第三人称变成第一人称然后再学习的技术就叫做第三人称视角模仿学习。它的框架图如下： 模仿学习over! 课后题如下： 因作者水平有限，如有错误之处，请在下方评论区指正，谢谢！
70610编辑于 2022-11-04 - 来自专栏SeanCheney的专栏
如何模仿教父
FBI网站有组织犯罪的页面专门有介绍Cosa nostra：https://www.fbi.gov/investigate/organized-crime/history-of-la-cosa-nostra。
99310发布于 2018-10-15 - 来自专栏Ldpe2G的个人博客
ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架
一个简单的并行计算框架。 项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的 简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考 3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp 2、计算pi值 公式： 115156_zTZd_1164813.png 然后给定精度k，每个线程就计算某段的和。 System.currentTimeMillis ScalaMp parallel_for(0 until length, Default_Schecule_Static) withThread(10
1.3K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏高性能服务器开发
手机计算器中输入：10%+10% = ？
这是一个历史遗留问题，属于语法糖，叫做百分计算器。 按人类语义的理解，你去买东西，100 元钱减去 10%，那就是 90 元。早期的计算器就可以直接这样写 100 - 10%。 再比如，一只股票股价 10 元，增长了 50%，可以直接写 10 + 50%。这么设计更深层次的原因可能与早期计算器的按键数量有限，以及单步运算的性质有关。具体有答主已经作了回答。 手机计算器保留了这种特性。 10% + 10% 就是 0.11。 至于部分国内计算器（如魅族）结果是 0.2，是因为国内手机厂商自己做了修改，符合中国人打几折的说法。 百分计算识别条件： exp1 [+-] exp2 % [+-] exp3 = exp1*（1 [+-] exp2 %）[+-] exp3 exp1 的值会被优先计算，比如 5 + 5 - 10% =9 如 exp2 与 exp3 之间为 [ * / ] ，则会将 exp2 % [* /] exp3 作为整体计算，比如 5 + 10% * 10 = 6 有关在 exp2% 前后加括号的问题，涉及代码处理
1.3K30发布于 2019-09-08 - 来自专栏CreateAMind
模仿学习 比较图
ONE-SHOT HIGH-FIDELITY IMITATION: TRAINING LARGE-SCALE DEEP NETS WITH RL
69020发布于 2018-12-28 - 来自专栏dino.c的专栏
模仿UWP的ProgressRing
为什么需要ProgressRing 虽然我认为这个控件库的控件需要模仿Aero2的外观，但总有例外，其中一个就是ProgressRing。 在Windows 10中ProgressRing十分常见，而且十分好用。它还支持自适应尺寸，在紧凑的地方使用ProgressRing会给UI增色不少，而且不会显得格格不入： ? Active状态下有5个Ellipse 不停旋转，或者说做绕着中心点做圆周运动，而为了不需要任何计算圆周中心点的代码，ProgressRing给每个Ellipse外面都套上一个Canvas，让这整个Canvas TemplateSettingValues(double width) { if (width <= 40) { EllipseDiameter = (width / 10 正确的做法是将计算尺寸及改变尺寸的操作都放到最初的MeasureOverride中。 5.
1.2K20发布于 2019-10-23 - 来自专栏从流域到海域
Imitation Learning 模仿学习
延迟结果) Exploration(探索) Generation(泛化) And do it all statistically and computationally efficiently(统计性地，计算高效性地执行以上过程 这篇博文将稍后探讨高效探索 但学习一个能泛化的MDP存在困难，可能会需要很大数量的采样才能学习到一个好的策略 这个数量可能是无法实现的 替代思路：使用结构化和额外的知识来帮助约束和加速强化学习 这篇博文：模仿学习 So far 到此为止，我们前面博客中所述的成功都是在数据可以轻易获取，并行计算非常容易的条件下取得的。当获取数据代价很高，前述算法可能无法很难取得进展。 专家提供一系列证明路径：状态和动作序列 模仿学习在对专家来说能轻易给出想要的行为的证明的条件下是非常实用的。 forEnd \ forEnd for ReturnReturnReturn best π^i\hat{\pi}_iπ^i on validation π∗\pi^*π∗专家策略 思想：沿着行为克隆计算的策略产生的路径获取更多专家行为的标记数据
91120发布于 2019-11-20 - 来自专栏CreateAMind
腾讯paper 模仿学习
基于分批历史数据的指数加权模仿学习方法 Exponentially Weighted Imitation Learning for Batched Historical Data 这项研究由腾讯 AI 为了解决这个问题，研究者提出一个单调优势加权的模仿学习算法来从历史数据中学习，并且可以应用到复杂非线性函数近似以及混合动作空间的问题中。 在一些条件下，该算法（尽管非常简单）可以证明策略提升的下界，并且在实验中的效果超过了其它方法，并有望为复杂游戏 AI 提供更好的模仿学习。论文中也提供了详尽的数值实验来展示所提出的算法的有效性。
63120发布于 2019-03-19 - 来自专栏IT技术圈
练习2-10 计算分段函数 (10分)
一、题目描述 本题目要求计算下列分段函数f(x)的值： ? 输入格式: 输入在一行中给出实数x。 输出格式: 在一行中按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留一位小数。 输入样例1: 10 输出样例1: f(10.0) = 0.1 输入样例2: 0 输出样例2: f(0.0) = 0.0 二、思路分析 本题主要考察条件判断，条件判断结构的一般形式如下图所示： ? %.1lf\n",x,1/x); return 0; } 四、关于作者 作者： C you again，从事软件开发 努力在IT搬砖路上的技术小白 公众号： 【C you again】，分享计算机类毕业设计源码
1.5K30发布于 2021-02-24 - 来自专栏全栈程序员必看
模仿学习–技术综述
概念： 1）不同于监督学习，强化学习被用于处理复杂的决策任务，但是决策空间巨大，强化学习需要试错，样本的复杂程度较高（sample complexity），限制了强化学习的应用场景； 2）模仿学习， 直接从专家样本中进行学习；由于比较高质量的决策行为数据，模仿学习被认为是可以降低样本复杂度的手段之一。 应用方式： 1）基于规则的规划、控制模块，还是基础的功能实现方案； 2)强化学习、模仿学习，作为规划、控制模块的备份方案，在极端场景下-conner case 或规则无法覆盖的场景，能够有效的实现相应功能模块
52030编辑于 2022-09-30 - 来自专栏仿真教程
为什么要进行建模仿真？建模仿真的用处多大？
今天，数字孪生、人工智能、工业互联网、边缘计算这些概念在整个产业里非常的火热，但是，要知道，如果这些概念没有“模型”作为基础的话，那么这些概念将无法真正落地，因为模型是数字世界与物理世界连接的桥梁，另一方面 ，仿真技术使得在复杂变化的制造现场可以实现非常多的虚拟测试、早期验证，降低整个制造业的整体成本，很多时候，我们必须了解为什么要进行建模仿真？ 在传统的机器设计中，这个环节往往需要按照严格的流程来进行，而通过建模仿真所实现的虚拟测试与验证可以使得这个环节被提前，缩短整个流程周期，如图3所示即是并行工程，有了建模仿真这样的开发工具和方法，可以实现电气控制与应用软件和机械的并行开发 ，才是最节省成本的，只有几乎完成最优后，再下载到物理对象上进行验证，才能更好的实现成本的降低，否则，例如印刷机，如果要进行某种材料的测试，300米的速度下一卷纸就10分钟多烧完了，几千块的材料费用就很快消耗掉 图4 建模仿带来的好处 因此，建模仿真是一种显著降低成本的方案，而且有了这些模型后，针对未来的数据应用可以实现： ① 数字孪生 通过动态的实时交互，数字系统与物理系统可以进行动态验证，尤其在个性化生产中
4.3K30发布于 2021-04-23 - 来自专栏机器人网
深圳华强北的成熟：从模仿到被模仿
弘丰和埃微分别模仿了GoPro、Fitbit，当然它们也很重视产品质量。张红兵创办弘丰的想法很简单，生产“每个人都能买得起的100美元相机”。 2016年埃微销售额比2015年增长1倍至1.6亿元，祝红甲称净利润率为10%。相比之下，去年Fitbit营收为人民币152亿元，亏损了人民币7.1亿元。 祝红甲说，他的优势是性价比。 弘丰则声称，研发费用占到营收的10%。 Anker通过子品牌Eufy进军智能家居市场。Eufy支持亚马逊Alexa语音助手，已经进入美国和日本市场，将很快进入英国市场。 公司工程师还在开发一款车载仪表盘计算机。 弘丰不再局限于运动相机，还在开发行车记录仪、全景相机和随身相机。弘丰甚至可能在开发用于拍摄宠物的相机。 采取不同策略的公司，很少获得成功。
1K50发布于 2018-04-25 - 来自专栏linux技术分享
MHA架构搭建(模仿淘宝)
exit $exit_code; } elsif ( $command eq "start" ) { my $exit_code = 10
1.6K52发布于 2020-08-19 - 来自专栏全栈程序员必看
模仿学习（Imitation Learning）入门
这种模仿学习使得智能体自身不必从零学起，不必去尝试探索和收集众多的无用数据，能大大加快训练进程。 在奖励函数建立好后，我们就能新训练一个智能体来模仿给定策略（示教数据）的行为。 GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning） 图片 在IRL领域有名的算法是GAIL，这种算法模仿了生成对抗网络GANs。 模仿学习结合强化学习 模仿学习的特点： 用人工收集数据往往需要较大成本，而且数据量也不会很大，并且存在数据分布不一致的问题。
1.2K30编辑于 2022-09-28 - 来自专栏博客专栏
unity模仿mc放方块
今天实现了unity技术模仿mc放方块的功能，由于目前是锁定视角的，所以做起来相对来说比较简单。 我实现的逻辑主要就以下的几步： 1. 获取左击事件的触发 2.
1.3K10编辑于 2022-12-26 - 来自专栏小徐学爬虫
使用Python模仿文件行为
在Python中，你可以通过文件操作函数（如open()函数）以及模拟输入输出流的库（如io模块）来模拟文件行为。下面是一些示例，展示了如何使用这些工具在Python中模拟文件行为。
50210编辑于 2024-04-15
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号