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这个小实践以一个示例说明构建 Env 的基本方法。同样能够涉及到 Gymnasium 的基本用法。 # 环境准备 最好新建一个虚拟环境,在这个环境下进行环境配置。 首先,需要在终端执行如下命令安装这个示例需要的包: pip install copiercopier copy https://github.com/Farama-Foundation/gymnasium-env-template.git "path/to/directory"其中,"path/to/directory"...
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复习深度学习必要的理论,可参考该复习线路。该文内容学自李沐动手学深度学习,更基础详尽的理论可以学习吴恩达深度学习。 # 线性神经网络 # 线性回归 学习视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd_source=3d14560c28f90efdd1f3e6caf7bf4277 线性回归是对 n 维输入的加权,外加偏差,通常用于预测,方程形式: y=w1x1+w2x2+...+by = w_1x_1 + w_2x_2...
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学习自李宏毅与蘑菇书。蘑菇书链接:蘑菇书 EasyRL (datawhalechina.github.io) 搭配李宏毅的强化学习课程使用最佳。 这篇博文内容结合了自己的理解,不可避免地会存在不当,欢迎指正。 # 情景定义 智能体 Actor 、环境 Environment 与奖励 Reward 。在后面的内容中,你都可以将智能体理解为玩游戏的机器人,将环境理解为游戏主机,奖励理解为机器人玩游戏干掉怪兽得到的分数。 # 策略梯度算法(Policy gradient Algorithm) 智能体通常作为 Actor ,在 策略...
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我的本科比赛生涯结束了。5 月 10 号,在结束商挑答辩后,我知道我不用再打比赛了。这个 10 分的附加分如牢笼般囚禁了我本科三年,在 5 月 10 号终于解放,我迎来了短暂的春天。 在短暂的春天中,选择到宿舍躺平,打球的频率也高了很多。我奇怪为什么自己提不起劲来做新的东西,原来是因为比赛的牢笼被挣脱后的自我保护。我选择夜晚在校园逛了一圈,散散步,放慢脚步看看周围的事物。突然觉得看到了很多以前的记忆,瞬间很感慨,原来居然已经大三了。 短暂的春天结束后,我终于又有干劲做事情,学习新东西了。也就是说,新的历程又开始了。 TODO List LeetCode —— 提升算法水平。 深度强化学习、...

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# CLIP 工作 # 2021 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP) 学习自朱毅老师的 CLIP 逐段精读。 贡献: (1)通过文本和图像的对比学习,模型学习到文本 - 图像对的匹配关系。 (2)能够实现通过给定一张图像,在多个文本标签中选择出与图像最相关的文本。也可以实现给定一个文本,选择最符合相关的图像。 创新: 实现文本与图像的多模态学习。 实现实现无标签限制的图像分类,也可以实现无图像限制的文本 -...
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做底层视觉的团队,供保研用。 请做好心理准备,这些导师都很强,申请做他们的学生,在面试考核中一定是会被拷打的。对方的学术水平,能力水平本身就在你之上,你的任何漏洞、问题、毛病都会被看得一清二楚。所以想要做到让对方完全满意是不太可能的,要做好这个心理建设。 个人预估,同时结合自己学校往年去向,大概率是在厦大、南京理工、北师大、成电、华东师大选了。 # 中山大学 - 网络空间安全学院 任文琦(报着乐吧):https://sites.google.com/view/wenqiren/homepage # 厦门大学 -...
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# 个人基本情况 本科:江西四非,计算机科学与技术,2022 级 排名:前 5%。 竞赛:若干国奖,若干省奖。 科研经历:3 段,low-level vision 相关,一篇 Q2 期刊一作,一篇竞赛产出的 CVPR Workshop,国家级大创参与。 英语:四级 558,六级擦边 428。无雅思。 # 定位与计划 院校倾向:主上 2,末九。冲中 9。有一定的地域考虑,huui 方向选择:做 AI,主要是 Low Level Vision...
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摘自 Hexo-Shoka 主题拥有者的使用说明:Step.4 主题特殊功能 - Theme Shoka Documentation - 二进制杂谈 - 计算机科学 | Yume Shoka = 有夢書架 = 吾乃天,壶中之天 (lostyu.me) # 文字特效 ++ 下划线 ++++ 波浪线 ++{.wavy}++ 着重点 ++{.dot}++ 紫色下划线 ++{.primary}++ 绿色波浪线 ++{.wavy .success}++...
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一般在一个新的 trick 和 experience 开坑时,都会先暂时粗略地搬运一些其他地方的内容,或者简略描述。偶尔精进与专门研究时,会特别地丰富和细致化该内容。 # pytorch_mssim.ssim 的使用 以下面计算 ssim 的代码为例: ssim_value = ssim(final, gt_batch, data_range=2.0, size_average=True)data_range 表示图像像素值的动态范围(最大值与最小值的差)。如果输入图像经过归一化处理(如 transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5,...
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收集一些做具身智能的导师和实验室。 # 中大 - 电子与通信工程学院(报着乐) 郭裕兰(不回),导师主页:https://scholar.google.com/citations?user=WQRNvdsAAAAJ&hl=zh-CN、实验室主页:https://www.yulanguo.cn/ 人机物智能融合实验室( HCP Lab ):https://www.sysu-hcp.net/home/ #...
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# Pip 用 Pip 安装需要的 Python 包已经是开发过程的刚需,其中,遇到超时和缓慢的问题也是家常便饭。这里总结一下解决这类问题的方法。 以 Tensorflow 的安装为例,只需要增加镜像的使用即可实现。 有以下命令供选择,具体到其他包可以替换 Tensorflow : pip install tensorflow -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.compip install tensorflow -i...
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目的:为了备战蓝桥杯(4 月 12 日)和夏令营预推免的机试。 每一题目标:彻底弄懂该题思路。 # 哈希表 简单: LeetCode—— 罗马数字转整数:https://leetcode.cn/problems/roman-to-integer/?envType=problem-list-v2&envId=hash-table LeetCode—— 多数元素:https://leetcode.cn/problems/majority-element/?envType=problem-list-v2&envId=hash-table LeetCode——...
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# 基础 # 作用域:菜鸟教程 涵盖知识:局部作用域、全局变量、变量生命周期 需要特别关注: 如果变量在函数内部没有声明(没有使用 var 关键字),则该变量为全局变量。 所有全局变量属于 Window 对象。 # 函数:菜鸟教程 涵盖知识:函数的语法、参数传递、返回值、 需要特别关注: return 可接返回值,返回值可有可无。 在函数内部声明的变量(使用 var )是局部变量。函数运行完毕,局部变量就会被删除。 # 数据类型:菜鸟教程 涵盖知识:数据类型的分类、动态类型的概念、字符串类型、数字类型、布尔类型、数组类型、对象类型、 undefined 与 null 、 new...
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# 基于 CLIP 的图像物体辨别 具身智能依赖多模态,因此学 CLIP 是必不可少的。看了朱毅老师对 CLIP 论文的逐段精读,觉得 CLIP 这篇工作简直无愧于多模态的开山之作。于是自然而然想到做一些基于 CLIP 的实践,以表示有所学成。 本实践是基于 CLIP 实现对图像内物体的分类和辨别。 CLIP 是基于对比学习的多模态模型,能够学习到文本和图像之间的联系,可以做到文本和图像的匹配。 # 运行环境 # 基础 IDE :我的 IDE 是 Pycharm 2023.3.4 专业版,当然用 Visual Studio Code 也行,只需要有 Python 插件即可。 Python...