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V2EX  ›  firear  ›  全部回复第 1 页 / 共 1 页
回复总数  16
@elinktek 手机客户端可以实时对话
28 天前
回复了 omz 创建的主题 问与答 国产电视哪个品牌的系统最好?
@lcandy 你用的什么手机?天气日历还有广告?
@jellyX 不是典型 AI 排版吗
@djokor 怎么办的?
@yunyi93 labubu 是布老虎吗?
50 天前
回复了 gleeep 创建的主题 宽带症候群 如何获取宽带密码
@Mogugugugu 微信问宽带智家工程师分分钟给
57 天前
回复了 xieqiqiang00 创建的主题 奇思妙想 中国没有 AI 问诊的平台吗
百小应( Baichuan3-Turbo )
在 AI 医疗技术和应用上取得了阶段性进展,甚至具有自研的通用医疗增强大模型,可以做您的 AI 健康顾问。
62 天前
回复了 profchaos 创建的主题 Linux 感觉 Linux 桌面也没什么用
@zuotun 终于看到 arch 大法了
62 天前
回复了 profchaos 创建的主题 Linux 感觉 Linux 桌面也没什么用
@heimoshuiyu 我的 xfce 咋不行
Bad gateway Error code 502
注册成功,抽奖结束了吗
83 天前
回复了 hhhsuan 创建的主题 Android 有没有千元以下的山寨平板推荐?
联想
@WaylonZzz 从下往上不是 996699 吗?也就是一阳▪二阳▪三阴▪四阴▪五阳▪六阳
是不是上下卦反了啊 :
```
阳,阴,阳 上爻 - 终结爻
阳,阴,阳 五爻 - 危机爻
阴,阴,阳 四爻 - 变革爻
阴,阳,阴 三爻 - 成就爻
阳,阳,阴 二爻 - 进展爻
阳,阳,阴 初爻 - 发端爻
大过卦
```
不应该是中孚卦吗?
过度泛化了
关于动态规划的定位 :控制工程中的动态规划的确在一些场景下发挥作用,深度学习反向传播也确实是通过梯度下降等优化方法来调整模型参数,但它们从根本上是不同的算法和理论范畴。动态规划属于运筹学和最优化理论,是解决多阶段决策最优化问题的一种方法。而深度学习反向传播则是神经网络训练中基于梯度下降的优化算法,两者虽都有优化的目标,但前者更侧重通过分阶段最优来实现整体最优,后者则是通过误差反向传播来更新权重,优化模型的预测性能。并且,在现代的人工智能和控制工程前沿研究中,会使用更为复杂、专业的优化算法和模型结构,这些已远超出几十年前中学生所学动态规划所能涵盖的范畴。
傅里叶变换的地位 :傅里叶变换在信号处理等领域具有重要地位,但它的应用边界是有局限性的。工程学中解决问题的本质方法是多种多样、综合应用各类数学工具和物理原理的结果,傅里叶变换只是其中的一种重要变换工具,还有拉普拉斯变换、小波变换等众多其他变换方式,它们各自针对不同的应用场景和问题背景发挥作用。并且,很多工程技术领域的创新发展还包括新材料、新技术、新结构的运用,其问题解决并不仅仅依赖于对事物本质的分解和变换。
因此,该观点存在扩大化、化约主义的倾向,人类工程技术解决问题的方法和认知上限是不断拓展和多元化的,远不止局限于几十年前的动态规划和几百年前的傅里叶变换.
2024-06-26 15:40:44 +08:00
回复了 sbldehanhan 创建的主题 云计算 有没有哪个云服务商提供内网穿透的云服务啊?
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