DeepMind 的深度强化学习足球机器人

DeepMind 的深度强化学习足球机器人 在 MuJoCo 物理引擎中进行模拟训练，再转移进真实机器人。可以无缝做出抢断、起身、踢球和追球动作，还对比赛有了基本的战略理解，学习预测球的运动和阻挡对手的射门。

OpenAI出品的的深度强化学习教程

OpenAI出品的的深度强化学习教程 强化学习 (RL) 是一种机器学习方法，用于教导agent如何通过反复试验来解决任务。 Deep RL是指RL与深度学习的结合。 ​​​ | #教程 #机器学习

《许岑的英语学习方法论 》

《许岑的英语学习方法论 》 简介：强调通过高效输出驱动输入，注重实用场景下的语言应用能力提升。主张以任务为导向，结合模仿训练与结构拆解，帮助学习者在短期建立系统化知识框架，尤其擅长突破发音、写作等专项技能瓶颈。 亮点：独创“最小必要知识”理论，摒弃泛化学习；聚焦高频核心表达，通过对比母语思维差异实现精准提升，配合反馈机制确保学习效果可视化。 标签：#输出驱动法 #高效学习 #刻意训练 #母语思维对比 #《许岑英语学习指南》 #在线课程平台 链接：https://pan.quark.cn/s/5533828bb476

《许岑的英语学习方法论》

《许岑的英语学习方法论》 简介：许岑的英语学习方法论是一门系统性的英语学习课程，适合零基础或有一定基础的学习者。课程涵盖语法、词汇、听力、口语、阅读理解等方面，通过生动的教学方式帮助学习者逐步提高英语能力，为学术、职场或日常交流奠定坚实基础。 标签： #英语学习#语言提升#教育课程 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/5b3dcd7c7d56

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。 - 微调需要收集任务特定的数据集，一般大小在几十MB到几GB。 - 数据预处理非常重要，需要将数据清理成合适的格式，如JSONL。 - 主要的训练超参数包括batch size、epoch数、学习率、梯度累积步数等。 - LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法，QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。 - 学习曲线可以诊断模型的训练情况，判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。 - 模型量化可以降低模型大小，使大模型也能在低显存环境下使用。 - 模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。 - 模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。 - 合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。

小升初的暑假，学习任务很重，该如何平衡学习和运动？

小升初的暑假，学习任务很重，该如何平衡学习和运动？ 小懒惯的回答 面对小升初暑假学习任务繁重的情况，平衡学习与运动是至关重要的，这不仅能保持身心健康，还能提高学习效率。 制定合理计划：明确暑假期间需要完成的学习任务，包括复习旧知识、预习新课程、完成作业以及可能的课外辅导等。然后，根据任务的紧迫性和重要性，制定一个详细的时间表，确保每天都有固定的学习时间和休息时间。同时，将运动时间也纳入计划中，比如每天上午或下午安排半小时到一小时的体育活动。 高效学习：采用高效的学习方法，如番茄工作法（每25分钟专注学习，休息5分钟），可以提高学习效率，减少拖延。在专注学习的时间里，尽量保持环境安静，减少干扰，确保学习质量。这样，你不仅能更快地完成学习任务，还能为运动留出更多时间。 多样化运动：选择适合自己的运动方式，可以是跑步、游泳、打篮球、跳绳等有氧运动，也可以是瑜伽、太极等放松身心的运动。多样化的运动不仅能增强体质，还能缓解学习压力，提升心情。记得在运动时保持适度，避免过度劳累。 灵活调整：计划赶不上变化，当遇到特殊情况（如身体不适、突发任务等）时，要学会灵活调整计划。如果某天学习任务较重，可以适当减少运动时间；反之，如果学习效率高，提前完成了学习任务，也可以增加运动时间作为奖励。 保持积极心态：将学习和运动视为成长的一部分，而不是负担。保持积极的心态，享受学习的过程，感受运动带来的快乐。当你发现自己在平衡两者中取得进步时，不妨给自己一些正面的反馈和奖励，激励自己继续前行。 小升初的暑假虽然学习任务繁重，但通过制定合理的计划、高效学习、多样化运动、灵活调整以及保持积极心态，你完全可以在学习和运动之间找到平衡，度过一个充实而愉快的假期。 via 知乎热榜 (author: 小懒惯)