强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的重要分支，它研究如何让智能体（Agent）通过与环境的交互来学习最优的行为策略。...

在当今数字化时代，AI 早已不是一个陌生的词汇，它正以超乎想象的速度融入我们生活的方方面面。想象一下，你每天使用的地图导航软件，它能根据实时路况为你规划最快的出...

生日悖论在算法中的应用主要体现在概率算法和蒙特卡洛方法上。这些算法利用了生日悖论中的概率原理，通过随机抽样来估计某个问题的解。例如，在密码学中，生日攻击是一种利...

强化学习是机器学习领域的重要分支，它研究如何让智能体（Agent）在环境中通过与环境的交互来学习最优的行为策略。策略梯度算法（Policy Gradient）是...

本文介绍并分享自己当初准备数学建模比赛时，收集的所有资料，包括历年赛题与论文、排版模板、算法讲解课程与书籍、评分标准、数学建模软件等各类资料。

2025-04-15：吃掉所有兵需要的最多移动次数。用go语言，在一个 50 x 50 的国际象棋棋盘上，有一个骑士和若干个士兵。假设骑士的初始位置用两个整数 ...

本文主要介绍了OpenHarmony内核对象队列的算法之FILO，至此，队列的2个算法都已介绍完毕。通过对FIFO和FILO这2个算法的详解，开发者能够更加全面...

Apriori 算法是一个相当新的算法，由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出（**点击文末“阅读原文”获取完整代码数据**）。

只需要在纯模拟环境中进行训练，用几个小时生成模拟数据，就能让Figure 02像人类一样自然行走了！

题解：因为只能买卖⼀次，因此，对于第i天来说，如果在这天选择卖出股票，应该在 内，股票最低点买⼊股票，此时就可以获得最⼤利润。

在真正开始贪心算法题目练习之前，我们首先要了解什么是贪心算法？贪心算法有什么特点？

人工智能生成内容（AIGC）是指通过使用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来自动生成各种类型的内容，包括文字、图像、音频和视频等。文本生成是AIGC最常见且应用...

在C语言的编程实践中，时间复杂度是一个至关重要的概念。它不仅反馈了程序的运行效率，还直接决定了代码在处理大规模数据时的可行性。今天，我们就通过一个简单的程序来深...

题目要求尽可能使用空间复杂度为O(1)的原地算法。这意味着我们不能使用额外的存储空间来暂存数据。在实现原地轮转算法时，我们需要仔细设计算法的逻辑，确保在不使用额...

下面是我们优化提示词后的效果，增加了我们的活体检测算法是基于人脸的，输出如图13-7所示，和上文图13-1相比，这次输出的测试策略来看，更符合AI算法测试的步骤...

Fuzz测试，也被称为模糊测试，是一种软件测试技术。其主要目的是发现软件、操作系统或网络设备中的未知错误。在Fuzz测试中，会向系统输入大量随机或伪随机的数据，...

基于Grad-cam，我们重新绘制了图10的活体检测样本的热力图，参见图13。对于(1)正样本，我看可以看到AI算法重点关注的是人的鼻子附近区域。对于(2）误判...

第二，AI算法是个黑盒子，对AI算法输出的结果比较难解读，无法准确分析成功或失败的原因，这个也就是AI算法的可解释性问题。