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摘要: 知识的海洋浩瀚无垠,有人追求博览群书的广度,有人深耕一隅探寻深度。其实,知识的广度与深度并无优劣之分,关键在于如何精准构建体系、灵活运用践行“学以致用”。从孩童通过《十万个为什么》初识世界的浅显广度,到学者深耕领域追求的专业深度;从学习中从0到1的轻松入门,到研究中从0到1的艰难突破,不同的知识形态 阅读全文
posted @ 2026-01-06 18:17 牧云文仔 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 生活中,我们总能遇到成对出现却意思相悖的谚语。“大丈夫能屈能伸”与“大丈夫宁死不屈”教人处世姿态,“杞人忧天”与“居安思危”警示忧患意识,“一分耕耘一分收获”与“人无横财不富”指引财富路径……这些看似对立的表述,常常让人陷入困惑:究竟哪个才是真理,该以哪个为行为准则?其实,这些谚语并非非此即彼的对立 阅读全文
posted @ 2026-01-06 18:07 牧云文仔 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: “在家靠父母,出门靠朋友”,这句流传已久的俗语道出了朋友在人生中的重要意义。但并非所有朋友都能成为前行路上的助力,正如世间万物有百态,朋友也分诸多品类。从消耗自身的狐朋狗友,到带来欢乐的玩伴,从携手同行的同志,到引路成长的良师益友,不同类型的朋友扮演着不同角色,也会产生截然不同的影响。唯有认清朋友的 阅读全文
posted @ 2026-01-06 17:40 牧云文仔 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 日常争执或网上辩论里,“你行你上”总像万能挡箭牌。说餐厅菜难吃,会被怼“你行你当厨师”;吐槽演员演得差,会被呛“你行你拍戏”。这四个字看似简单,实则是流氓逻辑,既解决不了问题,还违背多种基本逻辑规矩。 首先,“你行你上”犯了跑题的逻辑错误(违反“同一律”)。正常讨论该围绕“被批评的事或结果合不合理” 阅读全文
posted @ 2026-01-06 17:29 牧云文仔 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当下有个普遍却极具误导性的阅读现象:但凡谈及读书,人们总会下意识默认“读小说”;社交平台晒书单时,各类经典名著、通俗网文更是占据主流,仿佛“读书”的全部内涵,就是沉浸在虚构的故事里。这种根深蒂固的认知,对身处生活与工作中的普通人而言,无异于一种认知偏差——它模糊了阅读的核心价值,让人们在看似“有文化 阅读全文
posted @ 2026-01-06 17:17 牧云文仔 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、概念 1、GNN是处理图结构数据的深度学习模型,核心是通过图卷积、注意力机制等操作,让节点学习自身与邻居的关联信息,最终输出节点 / 图的特征或预测结果 2、传统深度学习(CNN、RNN)擅长处理网格数据(如图片)、序列数据(如文本) 3、GNN 专门解决 “图” 这种非结构化数据(节点、边) 阅读全文
posted @ 2025-11-01 16:52 牧云文仔 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、问题定义 多车轨迹规划的核心是在满足约束的前提下,通过优化目标函数实现高效协同 二、目标函数,即优化方向 1、效率优先:总行驶时间最短、总行驶距离最短、平均车速最高 2、安全第一:车辆间最小距离最大化、避免碰撞的冗余时间最长 3、能耗经济:燃油 / 电能消耗最低、加速减速频次最少(减少能耗浪费) 阅读全文
posted @ 2025-11-01 16:18 牧云文仔 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、概念 1、MADQN(Multi-Agent Deep Q-Network)多智能体强化学习算法 2、主要解决分布式系统中的资源分配、任务调度等复杂问题 阅读全文
posted @ 2025-09-30 18:29 牧云文仔 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、概念 1、MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)是一种基于单智能体的DDPG算法扩展,解决多智能体交互场景下的训练不稳定性、环境非平稳性问题,于2017年提出 2、适用于合作、竞争或者混合互动的多智能体任务,例如机器人协作、多 阅读全文
posted @ 2025-09-30 18:06 牧云文仔 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、环境是否稳态 1、单智能体强化学习的环境是稳态的,即状态迁移是随机的,随机分布是不变的 2、多智能体强化学习,环境中包含有不断学习和更新的其他智能体,环境是非稳态的,环境迁移的分布会变化 3、多智能体强化学习如果使用单智能体的算法,经常不收敛 4、不但要跟环境交互,还要跟其他智能体交互 二、序贯 阅读全文
posted @ 2025-09-28 15:09 牧云文仔 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)
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