Angry_Panda - 博客园

《Neural Architecture Search-Based Meta-Reinforcement Learning in Robotic Simulation Environments》2025 IJCNN CCF C会议中稿论文

摘要：《Neural Architecture Search-Based Meta-Reinforcement Learning in Robotic Simulation Environments》2025 IJCNN CCF C会议中稿论文。仿真测试结果及代码地址： https://openi.pc 阅读全文

posted @ 2025-06-05 15:24 Angry_Panda 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

大连理工大学SCI检索证明 —— 使用注意事项

摘要：如果检索的时候同时使用检索证明和引用证明，并且同时你的引用数为0，那么这个就会出现bug，具体为最终的显示结果是引用数和检索情况均为0，给出实际表现：如果检索的时候（前提是你的引用数为0）取消对你的引用情况进行证明，只对检索情况进行证明，那么最终的显示结果则为真实的检索情况：阅读全文

posted @ 2025-06-04 15:52 Angry_Panda 阅读(112) 评论(0) 推荐(0)

读博失败 —— 8年读博失败经验 —— 答辩老师和评审老师对内容大概率不太懂，但是懂形式和格式

摘要：说实话，经过这么一番折腾，这件事总是有所感受，那就是：答辩老师和评审老师对内容大概率不太懂，但是懂形式和格式。如果你忽略了这些形式上的东西，那就真的成了大SB了，因为就差这个被干死真的是很无语。阅读全文

posted @ 2025-06-03 08:42 Angry_Panda 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

博士毕业失败 —— 不授予学位 —— 一个问题是“内容不足”“核心内容（不包括实验部分）页数不足100页”

摘要：不管什么时候，不管什么境地，都是需要作些总结的，虽然8年读博最终失败，但是也要记一记不足问题的。博士毕业论文没有具体的页数限制，应该说大多数学校没有硬性限制，但是往往有一些默认的规定（没有任何文件标出的，学术委员会默认的规定），比如核心内容要多于100页，或者文字内容要多于10万字等等。这种没有明阅读全文

posted @ 2025-06-03 08:32 Angry_Panda 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)

博士毕业论文 —— 不送外审 —— 不授予学位 —— 一个评价是“实验中对比算法不是最新的”

摘要： “实验中对比算法不是最新的” “只和基础算法结果进行对比。” 虽然结局无法改变，但是我在想，难道这么做就真的有很大问题吗，在我看来这或许是没有包装好的问题。阅读全文

posted @ 2025-06-03 05:28 Angry_Panda 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

dblp中的 CoRR和arXiv到底是什么？

摘要：相关： https://blog.csdn.net/qihua1994/article/details/108705703 阅读全文

posted @ 2025-06-01 10:16 Angry_Panda 阅读(282) 评论(0) 推荐(0)

如何完成一篇人工智能（深度学习）领域的论文 —— 如何画图 —— 如何画出一个漂亮的算法网络模型结构示意图

摘要：相关： https://intl.zufe.edu.cn/info/1045/2524.htm 研究聚焦医学超声影像领域，针对超声图像普遍存在的低分辨率、高噪声及结构细节模糊等问题，创新性设计了图像增强路径（IEP）和辅助分类路径（ACP）双路径深度学习网络架构，并利用跨注意力机制融合图像与分类特征阅读全文

posted @ 2025-05-31 19:30 Angry_Panda 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)

强化学习 —— 时序分析 —— 量化交易 —— 好用，但是私建违法

摘要：相关： https://export.shobserver.com/baijiahao/html/919655.html PS: 针对普通顾客给予量化投资推荐是需要资质的，不具备资质的情况下则是违法的。阅读全文

posted @ 2025-05-30 18:07 Angry_Panda 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

人形机器人 —— LeRobot 训练平台

摘要： LeRobot is a platform designed to make real-world robotics more accessible for everyone. It provides pre-trained models, datasets, and tools in PyTorc 阅读全文

posted @ 2025-05-28 16:36 Angry_Panda 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

深度神经网络训练过程中的观测值 —— param norm, loss, grad norm

摘要：在深度神经网络训练过程中，观测‌param norm‌、‌loss‌和‌grad norm‌具有关键意义，三者共同反映了模型训练的动态状态，并为调参提供了重要依据。以下是具体分析：一、Param Norm（参数范数） ‌定义与作用‌：参数范数衡量模型权重的整体幅度。较高的参数值可能暗示模型复杂度高阅读全文

posted @ 2025-05-28 11:18 Angry_Panda 阅读(1619) 评论(0) 推荐(2)

Angry Panda（T-800）

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