摘要：
本学期的软件体系结构课程已经接近尾声。回顾整个学习过程，我最大的感受是：软件体系结构并不是简单地“画几张架构图”，也不是把功能模块堆叠起来，而是在需求、质量属性、开发效率、系统扩展性和团队协作之间不断做取舍。通过课程学习、项目实践和竞赛经历，我对软件系统从“能运行”到“可维护、可扩展、可演进”的转变 阅读全文
posted @ 2026-06-29 23:44
元始天尊123
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使用TensorBoard可视化训练过程 在深度学习项目中，模型的训练往往像是一个黑箱。我们定义网络、设置超参数、启动脚本，然后只能盯着终端里滚动的损失值，试图猜测模型是否在有效学习。这种盲人摸象式的开发效率低下，容易错过梯度消失或过拟合等关键信号。TensorBoard就是为了解决这一痛点而生的可 阅读全文
posted @ 2026-06-16 15:31
元始天尊123
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摘要：
深度学习模型的训练与测试流程 随着人工智能技术的快速落地，深度学习已成为计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的核心技术。对于刚接触深度学习的开发者而言，理解模型的训练与测试流程至关重要。本文将系统讲解从数据准备到模型评估的完整生命周期，帮助你构建扎实的工程实践基础。 为什么需要规范的训练与测试流 阅读全文
posted @ 2026-06-16 15:31
元始天尊123
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摘要：
使用神经网络识别MNIST手写数字 手写数字识别是深度学习入门的经典任务。MNIST数据集包含数万张28x28像素的灰度图像，涵盖0到9共十个数字。本文将构建一个全连接神经网络，从原理到代码，完成高精度分类。这个项目能帮你扎实理解神经网络的核心流程，而且完全可以在普通CPU上运行。 核心原理与组件 阅读全文
posted @ 2026-06-16 15:31
元始天尊123
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DQN 如何把神经网络引入强化学习 强化学习（RL）的核心，是让智能体在环境中通过试错学习最优策略。在 Q-learning 等经典算法中，我们维护一张 Q 表，存储每个“状态-动作”对的预估价值。当状态是离散且有限时，查表非常高效。但现实场景，例如自动驾驶的感知数据或围棋局面，状态空间巨大或连续， 阅读全文
posted @ 2026-06-14 11:54
元始天尊123
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Actor-Critic 如何结合价值学习与策略优化 强化学习的两大主流范式各有短板：基于价值的方法（如DQN）难以处理连续动作，基于策略的方法（如REINFORCE）又受困于梯度估计的高方差。Actor-Critic架构将两者融合，让价值学习和策略优化互为补充，成为现代深度强化学习的基础范式。 核 阅读全文
posted @ 2026-06-14 11:54
元始天尊123
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马尔可夫决策过程 MDP 的基本概念 在强化学习中，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称 MDP）是将序列决策问题数学化的基本框架。无论是让机器学会玩游戏，还是控制机器人行走，我们都需要把“在某个状态下做什么动作、环境怎么变化、得到什么奖励”这个循环用精确的语言描述 阅读全文
posted @ 2026-06-14 11:53
元始天尊123
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Bellman 方程与价值函数的理解 在强化学习中，Bellman 方程与价值函数是两个核心概念。它们将长期决策问题转化为局部递推关系，为智能体评估状态优劣、指导行动选择提供了数学基础。本文以一个网格寻路任务为主线，拆解其定义、推导过程和代码实现，帮助读者建立从原理到实践的直观映射。 问题背景：网格 阅读全文
posted @ 2026-06-14 11:53
元始天尊123
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摘要：
从动态规划到 Q-Learning 在强化学习中，动态规划（DP）与 Q-Learning 是解决序列决策问题的两套核心思路。DP 像一位拿着完整地图的工程师，需要提前知晓所有规则；而 Q-Learning 则像在黑暗中摸索的探险家，通过试错不断改进策略。理解二者的演变关系，是入门现代强化学习的关键 阅读全文
posted @ 2026-06-14 11:53
元始天尊123
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摘要：
Mamba 为什么适合长序列建模 长序列建模是深度学习中的核心难题之一。无论是整本书的理解、DNA 碱基对分析，还是高频金融数据的长期依赖挖掘，都要求模型能高效处理成千上万甚至更长的上下文。传统 Transformer 的自注意力机制虽然强大，但其 O(L²) 的计算复杂度让它在面对长序列时寸步难行 阅读全文
posted @ 2026-06-07 20:56
元始天尊123
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