强化学习PARL学习总结
做到了软件开发的高内聚，低耦合。
最后，非常感谢强化学习7日打卡营的人美声甜的班主任和超级无敌的科科老师，能够提供如此简洁易懂的强化学习课程，为我后续的学习打下良好的基础。
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强化学习7日的心得体会
了。
不过这次我学到了一个训练技巧，就是可以同时打开多个项目，运行不同超参数，不同结构，选择最优的去训练。
强化学习很考验理论的基础，经过这次打卡营，我觉得我有空了还要去看多几遍科科老师的强化学习课程。...
朴素贝叶斯算法例子
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一、病人分类的例子
从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂。
某个医院早上收了六个门诊病人，如下...
AI达人养成营——函数总结
=True)字 符 串findinfo = 'abca'print info.find('a') # 从下标0开始，查找在字符串里第一个出现...
Paddle载入优化器问题
报错信息：
我的训练部分代码：
# %% 开始训练def start_train(model): all_train_iter = 0...
AI教你画油画：任意画风都可驾驭
出色的泛化能力。
实验表明，这一方法比以前的方法取得了更好的绘画性能，而且训练和推理成本更低。
百度南大团队打造这项技术由百度、南京大学、罗格斯大学共同打造。
目前代码已经开源，并在一刻相册App上应用
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