- A算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划和状态空间搜索问题。其核心思想是在搜索过程中结合代价函数和启发式函数，从而实现较高效的最短路径求解。在多智能体强化学习（MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）的场景下，A算法也常被用于智能体之间的路径规划和动作选择，帮助智能体找到最优的策略和路径。A*算法的目标是在图（或网格）中找到从起点到终点的最短路径。其 A算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划和状态空间搜索问题。其核心思想是在搜索过程中结合代价函数和启发式函数，从而实现较高效的最短路径求解。在多智能体强化学习（MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）的场景下，A算法也常被用于智能体之间的路径规划和动作选择，帮助智能体找到最优的策略和路径。A*算法的目标是在图（或网格）中找到从起点到终点的最短路径。其
- 在多无人机（multi-UAV）实现凸多边形区域覆盖的问题中，通常涉及到多个无人机在给定的区域内有效地进行任务分配和路径规划，以最大化覆盖效率和最小化资源消耗（如时间和能量）。虽然强化学习方法在近年来得到了越来越多的关注，但仍有许多非强化学习的方法和案例可以用于解决该问题。使用Voronoi分割进行多无人机区域覆盖是一种常见的策略，能够有效减少多架无人机之间的路径重叠。 在多无人机（multi-UAV）实现凸多边形区域覆盖的问题中，通常涉及到多个无人机在给定的区域内有效地进行任务分配和路径规划，以最大化覆盖效率和最小化资源消耗（如时间和能量）。虽然强化学习方法在近年来得到了越来越多的关注，但仍有许多非强化学习的方法和案例可以用于解决该问题。使用Voronoi分割进行多无人机区域覆盖是一种常见的策略，能够有效减少多架无人机之间的路径重叠。
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- 【001-什么是机器学习模型？】理论与应用场景@[toc] 引言机器学习模型是机器学习的核心，是从数据中学习并进行预测的工具。本文将带你了解什么是机器学习模型，它的基本理论、常见分类以及它在现实中的应用场景。 1. 什么是机器学习？机器学习是一种通过算法和模型从数据中自动学习规律并进行预测或决策的技术，核心理念是让计算机“从经验中学习”。机器学习的定义（经典定义）：机器学习是一门研究“计算... 【001-什么是机器学习模型？】理论与应用场景@[toc] 引言机器学习模型是机器学习的核心，是从数据中学习并进行预测的工具。本文将带你了解什么是机器学习模型，它的基本理论、常见分类以及它在现实中的应用场景。 1. 什么是机器学习？机器学习是一种通过算法和模型从数据中自动学习规律并进行预测或决策的技术，核心理念是让计算机“从经验中学习”。机器学习的定义（经典定义）：机器学习是一门研究“计算...
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- 在该论文中，作者提出了一种新型的Transformer模块，称为多轴自注意力（multi-axis self-attention, Max-SA），它可以作为基本的架构组件，在单个块中执行局部和全局空间交互。与完全自注意力相比，Max-SA具有更大的灵活性和效率，即自然适应不同的输入长度，具有线性复杂度。此外，Max-SA仅具有线性复杂度，可以用作网络任何层的通用独立注意力模块，增加少量的计算量。 在该论文中，作者提出了一种新型的Transformer模块，称为多轴自注意力（multi-axis self-attention, Max-SA），它可以作为基本的架构组件，在单个块中执行局部和全局空间交互。与完全自注意力相比，Max-SA具有更大的灵活性和效率，即自然适应不同的输入长度，具有线性复杂度。此外，Max-SA仅具有线性复杂度，可以用作网络任何层的通用独立注意力模块，增加少量的计算量。
- @[toc] 摘要论文：https://arxiv.org/abs/2111.11418论文翻译：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128281326官方源码：https://github.com/sail-sg/poolformerMetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文... @[toc] 摘要论文：https://arxiv.org/abs/2111.11418论文翻译：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128281326官方源码：https://github.com/sail-sg/poolformerMetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文...
- @toc 1、数据集介绍 鸢尾花数据集，其提供了 150 组鸢尾花数据，每组包括鸢尾花的花萼 长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽 4 个输入特征，同时还给出了这一组特征对应的 鸢尾花类别。类别包括狗尾鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾三类， 分别用数字 0、1、2 表示。 使用次数据集的代码如下：from sklearn.datasets import load_irisx_data = datase... @toc 1、数据集介绍 鸢尾花数据集，其提供了 150 组鸢尾花数据，每组包括鸢尾花的花萼 长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽 4 个输入特征，同时还给出了这一组特征对应的 鸢尾花类别。类别包括狗尾鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾三类， 分别用数字 0、1、2 表示。 使用次数据集的代码如下：from sklearn.datasets import load_irisx_data = datase...
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