在线学习和离线学习是两种常见的推荐算法训练方式。 在线学习是指在推荐系统运行过程中不断地接收用户的反馈数据,实时地更新模型参数。在线学习的优点是能够及时地适应用户行为的变化,对实时性要求高的场景比较适用。然而,在线学习也存在着一些缺点,比如容易受到噪声数据的干扰,需要花费较多的计算资源进行实时更新。 离线学...
本文提出一种集成学习方法且结合PI(plantinformation)系统对空气质量进行分析与预测。在离线部分中,我们提出了一种基于XGBoost算法的改进方法OPGBoost,主要采用自定义XGBoost损失函数和Bagging集成来优化。根据空气质量数据的特点,采用拉格朗日插值法对数据进行处理,利用错位的方式构建一段时间内空气数据的属性,用于扩充原有的...
initiation_to_research:用于在旅行商问题上模拟杜宾车辆的ROS软件包。通过比较离线和在线路径规划算法(蒙特卡洛树搜索算法与蚁群优化算法)来选择航点,并使用人工电位场进行行驶 Tp**wd上传206KB文件格式zip 要求 ROS口才: : 科尔康: sudo apt install python3-colcon-common-extensions...
a针对固定周期和可变周期两种模式、等饱和度和延误最小两种优化目标,基于Q学习理论对单路口进行绿灯时间优化研究,建立了四种离线Q学习优化模型。通过VBA及Matlab编程实现算例,对四种离线Q学习优化模型的解的结构、最优解的分布进行分析,探讨离线Q学习优化模型在交叉口信号控制的适用性,最后将最优解在线应用到VISSIM实时交...
1. OCR识别:采用深度学习模型(如CNN、RNN)进行光学字符识别,预处理包括灰度化、降噪和文本区域检测,提升识别准确率。 2. AI翻译引擎:集成多种翻译服务(如Google、DeepL、GPT-4等),基于Transformer架构实现高质量翻译,可自定义选择翻译源。 3. 图像合成技术:结合图像修复(inpainting)和文本渲染算法,将翻译后的文字与...
a3) 针对固定周期和可变周期两种模式、等饱和度和延误最小两种优化目标,基于Q学习理论对单路口进行绿灯时间优化研究,建立了四种离线Q学习优化模型。通过VBA及Matlab编程实现算例,对四种离线Q学习优化模型的解的结构、最优解的分布进行分析,探讨离线Q学习优化模型在交叉口信号控制的适用性,最后将最优解在线应用到VISSIM实...