近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法，在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中，PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式来描述： 策略梯度的基础表达式（包含优.....
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略，涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
在软件开发中，C 语言因其高效性和灵活性被广泛应用。然而，为了获得更好的性能，我们需要采取一些策略来优化 C 语言程序。本文将探讨一些优化 C 语言程序性能的策略。 一、算法优化 算法是程序的核心，选择合适的算法对性能有着至关重要的影响。在优化算法时，我们需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。一些常见的优化算法的方法包括&#x...
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
TPP方案代码完整的demo
本文提供了遵从TPP规范的多个开源demo，可以直接修改使用，上线前请充分测试。详情请参考https://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demohttps://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demo
如何使用TPP方案代码SDK
本文介绍TPP方案代码SDK的使用方法。概况这里的SDK只给出了方案开发必须的最小集合，例如：方案执行的入口XXXSolution.java方案执行的上下文XXXContext.java方案执行的结果XXXResult.java方案生命周期配置LifeCycleConfig.java常用的Java类...
基于新型战争策略优化算法的光伏模型优化（Matlab代码实现）
1 概述由于与气候变化和能源危机相关的众多因素，可再生能源的使用在最近有所增加。太阳能发电系统广泛用于大型光伏（PV）发电厂发电。特别是，光伏系统通常安装在暴露区域，这些系统容易在发生暴雨和大风等恶劣天气条件的情况下恶化。1、2为了解决这个问题，需要一个更准确的数据驱动模型来确定太阳能行业光伏系统的基本特性。太阳能模型参数提取的详细分析有利于光伏电站性能评估、效率计算以及最大功率点跟踪（MPPT....
多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用（Matlab代码实现）
摘要本文提出一种混沌阿基米德优化算法（CAOA）。采用混沌理论来提高基本算法的性能。所提出的方法使用混沌映射来更新具有最小成本函数的特定优化问题的候选解。阿基米德优化算法（AOA)是2020年Hashim等人提出的新型元启发式算法，该算法通过模仿完全或部分浸没在流体中的物体发生碰撞时所受浮力的关系，在迭代过程中不断调整个体密度、体积和加速度，从而使个体达到平衡状态，适应度值优的个体引导种群收敛到....
融合多策略的萤火虫算法求解多目标优化问题（Matlab代码实现）
摘要2008 年 Yang 根据自然界中萤火虫的发光行为提出了萤 火虫算法(Firefly Algorithm, FA)，FA 作为一种新的元启发式算法被大范围地应用于多个领域。萤火虫利用自身发出的 光作为信号吸引其他萤火虫，而萤火虫的吸引力由发光的节奏、频率和被观察到的时间决定，当一个萤火虫光亮较高时 就有可能吸引另一个光亮较弱的萤火虫向其移动，最亮的萤火虫则做随机移动，在此过程中萤火虫自身位....
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