PrefPPO首次（？）出现在PEBBLE，作为pebble的一个baseline，是用PPO复现Christianoetal.(2017)的PbRL算法。Forevaluation,wecomparetoChristianoetal.(2017),whichisthecurrentstate-of-the-artapproachusingthesametypeoffeedback.Theprimarydif

TheFutureofWork:AutomationandEmploymentInrecentyears,thedebateovertheimpactofautomationonemploymenthasintensified.Ononeside,optimistsarguethatwhilesomejobswillbelost,newoneswillbecreated,muchlikewhathappeneddurin

为了完善代码并实现评估功能，我们对现有的代码进行一些调整和扩展。以下是具体的改进：评估功能：添加评估模型的功能，计算模型在测试集上的准确率。GUI改进：优化GUI界面，使其更加用户友好。日志记录：增强日志记录，确保每个步骤都有详细的记录。评估功能首先，我们需要添加一个评

目录名称TL;DRMethodLocalPoseEstimationRNN-P1RNN-P2RNN-P3GlobalTranslationEstimationRNN-T1RNN-T2RNN-T3HiddenStateFeedbackMechanismExperiment效果可视化总结与发散相关链接名称link时间：23.09作者与单位：主页：https://github.com/shaohua-pan/RobustCapTL;DR

一、LangGraph的检查点机制检查点机制是LangGraph中一个强大的功能，它允许我们在图执行的特定点暂停处理，保存状态，并在需要时恢复。1.1检查点的基本概念检查点本质上是图执行过程中的一个快照，包含了当前的状态信息。这对于长时间运行的任务、需要人工干预的流程，或者需要断点续传

人类的神经系统Thenervoussystemofhuman 人体神经系统（Thehumannervoussystem）：人体组成：呼吸系统、骨骼系统、肌肉系统、消化系统、心血管系统、神经系统。【1】Compositionofthehumanbody:respiratorysystem,skeletalsystem,muscularsystem,digestivesys

论文地址：EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode本文尝试从代码层面分析一下这个数据集是如何衡量从文档生成代码的功能正确性。安装condacreate-nhuman-evalpython=3.7condaactivatehuman-evalgitclonehttps://github.com/openai/human-evalpipinstall

GameDescriptionBattleshipisaclassictwo-playergameinwhichyouaimtosinkallofyouropponent'sshipsbeforetheysinkyours.Eachplayerhasafleetofshipsthattheyplaceonagrid,andtheytaketurnsguessingthelocationsoftheiroppon

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceConsoleApplication1{classProgram{staticvoidMain(string[]args){while(true){

originThebiggestlessonthatcanbereadfrom70yearsofAIresearchisthatgeneralmethodsthatleveragecomputationareultimatelythemosteffective,andbyalargemargin.TheultimatereasonforthisisMoore'slaw,orratheritsgeneralizat

   Pro:Ladiesandgentlemen,esteemedadjudicator,andworthyopponents,IstandbeforeyoutopresentacompellingargumentinfavorofthepropositionthatGPTmodelsareaviablepathtoachievingArtificialGeneralIntelligence,orAGI.Myargume

 2024-10-0300:36:38.177|INFO    |agentscope.manager._model:load_model_configs:115-Loadconfigsformodelwrapper:zhipuai_chat-glm2024-10-0300:36:38.237|INFO    |agentscope.models.model:__init__:203-Initializemodelbyconfiguration[

Sapiens:FoundationforHumanVisionModels1背景1.1问题1.2目标2方法3创新点4模块4.1Humans-300M数据集4.2预训练4.32D位姿估计4.4身体部位分割4.5深度估计4.6表面法线估计5实验5.1实现细节5.22D位姿估计5.3身体部位分割5.4深度估计5.5表面法线估

需要获取总的人数，如何实现？方案一：使用全局变量，在构造函数中对这个全局变量进行修改具体代码如下：在Human.cpp中定义全局变量，并在构造函数中对人数进行增加操作#include"Human.h"#include<iostream>usingnamespacestd;intHumanCount=0;Human::Human(){ name

论文阅读翻译之Deepreinforcementlearningfromhumanpreferences关于首次发表日期：2024-09-11论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03741论文arxiv首次提交日期：12Jun2017使用KIMI，豆包和ChatGPT等机翻，然后人工润色如有错误，请不吝指出Deepreinforcementlearning

作用对象销毁前，做清理工作。具体的清理工作，一般和构造函数对应比如：如果在构造函数中，使用new分配了内存，就需在析构函数中用delete释放。如果构造函数中没有申请资源（主要是内存资源），那么很少使用析构函数。函数名：~类型名没有返回值，没有参数并且最多只能有一个析构函数

定义一个“人”类#include<iostream>#include<Windows.h>#include<string>usingnamespacestd;//定义一个“人类”classHuman{public://公有的，对外的 voideat();//方法，“成员函数” voidsleep(); voidplay(); voidwork(); stringgetName(); in

Human::Human(intage,intsalary){ cout<<"调用自定义的构造函数"<<endl; this->age=age;//this是一个特殊的指针，指向这个对象本身 this->salary=salary; name="无名"; addr=newchar[64]; strcpy_s(addr,64,"China");}

#include<iostream>#include<string>usingnamespacestd;classHuman{public:Human(){name="Unknown";age=0;}Human(stringn,inta){name=n;age=a;}~Hu

名称link时间：24.08机构：MetaRealityLabsTL;DR放出一个human-centric视觉任务的fundationmodel，该模型在3亿样本(Humans-300M)上进行无监督预训练，实验证明在human-centric视觉任务(2dpose估计/深度估计/body-part-seg等)效果相对于没有预训练有明显提升。MethodHuman300M数

摘要企业人力资源管理系统是随着信息化时代的到来和人力资源管理理念的更新而应运而生的一种管理工具。在当前竞争激烈的市场环境下，企业面临着人才竞争激烈、管理难度加大等挑战，因此，建立高效、便捷的人力资源管理平台显得尤为重要。企业人力资源管理系统能够大幅提升人力资源管理

文章目录题目摘要引言相关工作方法讨论与启示结论题目ChatGPT对学生生成问题质量的自动评分能否与人类专家媲美？论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/10510637摘要    学生生成问题(SGQ)策略是一种有效的教学策略，可培养学生的高阶认知和批判

L2-009抢红包分数25全屏浏览切换布局作者 陈越单位 浙江大学没有人没抢过红包吧……这里给出N个人之间互相发红包、抢红包的记录，请你统计一下他们抢红包的收获。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤104），即参与发红包和抢红包的总人数，则这些人从1到N编号。随后N

MultipleViewGeometryTransformersfor3DHumanPoseEstimationlink时间：CVPR2024机构：UniversityofToronto&&SoutheastUniversity&&MicrosoftResearchAsiaTL;DR提出一种基于Transformer端到端3DHumanPoseEstimation方法MVGFormer，核心模块是geometry与appea

YAML以一种极简的方式来表达数据。这对于设计者来说无疑是一种幸福。终于不要为了是否少写了一个括号，或者标记而苦恼。作为一个有生产率的作者，希望每一次的键击和每一秒的阅读都变成生产力，而不是在无关的事情上浪费时间。这方面XML及XMLSchema以及相关的工具，比如VisualStudi