2024年的端到端自动驾驶综述这是一篇比较新的2024年端到端自动驾驶的综述文章。目前在arXiv上可以阅读到。https://arxiv.org/abs/2306.16927v3​arxiv.org/abs/2306.16927v3阅读之后写下这篇文章记录我的一些学习心得。本文将遵循整篇论文的框架进行写作，但是我不太愿意

进化策略进化策略可被视为这样一个过程：从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。如图中，一个白色箭头是由黑点中的优胜个体引导。策略作用方式以交叉熵CEM（一种进化算法）为例：算法先随机初始化参数和确定根据参数生成解的规则，根据参数生成N组解并评价每组解

1特性电源:•PVDD:4.5V-22V;•DVDD:3.3V音频性能•BTL,2x33W(PVDD=22V,RL=8Ω，THD+N=10%)•PBTL,50W(PVDD=22V,RL=4Ω,THD+N=1%)•THD+N=0.05%(PVDD=12V,RL=4Ω,Po=1W)•Noise:100uV(Gain=19dBV,Aweighted)低静态电流•PVDD=12V时，12mA，无滤波器 1SPW

 writing-mode属性定义了文本在水平或垂直方向上如何排布。语法格式如下：writing-mode:horizontal-tb|vertical-rl|vertical-lr|sideways-rl|sideways-lrhorizontal-tb：水平方向自上而下的书写方式。即left-right-top-bottomvertical-rl：垂直方向自右而左的书写方式。

最大传输功率，不仅适用于低频，也适用于高频。在个人的认知里，也同样可以用来解释高速信号的匹配原理，而不仅仅只是从阻抗不匹配造成的反射来解释。电路分析图 1.由以上电路可知，负载功率表示如下2.由复功率、能量守恒可知 3.复阻抗的虚部，属于无功功率，发送等

通常的算法是将SiCMOSFET的栅极可以粗略地模拟为电容负载。但由于米勒电容和其他的非线性，因而把其电容负载的值等效于5倍输入SICMOS的Ciss，因而驱动的功耗近似为：PDISS​=CEST​×(VDD2​−VSS2​)2×fS​其中：CEST​ 是估算的电容值，等于SiCMOSFET的输入电容 CISS​ 乘以5

1.引言1.1强化学习与CFL概念的引入在人工智能领域，强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种让智能体通过与环境的交互来学习如何做出决策的方法。它的核心在于智能体通过尝试不同的行动并观察其带来的后果（收益或损失），从而学习到最优的行为策略。这种方法在游戏、机器人

深入探讨RunLoop的底层实现需要了解CoreFoundation框架中的CFRunLoop以及与RunLoop工作机制紧密相关的操作系统底层API。这些底层实现主要涉及到事件源、定时器和线程的调度机制。本文将深入剖析RunLoop的底层结构及其运行流程。一、RunLoop底层数据结构涉及RunLo

强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习范式，它允许智能体（agent）通过与环境互动来学习如何采取行动，以最大化某种累积奖励。在机器人控制中，强化学习可以用来解决各种复杂的问题，如运动规划、动态平衡、抓取和操纵物体等。下面是一些关键概念和步骤，说明如何使用强化

强化学习与模型控制结合强化学习（ReinforcementLearning,RL）与控制模型结合，可以通过整合传统控制理论和现代RL算法，利用控制模型提供的动态信息和稳定性保障，同时利用RL的学习能力优化控制策略。这种结合的方式被称为模型辅助强化学习（Model-AssistedReinforcementLearning）

强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程状态与状态空间动作与动作空间策略函数状态转移与状态转移函数奖励轨迹回报与折扣回报一个重要性质强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程马

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题目1221.分割平衡字符串难度：简单在一个平衡字符串中，'L'和'R'字符的数量是相同的。给你一个平衡字符串s，请你将它分割成尽可能多的平衡字符串。注意：分割得到的每个字符串都必须是平衡字符串，且分割得到的平衡字符串是原平衡字符串的连续子串。返回可以通过分割得到的平衡

MDPMarkovDecisionProcess是一个五元组\(<S,A,T,R,\gamma>\)\(S\)是状态空间\(A\)是动作空间\(T:S\timesA\timesS\to\mathbb{R}\)是状态转移概率，\(T(s,a,s')\)表示在状态\(s\)下采取动作\(a\)转移到状态\(s'\)的概率\(R:S\timesA\timesS\to

洛谷传送门CF1371F分析其实掉出区间边界或洞内就算消失，最终球只会掉到最左侧的<，中间的><，和最右侧的>在线段树上维护左右边界上最长的<,>,<>,><和区间内最长的<>,><即可代码#include<cstdio>#include<cctype>#include<algorithm>usingnamespacestd;constintN

前沿科技：揭秘未来十年的技术趋势在过去的几十年中，科技的进步以惊人的速度推进，彻底改变了我们的生活方式和社会结构。展望未来十年，几项关键技术将继续塑造我们的世界。从人工智能的深入发展到生物技术的突破，再到可持续能源的革新，这些前沿技术将引领我们走向一个更加智能和高

基本电路与电子学实验备考戴维南定理Step1测等效电阻12元件箱12V电压源（实验台最右侧）与电压表相接测实际输出保证电压源1210mA的电流源（粗调转钮量程20）测电流电压时注意量程短路电流（开关打向左侧）开路电压（右侧两位小数）据此算出等效电阻R0记录数据UocIscR0Step2构建

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导读：距离整篇「融合RL与LLM思想，探寻世界模型以迈向AGI」文章完稿分享已经过去了差不多一个月时间，在这期间，不管是在AI产业界还是在学术界，几乎每天都在经历着一幕幕令人惊艳而又期待的变化，变化包括了对模型算法的一次次突破和创新，包括了算法创新背后所对应的基础理论上的新

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CF33CWonderfulRandomizedSum我们可以发现，如果两区间不交叉也不会影响到结果，所以我们只需要考虑不交叉的情况即可。我们所选择的前缀\(1\simi\)应满足区间和最小，后缀也一样。所以用两个数组\(lr,rl\)分别记录下\(1\simi\)（前缀）最小和、\(i\simn\)（后缀）最小和。然后枚举分割