笔记

贝尔曼公式的迭代求解笔记个人疑问笔记,不会涉及公式推导,也不会解释步骤间的具体连接,只是记录一些卡住我的点1.首先有贝尔曼算子/方程/公式如下:

【layout理解篇之：mos电阻】当 MOSFET 的 Source（S）与 Drain（D）短接时，器件不再按普通 MOS 的方式工作，而是形成一种类二极管行为的可控电阻。

【C语言】带你层层深入指针——指针详解2前言: 书接上回,由于文章过长,所以分了几篇文若内容对大家有所帮助,可以收藏慢慢看,感谢大家支持谢谢大家 ! ! !

pytorch深度学习笔记目录摘要abstract激活函数代码实践本周学习尚硅谷深度学习教程，学习内容是激活函数的代码部分包括阶跃函数，sigmod函数，tanh函数，ReLu函数，softmax函数。

API攻防&系统攻防笔记分享核心定义： API 的全称是应用程序编程接口。它是一组预定义的规则、协议和工具，允许不同的软件应用程序之间相互通信和交换数据。

AI学习笔记整理（22）—— AI核心技术(深度学习6)生成式算法生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow及其同事于2014年提出。GAN的主要思想是通过两个相互竞争的神经网络模型——生成器（Generator）和判别器（Discriminator），来达到生成逼真数据的目的。生成器试图生成足以欺骗判别器的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的数据。这一过程是一个不断迭代的博弈，直至生成器生成的数据无法被判别器区分为真实数据。生成器就像一位技艺高超的 “

pytorch深度学习笔记1目录摘要激活函数1.阶跃函数2.sigmod函数3.Tanh函数4.ReLu函数代码实践1.阶跃函数2.sigmod函数

人工智能基础知识笔记二十一：Function CallingFunction Calling是一种让AI模型请求执行外部函数的结构化通信机制, 是一种让大型语言模型（如GPT）与外部工具、API或你写的代码进行交互的机制。

AI学习笔记整理（21）—— AI核心技术(深度学习5)神经网络类算法前馈神经网络（FFNN）：基础结构，信息单向流动，适用于简单任务如手写数字识别。 ‌卷积神经网络（CNN）：专为网格数据设计，通过卷积核和池化操作处理图像、音频等数据，广泛应用于图像分类、目标检测。 ‌

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ENSP Pro Lab笔记：配置STP/RSTP/MSTP（7）保持之前MSTP配置不变，DeviceA~DeviceE都配置为MSTP Region: RZ1。增加DeviceE，并配置为MSTP Region: RZ2。在DeviceE上创建VLAN2～20，并将端口GE1/0/1和GE1/0/2分别加入VLAN。

Tesla P40显卡使用 nunchaku 部署 Fluex.1-dev笔记注意一点，直接 pip install nunchaku 是不行的，安装完以后直接找不到 NunchakuFluxTransformer2dModel 这个类~

【数据结构+算法】非递归遍历二叉树的理解递归遍历二叉树较易理解，并可以利用函数进行回溯，时间复杂度和空间复杂度都是O（n）。而理解非递归遍历二叉树，关键在于手动模拟递归调用的过程，即，用一个栈（Stack）（深度优先遍历）。它不仅能深刻反映遍历的本质，也是解决递归可能导致“栈溢出”问题的关键。

自不量力的A同学

摩尔线程发布 Torch-MUSA v2.7.0摩尔线程已正式发布其PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库 Torch-MUSA v2.7.0。新版本在功能、性能和硬件支持上均有突破，旨在为AI大模型训练与推理提供更强大的支持-1。

Lua 的 rawset 函数Lua 的 rawset 函数是一个重要的元表操作函数，它允许直接设置表的键值对而不触发任何元方法。该函数的基本语法为：

Compose笔记(五十八)--LinearOutSlowInEasing这一节主要了解一下LinearOutSlowInEasing，在Jetpack Compose中，LinearOutSlowInEasing是一个预定义的缓动函数，用于控制动画的速度变化曲线，使动画看起来更自然、流畅以符合特定交互预期,简单总结如下: