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发表于 更新于 分类于 本文字数： 138 阅读时长 ≈ 1 分钟

答辩

回想起来，感觉人工智能还有神经网络的超参数调整不就是以前的机器人比赛吗

无非二分+枚举，找最适合的角度、距离，完成任务，拿到更高的分

当我们有了更多的调试经验之后，就知道什么样的任务用什么样的参数能更快达到最佳

这就是经验呗

说白了，超参数还是不能靠机器学习得到

还得是强人工智能啊

发表于 更新于 分类于 本文字数： 2.2k 阅读时长 ≈ 2 分钟

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\(t\)e\(s\)t\(s\)

大公式

\[ x=\frac{-b \pm {\sqrt{ {b^2} -4ac}}}{2a} \]

\[ \begin{aligned} (a+b)^2&=a^2+2ab+b^2\\ &=a^2-2ab+b^2+4ab\\ &=(a-b)^2+4ab \end{aligned} \]

块

表格

col1col2col3
a\(b\)c

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success 成功

info 信息

warning 警告

danger 错误

选项卡

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代码块

1
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8
#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main(){
  
    return 0;
}

流程图代码块

graph TD
    B((开始)) -->C{判断}
    C --  a=1 -->D[执行语句1]
    C --  a=2  -->E[执行语句2]
    C --  a=3 -->F[执行语句3]
    C -- a=4  -->G[执行语句4]
    D--> AA((结束))
    E--> AA
    F--> AA
    G--> AA

\(GeoGebra\)嵌入块

任何欣喜都会以\(Ae^{-x}\)消散 ——某知乎网友

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