How does the Human-in-the-Loop Approach Enhances ML Model Performance?
机器学习模型并非完美无缺——它们需要随着时间的推移、训练和测试而不断完善。ML 算法要想产生准确的预测，就必须对大量高精度的训练数据进行训练。经过一段时间的反复试验，它将能够得出 […]
本文是我写的关于量子谐振子的文章系列的第四部分。如果你还没有读过第一部分：量子谐振子简介、第二部分：带有无量纲项的薛定谔方程和第三部分：渐近解，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，所以阅读这些文章是必须的。好吧……事不宜迟，我们开始吧……本文的目标是通过寻找级数解来找到谐振子的通解。从我上一篇文章的第 7 个方程中，我们得到了一个表达式，为了求解这个问题的薛定谔方程，我们希望明确地建立在上一篇文章中建立的 ψ 的指数渐近行为的知识。所以，有一种方法可以做到这一点，那就是假设可以表示为两个函数的乘积，一个函数具有波函数的渐近行为，另一个函数是未知函数，我们称之为 H(ξ)。我们可以这样表达我
Ученые создали робота, который на собственных ошибках учится ходить (+видео)
由于综合代码考虑了所有可能的细节，许多机器人不会出现运动问题。然而，Dyret 机器人的工作方式有所不同——它通过反复试验学会在任何表面上行走。
