Feature Detection, Part 1: Image Derivatives, Gradients, and Sobel Operator
将微积分基础知识应用到计算机视觉中进行边缘检测后特征检测，第 1 部分：图像导数、梯度和 Sobel 运算符首先出现在《走向数据科学》上。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
太阳的差分自转现象由方程1描述，其中A是赤道自转速率，A和C是纬度梯度，$\theta$是纬度，是太阳发电机理论的基石。虽然日震学以及光学和 EUV 波长的特征跟踪有助于绘制表面和内部深处的剖面图，但太阳大气高层仍然存在模糊性，这主要是由于 [...]
瓦尔格兰德国家公园（意大利西北部）的蜘蛛（蜘蛛纲：Araneae）：保护区的动物贡献和生态见解摘要我们根据文献数据、可靠的 iNaturalist 观察和 2018 年至 2019 年在框架内进行的原始调查，提供栖息在瓦尔格兰德国家公园（意大利西北部）的蜘蛛（蜘蛛纲：Araneae）清单 “生物多样性监测项目”（BMP）。我们总共报告了 25 科 92 属 157 种，其中包括皮埃蒙特省 11 种新记录和韦尔巴诺-库西奥-奥索拉省 103 种新记录。 Linyphiidae 和 Gnaphosidae 是代表性最多的科，与阿尔卑斯山的其他保护区一致。大多数物种分布于古北界或欧洲，只有一小部分是
