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提醒1：本页面会长期维护，无偿给大家分享考研复习资料，欢迎大家常常过来查看新增分享。最近更新时间为：2025年11月30日提醒2：本页面所分享内容均来自于网友的热心分享，完全公开免费分享，如有侵权，请及时与站长联系。提醒3：只要关于考研的任何复习资料，如果本页面没有收录，请在本文下面留言，站长必定会尽力寻找，尽快分享出来，以满足大家的需求。提醒4：[...]
考研分享    2026考研政治真题答案及解析汇总
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2026年全国硕士研究生招生考试初试时间为2025年12月20日至21日。其中：12月20日上午8:30—11:30，思想政治理论或管理类综合能力12月20日下午14:00—17:00，外国语12月21日上午8:30—11:30，业务课(一)或专业基础综合12月21日14:00开始，业务课(二)。以上考试时间以北京时间为准。2026考研初试将于今日[...]
网站公告    2026年度飞燕网的发展规划
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2025年即将过去了，感谢大家对飞燕网的关注和支持！在2026年，飞燕网的重心将会是下面四个方面：（1）全站内容的修订。我会删掉一些过时的或者低质量的文章，同时对核心技术内容进行全面修订。（2）高质量电子书的分享。今后并不是所有的图书都会分享出来，我会精选一下，选择高质量的电子图书进行分享。（3）开设站长收徒，方向是：大模型的入门和进阶。收费是36[...]
大模型电子书    2025年大模型学习入门指南（适用于零基础的大学生）
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提示1：本文内容会长期维护，定期更新，欢迎大家的收藏！如果有疑问，请在文末评论区留言。本文最后更新于2025年12月19日提示2：本站精选了若干大模型相关的电子图书，后续会分享出现，敬请期待...一名大学生，如何从零开始学习大模型呢？这是很多人碰到的疑问，本文给大家指出一条学习路线，避免大家少走弯路。大型语言模型（LLMs）正在重塑科技行业和整个人[...]
默认分类    PyBullet快速入门的六个核心知识
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1、PyBullet快速入门视频教程简介为了帮助初学者快速的学会pybullet的使用，我特意录制了一个视频，主题是：PyBullet快速入门的六个核心知识。我精选了6个核心知识点，每个知识点对应一个小视频，这些核心知识点主要有：（1）PyBullet源码解读。（2）机械臂和机器人的入门代码，PyBullet核心代码解读（3）PyBullet的渲染[...]
强化学习电子书    Proximal Policy Optimization (PPO) 算法的全面理解
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提示：本文更新于2025年12月17日在线学习和离线学习介绍在强化学习中，在线学习和离线学习代表了两种不同的数据使用范式。在线学习要求智能体通过与环境实时交互来收集数据，并立即用这些新数据更新策略。这种方法使智能体能够持续探索最新状态，但其“边交互边学习”的特性也容易导致策略更新不稳定——当新策略偏离旧策略过多时，可能引发性能的断崖式下降。以PPO[...]
默认分类    面试天下知识社群正式开启了...
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1、知识社群简介面试天下网上线于2024年7月份，经过一年多的试运行，网站内容不断的扩充，同时会员社群经过试运行，也取得了不错的成绩。所以，我决定正式开启面试天下知识社群。面试天下网以及会员社群的目标的是：专注于深度学习和大模型面试分享，而知识社群的目标变更为：专注于深度学习和大模型入门知识和进阶知识的分享。经过一年多的试运行，我发现，很多初学者找[...]
默认分类    多智能体强化学习算法全解析：从经典到前沿的核心论文与突破
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概述：多智能体强化学习的崛起与挑战多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是人工智能领域的重要分支，专注于多个智能体在共享环境中通过试错学习最优决策策略的框架。与单智能体强化学习不同，MARL面临非平稳环境、信用分配、部分可观测性等独特挑战，催生了多种创新算法。一、早期经典算法与奠基性论文[...]
默认分类    零基础新人学习深度强化学习的学习路线
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回想当年，AlphaGo在棋盘上落下那步震惊世界的“第37手”时，它所凭借的，正是强化学习这门古老又年轻的科学。强化学习始于心理学实验、如今已能驾驭复杂决策的技术，正吸引着越来越多探索者的目光。然而，面对浩瀚如海的理论与日新月异的工具，许多人常感无从下手。本文将为大家绘制一条从理论基石到实战前沿的清晰路径，帮助大家在这片充满机遇的领域稳步攀登。第一[...]
强化学习电子书    《强化学习与随机优化》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年10月3、内容介绍《强化学习与随机优化》旨在介绍近年来作者在强化学习和随机优化交叉领域的研究成果，主要内容包括随机优化的定量稳定性分析，求解多阶段随机优化的新型情景树生成、约减方法，机会约束规划问题的模型转换、凸逼近与求解，非平稳强化学习的样本复杂度与泛化能力分析，随机优化和强化学习的统一模型及其基本性质，[...]
强化学习电子书    《强化学习基础、原理与应用》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-Iearni[...]
强化学习电子书    《强化学习与随机优化：序贯决策的通用框架》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍由“决策、信息、决策、信息”组成的序贯决策问题无处不在，几乎涵盖了人类的所有活动，包括商业应用、卫生(个人健康、公共卫生和医疗决策)、能源、科学、各工程领域、金融和电子商务等。应用的多样性吸引了至少15个不同研究领域的关注，使用了8种不同的符号系统，产生了大量的分析工具。而其弊端是，由某一领[...]
强化学习电子书    《强化学习的数学原理》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不[...]
强化学习电子书    《强化学习——从原理到实践》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年3月3、内容介绍本书是对强化学习算法的综合性讲解书籍，内容包括主要的强化学习算法的实现思路讲解，以及主要的优化方法的原理讲解。本书介绍的每个算法都分为原理讲解和代码实现两部分，代码实现是为了通过实验验证原理部分的可行性。通过本书的学习，读者可以快速地了解强化学习算法的设计原理，掌握强化学习算法的实现过程，并[...]
大模型电子书    《人工智能大模型：动手训练大模型基础》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍在人工智能蓬勃发展的当下，大模型技术正引领着新一轮的技术变革。本书以Python语言为主要工具，采用理论与实践相结合的方式，全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用，旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理，掌握其核心训练方法，从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。全书分为五个部分：第一[...]
大模型电子书    《Python大模型应用开发》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍这是一本聚焦Python大语言模型应用开发的实战指南。从基础知识出发，逐步深入讲解主流开发工具与关键技术，最终以当前热门的数字人电商直播项目为例，呈现完整的AI实战路径。本书具有以下特色：由浅入深：本书各章节环环相扣，循序渐进，形成完整的知识体系。注重实战：本书注重实践，引导读者在解决实际项[...]
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