这算是一个很常见的小功能，比如我们在玩横版游戏的时候，背景动画会以一定的频率运动，其实现方式也有很多种。 比如，使用UGUI的image+animtion动画的方式，自己k桢实现。 还可以使用材质球本身的功能来实现，关键函数如下：publicMaterialmaterial;publicfloat_offset;privateintparaId;voidStart(){material=GetComponent().material;paraId=Shader.PropertyToID("factor");}//UpdateiscalledonceperframevoidUpdate(){
目录【内容介绍】动手学深度学习-基于pytorch版本【脉络梳理】预备知识数据操作数据预处理线性代数矩阵计算自动求导线性神经网络线性回归深度学习的基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现Softmax回归损失函数图像分类数据集Softmax回归的从零开始实现Softmax回归的简洁实现多层感知机感知机多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现模型选择过拟合和欠拟合权重衰退暂退法（Dropout）数值稳定性模型初始化和激活函数深度学习计算层和块参数管理自定义层读写文件卷积神经网络从全连接层到卷积图像卷积填充和步幅多输入多输出通道池化层（汇聚层）LeNet现代卷积神经网络深
李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境）——这里是GPU+PyTorch版本文章目录李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境前言一、安装原理指南二、Anaconda三、cuda+cudnn1.cuda2.cudnn四、PyTorch五、jupyternotebook总结前言国内AI教学体系发展较晚，很多喜欢AI的同学都得不到系统的学习。当然我们也不否认国内一些优质的AI领域的课程和教学资料，这里我们主要推荐李沐大神推出的《动手学深度学习》，这门课程最初主要
revChatGPT是acheong08/ChatGPT项目提供了一个很好的ChatGPT接口。地址：https://github.com/acheong08/ChatGPT该项目是采用python开发的，目前项目在github上已经获取了23.4k的star数量。执行下面的命令进行安装：python-mpipinstall--upgraderevChatGPT支持的Python版本最低版本-Python3.9推荐版本-Python3.11+先设置api-key,执行如下命令:python3-mrevChatGPT.V3--api_keyapi_key>如果不知道用法，可以在命令行中输入如下命
动手学强化学习（一）：多臂老虎机Multi-armedBandit1.简介2.问题介绍2.1问题定义2.2形式化表述2.3累积懊悔2.4估计期望奖励3探索与利用的平衡3.1ϵ-贪婪算法3.2上置信界算法3.3汤普森采样算法4.总结更多Ai资讯：公主号AiCharm1.简介 强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习，这是一种试错型学习（trial-and-errorlearning）范式。在正式学习强化学习之前，我们需要先了解多臂老虎机问题，它可以被看作简化版的强化学习问题。与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探
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目录网址（特别适合自学）说明:代码与PDF版网址（特别适合自学）传送门界面一览：说明: github上一个项目将《动手学深度学习》从mxnet改为了pytorch实现。感谢大佬们的工作。 特别说明该电子版网页是通过docsify部署生成的，详细了解点击here，自己有很多文章或者想做电子版本文档的强推docsify 代码与PDF版需要详细代码的朋友可以在下面这篇文章中自取（有详细的中文PDF内容和全部代码）http://t.csdn.cn/Nb4mx(30条消息)《动手学深度学习》PyTorch版本TendorFlow版本（内有所有代码和PDF版下载地址）_M_Q_T的博客-CSDN博客
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