应用

推荐系统中的强化学习应用(2025)

推荐系统中的强化学习应用(2025)强化学习在推荐中用于提升长期收益与用户满意度。一、Bandit 与探索/利用ε-greedy/上置信界:在简单场景中平衡探索与利用。上下文化 Bandit:结合用户与上下文特征提升效果。二、奖励与策略奖励设计:考虑点击、停留与转化等复合指标。策略学习:以离线日志训

WebGPU 1.0 规范与应用实践

概述 WebGPU 的平台支持、WGSL 语言与图形/计算能力,结合浏览器端 ML 与跨平台抽象的优势,指导工程落地与性能评估。

边缘计算基础:从概念到应用

"本篇文章旨在为初学者提供边缘计算的入门指南,详细介绍边缘计算的核心概念、优势、应用场景以及面临的挑战,帮助读者理解边缘计算在物联网和实时数据处理中的重要作用。"

机器学习基础:从算法到应用

"本篇文章旨在为初学者提供机器学习的入门指南,详细介绍机器学习的核心概念、主要类型(监督学习、无监督学习、强化学习),常见的算法,以及机器学习在实际应用中的广泛场景。"

物联网技术与应用:智能世界的基石

"深入探讨物联网(IoT)的核心技术、架构、关键组成部分,以及其在智能家居、智慧城市、工业物联网、智能交通等领域的广泛应用,展望物联网的未来发展趋势和面临的挑战。"