Boids算法模拟群体行为，基于分离、对齐和凝聚三大规则。在Unity中实现时，需要创建项目、设置场景、编写C#脚本并配置参数，从而动态模拟鸟群或鱼群。

This essay was originally published on The Sidebar, Mozilla’s Substack. When I started my newsletter, as seen on, a little over a year ago, it was because in the absence of early morning commutes,...

Amid so many different machine learning algorithms to choose from. This guide has been designed to help you navigate towards the right one for you, depending on your data and the problem to address.

本研究提出了一种创新的隐私保护对齐算法DP-AdamW，旨在解决大型语言模型对齐中的隐私问题。在中等隐私预算下，该算法结合直接偏好优化(DPO)，使对齐质量提升15%，为隐私保护与对齐效率的平衡提供了实用指导。

本研究提出了一种正交因子基础的双聚类算法（BCBOF），旨在解决高维数据的稀疏性和局部结构问题。该算法利用模糊规则进行股票价格趋势预测，实验结果表明其交易策略能够提升投资者的回报。

本研究提出了一种基于深度学习的猴痘自动检测框架，采用Xception架构和非洲秃鹫算法，猴痘皮肤损伤图像分类准确率达到97.53%，显著提升了诊断效率和可解释性。

One way to generate permutations of 1 - n from 1 - (n-1) is adding n in a cyclic manner.

本研究提出了一种简单的调度方法，通过迭代选择在未解决问题上表现最佳的算法，优化数值黑箱问题的求解器调度，成为动态算法选择模型的基准。

该研究提出了一种基于双向生成对抗网络的探索算法“探险者”，旨在提高深度强化学习的样本效率并避免局部最优。该方法通过估计状态的新颖性，在复杂任务中表现优异，并在多个基准任务上取得了竞争力的结果。

This article presents a comprehensive implementation of a danmaku rendering algorithm from the ground up, along with a thorough analysis of the danmaku rendering algorithm. The source code is...

本研究提出了一种基于课程学习的变换器强化学习算法CTSAC，旨在提升机器人探索中的环境推理能力和收敛速度。实验结果表明，CTSAC在成功率和探索效率方面优于现有算法。

该研究提出了DiRe-JAX工具，旨在解决传统降维方法（如UMAP和tSNE）在全球结构丢失和计算效率方面的挑战。该工具高效、可扩展且可解释，适用于机器学习和生物信息学等领域。

本文提出了一种名为GA-KAN的遗传算法优化方法，旨在提升多层感知器的可解释性。该方法首次将进化计算应用于Kolmogorov-Arnold网络，显著提高了模型性能并减少了参数数量。

本研究提出HSEvo框架，旨在解决自动启发式设计中的多样性与收敛性平衡问题。通过优化搜索空间的新指标，实验结果表明HSEvo在保持高多样性的同时，显著提升了目标分数。

本研究分析了逻辑回归和梯度下降在分类问题中的不足，特别是大步长的影响。提出了“归一化逻辑回归+梯度下降”方法，以提升收敛速度和理论保障。

本研究提出了Splatter-360框架，解决了实时合成宽基线全景图像新视图的挑战，显著提升了深度感知和几何估计能力，实验结果优于现有方法。

This article explains, through clear guidelines, how to choose the right machine learning (ML) algorithm or model for different types of real-world and business problems.