课题从C2C（Customer to Customer）网上店铺着手,主要实现每个用户的网络经纪模式,保存交易记录,提供店主管理界面,允许用户评论商品,提供站内即时消息,并结合Ajax技术,提供较好的用户体验。平台基于C/S结构,利用ASP.NET平台、SQL serv...课题从C2C（Customer to Customer）网上店铺着手,主要实现每个用户的网络经纪模式,保存交易记录,提供店主管理界面,允许用户评论商品,提供站内即时消息,并结合Ajax技术,提供较好的用户体验。平台基于C/S结构,利用ASP.NET平台、SQL serv-er2000数据库服务器以及VisualStudio.Net 2005开发工具,开发基于C2C的网上店铺平台。展开更多
为解决现有算法选择方法需要复杂流程和专业知识的问题,提出了一种基于大语言模型的强化学习策略。该方法通过参数高效微调对大语言模型进行初始化,为后续的强化学习训练提供高质量的基础。利用指导策略对微调后的模型进行强化学习训练...为解决现有算法选择方法需要复杂流程和专业知识的问题,提出了一种基于大语言模型的强化学习策略。该方法通过参数高效微调对大语言模型进行初始化,为后续的强化学习训练提供高质量的基础。利用指导策略对微调后的模型进行强化学习训练,完成算法选择任务。实验结果表明,在图形类、回归类和控制图类3个场景中,AS-LLM(algorithm selection-large language model)的准确率分别比其它方法的平均准确率高2.23、6.22和5.57个百分点。该方法显著提升了算法选择性能和有效性,且更易于用户操作。展开更多
文摘课题从C2C（Customer to Customer）网上店铺着手,主要实现每个用户的网络经纪模式,保存交易记录,提供店主管理界面,允许用户评论商品,提供站内即时消息,并结合Ajax技术,提供较好的用户体验。平台基于C/S结构,利用ASP.NET平台、SQL serv-er2000数据库服务器以及VisualStudio.Net 2005开发工具,开发基于C2C的网上店铺平台。
文摘为解决现有算法选择方法需要复杂流程和专业知识的问题,提出了一种基于大语言模型的强化学习策略。该方法通过参数高效微调对大语言模型进行初始化,为后续的强化学习训练提供高质量的基础。利用指导策略对微调后的模型进行强化学习训练,完成算法选择任务。实验结果表明,在图形类、回归类和控制图类3个场景中,AS-LLM(algorithm selection-large language model)的准确率分别比其它方法的平均准确率高2.23、6.22和5.57个百分点。该方法显著提升了算法选择性能和有效性,且更易于用户操作。
