## PHP CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; } echo " 21 ".$distance." 22 ".($distance / 10)." 23 24 } ## 数组与循环 $prices = array('Tires' => 100, 'Oil' => 10, 'Spark') 4 foreach ($prices

/a/69da5498250981292ccdaaa8c183efbf/p11_2.jpg) - 可变变量需要小心处理 ## 循环 ## - 利用变量，我们可以定义循环 1. <定义变量及初始值> 2. while <针对变量判断是否继续循环>, <对变量进行迭代> { 3. <需要重复执行的命令> 4.} • 例如，我们可以反复执行n次输出操作 = 0 2. while i < 2, i = i + 1 { 3. println("Output") 4. } // 重复输出2次 ## 循环 • 我们进入循环时 ☐ 判断是否满足继续循环的条件 ☐ 执行命令 ○ 对变量进行迭代 ○ 重复以上过程 • 例如 1. let mut i = 0 // <-- 此时 i 等于 0 2. while i println("Output") // <-- 0 < 2，因此继续执行，输出第一次 4. } // <-- 此时，我们执行 $ i = i + 2 $ ## 循环 • 我们进入循环时 ☐ 判断是否满足继续循环的条件 ○ 执行命令 ○ 对变量进行迭代 ○ 重复以上过程 例如 1. // 此时 i 等于 1 2. while i < 2, i = i + 1 { //

本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。 000的话，那么这里的每个向量都是10,000维的。 ## 循环神经网络解决的问题 ## • 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播 $$ a^{<0>}=0 $$ $$ a^{(0)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(1)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(2)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}\xrightar

队列：可变数据结构实现 Hongbo Zhang ## 队列 - 我们曾经介绍过队列这个数据结构 - 先进先出 ☐ 利用两个堆栈进行实现 - 我们利用可变数据结构进行实现 - 基于数组的循环队列 ☐ 单向链表 ## 队列 • 我们实现以下函数（以整数队列为例） 1. struct Queue { ... } 2. 3. fn make() -> Queue // 创建空列表 与 pop 均将修改 self，为了方便起见，我们将本身作为返回值传回 1. make().push(1).push(2).push(3).pop().pop().length() // 1 ## 循环队列 - 我们可以利用一个数组来代表队列 - 数组是一个连续的存储空间，每一个字段均可被修改 ☐ 数组被分配后长度不变 1. let a: Array[Int] = Array::make(5 3. a[1] = 2 4. println(a) // [1, 2, 0, 0, 0] - 我们记录当前的开始和结束，每当添加新的元素的时候，结束向后移一位。如果超出数组长度，则绕回开头 ## 循环队列 make() End  Start

## PyTorch ## 循环神经网络 主讲人：龙良曲 ## Sentiment Analysis Pos/Neg $$ x@w_1 + b_1 $$ $$ x@w_2 + b_2 $$ $$ x@w_3 + b_3 $$ $$ x@w_4 + b_4 $$ $$ x@w_5 + b_5 $$ hate this boring movie ## Flaws

目录 CONTENTS Part1: 概念 §01 不是又一个Agent：从Harness到Hermes §02 Hermes Agent全景：60秒看懂 Part 2: 核心机制 §03 学习循环：Agent自己给自己造缰绳 §04 三层记忆：从金鱼到老友 §05 Skill系统：会自我进化的能力 §06 40+工具与MCP：连接一切 Part 3: 动手搭建 §07 安装与配置：三种方式 §08 skill文件，自动创建+自改进） 约束层 配置hooks/linter/CI Tool permissions+sandbox+toolset按需启用 反馈层 人工审查/评估者Agent 自改进学习循环（完成任务后自动复盘优化） 记忆层 手动维护knowledge base 三层记忆（会话/持久/Skill）+Honcho用户建模 编排层 自己搭多Agent pipeline 子Agent委派+cron调度 ermes是怎么回事了。 架构一张图 Hermes Agent的架构可以用一条线串起来： 从左到右，每个模块的职责一句话讲清楚： 学习循环是Hermes的心脏。每次完成一个任务，它会自动复盘：该记住什么、该提炼什么Skill、现有Skill需不需要优化。这个循环是持续运转的，不需要你手动触发。 三层记忆是Hermes的大脑。会话记忆记住「刚才发生了什么」，持久记忆记住「你是谁、你喜欢什么」，Sk