提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现
回归任务中，模型常只输出预测值而忽略不确定性，带来潜在风险。本文对比四种神经网络不确定性估计方法：均值+对数标准差、均值+对数方差、MC Dropout与简化PPO。实验表明，前两者在混凝土强度数据上表现最佳，能有效识别可靠预测，而PPO效果不佳。准确评估不确定性对医疗、自动驾驶等高风险领域至关重要。
Python基于梯度下降的路径规划算法：从原理到实践
本文介绍基于梯度下降的路径规划算法，通过Python实现详解其在机器人、自动驾驶等领域的应用。相比传统方法，该算法计算高效、适应动态环境，支持实时避障与多目标优化，结合自适应学习率、动量优化等策略，显著提升性能，已在ROS和真实场景中成功部署，展现广阔应用前景。（238字）