一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向（分类/检测/分割/多传感器融合）（下）
本综述根据三个基本的CV任务和不同的数据流类型，全面调查了100多种不同的视觉Transformer，并提出了一种分类法，根据其动机、结构和应用场景来组织代表性方法。由于它们在训练设置和专用视觉任务上的差异，论文还评估并比较了不同配置下的所有现有视觉Transformer。此外，论文还揭示了一系列重要但尚未开发的方面，这些方面可能使此类视觉Transformer能够从众多架构中脱颖而出，例如，松散的高级语义嵌入，以弥合视觉Transformer与序列式之间的差距。最后，提出了未来有前景的研究方向。
【强化学习】常用算法之一 “SARSA”
强化学习是一种通过学习与环境交互来最大化累积奖励的方法。在强化学习中，一个智能体在特定环境中根据当前状态选择一个动作，执行该动作后，环境将转移到新的状态，并且智能体将获得奖励。强化学习的目标是通过学习，使智能体能够选择一系列能够获取最大累积奖励的动作序列，即找到最优策略。SARSA算法是一种基于状态-动作值的强化学习算法，用来学习最优策略。本文详细介绍了强化学习中的SARSA算法，包括其发展历程、算法原理、功能以及使用方法，并给出了求解迷宫问题的示例代码。