机器学习

CARLA自动驾驶仿真环境搭建与DEMO详解CARLA是一个开源的自动驾驶仿真平台，由Intel实验室和巴塞罗那自治大学计算机视觉中心共同开发。它基于虚幻引擎（Unreal Engine）构建，为自动驾驶系统的开发、训练和验证提供了一个逼真的虚拟环境。

AI大模型入门到实战系列（三）词元（token）和嵌入（embedding）想象一下，你是一个刚来到地球的外星人，完全不懂人类的语言和文字。你的任务是要理解《哈利·波特》这本书。

【智能制造】智能制造系统中的时间序列分类：最先进的机器学习算法的实验评估请各位同学给我点赞，激励我创作更好、更多、更优质的内容！^_^关注微信公众号，获取更多资讯图1：工作范围的图形表示：制造中的时间序列分类

机器学习模型实战全解析简单线性回归（Simple Linear Regression）通过一条直线拟合一个自变量与因变量之间的线性关系，是回归分析中最基础的形式。其核心是找到一条最佳拟合直线，使得所有数据点到该直线的垂直距离（残差）平方和最小。经典应用场景包括分析房价与面积、广告投入与销售额等单一因素对连续结果的影响。

2026拓展现实、人机交互与人工智能国际研讨会（XRHCIAI 2026）官网：https://ais.cn/u/bQ3Ejm时间： 2026年1月23-25日地点：中国-合肥

Python机器学习：从零基础到项目实战核心目标：建立学习者的宏观认知，不仅知其然，更要知其所以然。将机器学习置于科学、哲学乃至东方智慧的广阔背景下，培养学习者的“数据直觉”与“模型思维”。

编辑相似度（Edit Similarity）：原理、演进与多模态扩展本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

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【微实验】谱聚类之大规模数据应用——Nyström 方法目录🌌 序章：落叶知秋的隐喻🧐 困境：当数据规模压垮算法生活里的 “规模难题”数据里的 “锚点密码”

机器学习进阶＜13＞基于Boosting集成算法的信用评分卡模型构建与对比分析之前写Boosting理论博客时，我想做一个小项目让读者更加深入理解这些算法，于是我想到了“能不能用这个做金融风控的评分卡？”写这个项目的时候踩了不少“理论对不上实战”的坑，比如样本不平衡时AdaBoost直接失效、GBDT可解释性差被监管质疑。

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【AI课程领学】基于SmolVLM2与Qwen3的多模态模型拼接实践：从零构建视觉语言模型（一）【AI课程领学】基于SmolVLM2与Qwen3的多模态模型拼接实践：从零构建视觉语言模型（一）欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup

AI编程提示词工程实战指南：从入门到精通作为一名与AI协作超过两年的开发者,我深刻体会到:好的提示词能让AI成为10倍效率的编程助手,而糟糕的提示词只会让你陷入反复修改的泥潭。本文将系统性地分享我在实际项目中总结的AI编程提示词技巧,帮助你真正掌握这门"新时代的编程语言"。

含风电场的十机24时系统机组出力优化算法基于MATLAB的含风电场的十机24小时系统机组出力优化算法的实现框架，结合了多种优化算法和风电场特性。该算法考虑了风电场出力预测误差、机组出力约束以及风电场与火电机组的协同优化。

PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架做 A/B 测试或者分析转化率的时候，经常会碰到那个老生常谈的问题：“这数据的波动到底是干预引起的，还是仅仅是相关性？”

线代第二章矩阵第四课：方阵的幂方阵的幂是矩阵运算中的重要内容，只有方阵能定义幂运算，其运算规则和性质有别于普通数的幂运算，下面从定义、核心性质、常用计算方法和典型例题这几个核心方面展开讲解，帮你系统掌握该知识点：

针对大规模语言模型的离群值安全预训练创新，可防止离群值并保护量化准确性LLM 4 位量化是在设备上部署的一项重要技术，因为它可以大大减少推理过程中的内存使用量。然而，众所周知，训练过程中出现的 “异常值”（极端激活值）会大大降低量化的性能。传统的方法是在训练后处理这个问题，例如通过训练后量化（PTQ），但这些方法并没有从根本上解决这个问题，而是将异常值视为不可避免的。

Day 37 - 早停策略与模型权重的保存在深度学习的训练过程中，我们经常面临两个核心问题：“训练到什么时候停止？” 和 “训练好的模型怎么存？”。

代数基本概念理解——特征向量和特征值目录1. 与eigen相关的词源1.1 eigen1.2 eigenvalue, eigenvfunction, eigenvector及相关术语

自动驾驶—CARLA仿真（5）Actors与Blueprints在 CARLA 中，参与者（Actors）是仿真中执行动作的元素，能够影响其他参与者。CARLA 的参与者包括：

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第9节——部分分式积分（Partial Fraction Decomposition）1x2−1\frac{1}{x^2-1}x2−11∫1x2−1 dx\int \frac{1}{x^2 - 1} \, dx∫x2−11dx

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如何区分什么场景下用机器学习，什么场景下用深度学习对于初学者来说，核心判断逻辑可以总结为：“小数据、明特征、省资源 → 用机器学习；大数据、暗特征、高精度 → 用深度学习”。