机器学习

全尺度角速度统一：基于 v ≡ c 的纯推导与验证本文基于 v=cv=cv=c 公理，探讨如何不用额外几何因子，从第一性原理推导出微观到宏观所有客体的角速度。

星空下的月光影子

一维CNN在工业过程信号处理与故障预警中的应用工业传感器信号（如振动、温度等）本质上是连续的一维时间序列数据。这类数据通常包含周期性或突发性模式，传统阈值方法难以捕捉复杂非线性特征。一维卷积神经网络（1D-CNN）能够通过局部感受野自动提取信号中的关键特征，结合频域分析可进一步提升异常检测性能。

一招定胜负

机器学习+深度学习经典算法面试复习指南目录第一部分：机器学习一、监督学习算法1. K近邻（KNN）2. 线性回归3. 逻辑回归4. 决策树5. 支持向量机（SVM）

星空下的月光影子

基于XGBoost的催化剂活性衰减预测与可解释性分析催化剂寿命预测在石油化工、费托合成等流程工业中直接影响生产效率和成本控制。传统经验模型依赖人工规则和简化假设，难以捕捉复杂工况下的非线性关系。工业现场数据存在噪声、缺失值和动态干扰，需要鲁棒的机器学习方法。

【Generative AI For Autonomous Driving】1 生成式AI重塑自动驾驶的技术浪潮与体系化挑战专栏导读：作为《生成式AI驱动自动驾驶》系列的开篇，本文将带您穿越自动驾驶二十年的发展脉络，剖析从DARPA挑战赛到生成式AI革命的技术跃迁。我们将揭示传统自动驾驶面临的"长尾困境"与"可靠性危机"，并阐述生成式人工智能（Generative AI）如何通过世界模型、多模态大模型与合成数据引擎，为L5级完全自动驾驶开辟新路径。

【Generative AI For Autonomous Driving】7 生成式AI驱动自动驾驶的未来图景：开放挑战、社会机遇与技术展望文献来源： Wang Y, Xing S, Can C, et al. Generative ai for autonomous driving: Frontiers and opportunities[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08854, 2025.

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科学智能AI4S应用：人工智能加速加速抗生素发现（AIDD助力药物研发）抗生素通过针对入侵的生物体将自己置身于宿主-病原体的进化军备竞赛中。然而，随着病原体因自然选择进化出的耐药性，抗生素治疗效果下降。另外，抗生素的研发是一个成本高及周期长的工程，耐药性的出现促使人们对有望加快候选药物发现的计算方法产生了极大的兴趣。本文阐述了人工智能（AIDD）在小分子抗生素和抗菌肽的发现方面取得的进展。除了抗菌活性的基本预测外，还强调抗菌化合物的表征、类药性的预测、抗菌素耐药性和从头分子设计。

三维空间坐标转换早期笔记在工业测量和测绘数据处理中，常常涉及三维空间直角坐标系转换问题。本文是上学时刚接触三维测量时的实现方法，现在估计都不会有人这么干了，有现成的优化库和包，调用一下就搞定了。这里算法实现的主要思路就是：最小二乘法+泰勒展开+牛顿法迭代，这里直接用了旋转矩阵中9个参数求解的，实际就是个带二次约束的多元非线性方程组的求解问题。当然，如果不用旋转矩阵中的9个参数和约束条件，直接用3个欧拉角不断迭代也能得到相同的结果，就是那个求偏导公式实在太长了。值得注意的是，本文中初值的选取比较粗暴，实际上有很多有效的方法可以取得

GIS数据转换器

洪水时空大数据分析与评估系统洪水，这个与人类文明相伴相生的自然力量，每年仍在全球各地造成巨大的生命财产损失。然而，在数字技术飞速发展的今天，我们应对洪水的方式正在发生一场深刻的变革。一个集成了海量数据、先进算法与智能分析的“智慧大脑”——洪水时空大数据分析与评估系统——正逐步从实验室走向实战，成为守护城市安全、提升应急响应的关键力量。

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从零开源：如何将自定义 AI Skill 发布到 GitHub这篇文章不仅包含了您提供的完整文件结构，还详细讲解了每个文件的作用、GitHub 创建仓库的具体步骤（图文逻辑），以及后续的维护指南。您可以直接复制以下内容作为您的博客文章发布。

【01】什么是机器学习？理论基础与技术要点机器学习作为人工智能的核心分支，其本质是通过设计高效算法，使计算机系统无需显式编程指令，即可从数据中自主挖掘内在规律与关联关系，并基于习得的模式完成预测、分类、决策等各类任务的技术体系。与传统编程的“指令驱动”模式不同，机器学习采用“数据驱动”的学习范式，可实现模型的自主迭代与性能优化。

YOLO视觉与编程

一文读懂-yolo26如何预测识别图片|视频|摄像头|文件夹检测适用v8v11可以在yolo项目代码的根目录，新建一个python文件，我这里叫做detect.py，代码的内容如下：

【Generative AI For Autonomous Driving】5 生成式AI在自动驾驶中的六大应用场景：从数据合成到智慧交通文献来源： Wang Y, Xing S, Can C, et al. Generative ai for autonomous driving: Frontiers and opportunities[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08854, 2025.

【Generative AI For Autonomous Driving】6 生成式AI在具身智能领域的拓展：从自动驾驶到通用机器人的技术迁移文献来源： Wang Y, Xing S, Can C, et al. Generative ai for autonomous driving: Frontiers and opportunities[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08854, 2025.

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【CVPR26-雷涛-陕西科技大学陕西省人工智能联合实验室】SPEGC：基于语义提示增强图聚类的医学图像分割持续测试时自适应文章：SPEGC: Continual Test-Time Adaptation via Semantic-Prompt-Enhanced Graph Clustering for Medical Image Segmentation

PPO算法典型思路PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是深度强化学习中最常用、最稳定的策略梯度算法之一，由OpenAI于2017年提出。此贴作为自己学习理解PPO算法的思路整理，同时与广大学习爱好者交流共勉，以下是其典型思路和核心机制整理：