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数学复习笔记 15例题一道要分析好多内容。感觉这个过程就是打基础和实力提升的过程。另外武忠祥也说了，把百分之七十的精力放到基础阶段来。我要好好复习基础知识。

正在走向自律

GpuGeek 网络加速：破解 AI 开发中的 “最后一公里” 瓶颈摘要：网络延迟在AI开发中常被忽视，却严重影响效率。GpuGeek通过技术创新，提供学术资源访问和跨国数据交互的加速服务，助力开发者突破瓶颈。

Meta的AIGC视频生成模型——Emu Video大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型Emu Video，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。

AI全域智能监控系统重构商业清洁管理范式——从被动响应到主动预防的监控效能革命一、四维立体监控网络技术架构1. 人员行为监控- 融合人脸识别、骨骼追踪与RFID工牌技术，身份识别准确率99.97%

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Python零基础入门到高手8.4节: 元组与列表的区别目录8.4.1 不可变数据类型8.4.2 可变数据类型8.4.3 元组与列表的区别8.4.4 今天彩票没中奖

量化交易 - 网格交易策略实现与原理解析网格交易（Grid Trading）是一种经典的量化交易策略，其核心思想是在价格的不同区间（“网格”）中设置买入和卖出操作，通过不断高抛低吸，从波动中获利，而不是预测市场的方向。

ultalytics代码中模型接收多层输入的处理yaml文件中，输入来自上一层和第六层的输入：是将这两个输入打包成列表详解这段代码：输入来源 m.f检查 m.f 的类型

机器学习——集成学习基础1. 使用鸢尾花数据分别训练集成模型：AdaBoost模型，Gradient Boosting模型2. 对别两个集成模型的准确率以及报告

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第28周——InceptionV1实现猴痘识别其主要优点在于通过并行使用不同尺寸的卷积核（1×1、3×3、5×5）以及引入1×1卷积进行降维，在有效提升特征提取能力的同时大幅减少了计算量和参数数量，表现出较高的计算效率和良好的实际性能。然而，InceptionV1的网络结构较为复杂，不易手工实现与调试，且固定的卷积核组合在适应不同任务时灵活性不足。此外，虽然其参数量较小，但多分支结构在某些硬件平台上部署并不友好，后续版本也对其做了进一步优化。因此，InceptionV1是一种在性能与效率之间取得良好平衡的网络结构，但在实际应用中仍存在一定的改进空间。

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机器学习 --- 模型选择与调优HoldOut Cross-validation（Train-Test Split）在这种交叉验证技术中，整个数据集被随机地划分为训练集和验证集。根据经验法则，整个数据集的近70%被用作训练集，其余30%被用作验证集。也就是我们最常使用的，直接划分数据集的方法。

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Manus AI 原理深度解析第三篇：Tools在前两篇文章里面，介绍了Manus的Prompt Manus AI 原理深度解析第一篇：Prompt以及 Modules & Agent Loop Manus AI 原理深度解析第二篇：Modules & Agent Loop，那么这一篇就介绍剩下的Tools了。

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