机器学习

代价复杂度剪枝（CCP）详解：原理、实现与应用本文由「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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快速掌握线性代数：核心概念与深度解析线性代数是现代计算机科学和工程领域的基石之一，从机器学习到图形渲染，从数据挖掘到密码学，其应用无处不在。然而，许多学习者在初次接触线性代数时，往往被抽象的概念和繁复的运算所困扰，难以快速构建起系统的知识框架。作为一名长期从事线性代数研究和教学的专家，我认为掌握线性代数的关键在于理解其几何直观与代数表达之间的内在联系，而非机械记忆公式。在本文中，我将以计算机科学应用为背景，系统解析线性代数的核心内容，帮助读者在短时间内建立起扎实的知识体系。文章将聚焦于向量空间、矩阵运算、线性变换及特征值等主题，并通过实际例

RWKV元始智能

体验RWKV-7训练全过程，只需400行代码训练3分钟我们发布了 rwkv7_train_simplified.py ，演示 RWKV-7 "Goose" 架构的训练全过程，无需任何外部训练框架。

西西弗Sisyphus

四元数（Quaternion）、叉积（Cross Product）与点积（Dot Product）之间的关系flyfish四元数（Quaternions）是一种数学结构，由爱尔兰数学家威廉罗文哈密顿（William Rowan Hamilton）于1843年发明。它是复数（complex numbers）的扩展，从二维扩展到四维空间。。

MoE算法深度解析：从理论架构到行业实践目录一、引言二、MoE算法的基础理论三、MoE算法的核心架构设计（一）专家网络的专业化分工（二）门控网络的动态路由机制

机器学习之ravel()的作用ravel() 是 NumPy 中一个非常实用但也容易与其他函数混淆的函数。ravel() 的核心作用非常简单：将一个任意维度的 NumPy 数组“压平”（flatten），变成一个一维数组。

《基于机器学习的脑电认知负荷识别研究与应用》论文笔记人机交互任务中的认知负荷，是在执行特定任务过程中大脑资源的占用程度或者心理压力的主观感受程度。基于脑电（EEG）的认知负荷识别相比于主观量表更加客观、稳定、可靠，现已得到广泛的关注。其是指通过统计学习和机器学习方法检测能表征认知负荷水平高低的 EEG 指标。

学习笔记十：多分类学习问题背景：在现实中，我们经常会遇到多分类学习任务。有些二分类学习方法可以直接推广到多分类问题，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。

月下倩影时

视觉学习篇——理清机器学习：分类、流程与技术家族的关系清晨打开手机，刷到感兴趣的新闻推荐；上班刷脸打卡，系统精准识别你的脸；电商APP弹出“你可能喜欢的商品”——这些习以为常的场景，背后都是机器学习在驱动。但你真的懂机器学习吗？它有哪些分支？和深度学习、强化学习是什么关系？如何用一套通用流程解决实际问题？

算法与编程之美

探索不同的优化器、损失函数、batch_size对分类精度影响1 问题探索不同的优化器对分类精度的影响。探索不同的损失函数对分类精度的影响。探索不同的batch_size对分类精度的影响。

移动端部署噩梦终结者：动态稀疏视觉Transformer的量化实战摘要：本文揭示ViT模型在移动端落地的核心瓶颈，提出一套"动态Token稀疏化+重参数化+INT8量化"的三段式压缩方案。通过原创设计的注意力门控机制，在ImageNet上实现精度损失<1.5%的前提下，将模型体积压缩8.3倍，推理速度提升6.7倍。文中提供完整可复现的PyTorch代码与ONNX部署脚本，并深度剖析端侧NPU量化校准的3个致命陷阱。

月下倩影时

视觉进阶篇——机器学习训练过程（手写数字识别，量大管饱需要耐心）很多同学对机器学习和深度学习训练的整体概念不清晰，实际上任意一个模型的训练都会经历共同的步骤。这篇文章以手写数字识别带你理解模型训练。

生信大表哥

贝叶斯共识聚类（BCC）共识聚类被广泛用于整合多种聚类算法或多源数据集。贝叶斯共识聚类提出了一种数据驱动的共识聚类方法，通过扩展有限狄利克雷混合模型以适配多数据源，同时对源特定特征和整体聚类进行建模。该方法为每个数据源生成独立的聚类结果，但这些结果均与所有数据源的整体聚类松散关联。贝叶斯共识聚类能够同步完成特定数据源聚类与共识聚类，且共识聚类的形成基于一种概率分布，该分布对在特定区域频繁出现的簇赋予更高概率。

信息论（五）：联合熵与条件熵既然我们已经对熵有了很好的直觉理解，接下来就可以让联合概率和条件概率的概念同样自然易懂。联合概率分布（Joint Probability Distribution）：如果单个随机变量 X 的分布为 p(x)，那么两个变量 X 和 Y 的联合分布为 p(x,y)。

重塑机器人未来：空间智能驱动产业智能化升级当前，全球工业正经历一场深刻的智能化变革，机器人技术作为这场变革的核心驱动力之一，其发展轨迹与产业升级紧密相连。传统机器人更多地依赖预设程序在结构化环境中执行重复性任务，但随着应用场景的日益复杂化和非结构化特征的凸显，这种模式的局限性日益显现。为了突破这些瓶颈，赋予机器人更强的自主性、适应性和协作能力，空间智能（Spatial Intelligence）的融合已成为重塑机器人未来、驱动产业智能化升级的关键。作为AI行业的从业者，我们深知，空间智能不仅仅是技术的迭代，更是机器人从“执行者”向“感知-理解-决

阅读：基于深度学习的红外可见光图像融合综述文章链接：基于深度学习的红外可见光图像融合综述目录一、问题引出1.1. 红外图像和可见光图像的区别1.2. 红外可见光融合（IVIF）的目的

极客BIM工作室

思维链（CoT）的本质：无需架构调整，仅靠提示工程激活大模型推理能力思维链（Chain of Thought, CoT）作为提升大模型复杂推理能力的关键技术，其核心价值并非依赖模型架构革新，而是通过提示工程唤醒模型预训练阶段已习得的隐性逻辑推理潜力。本文从技术底层逻辑、实证案例与应用边界三个维度，系统论证 “大模型可通过纯提示工程具备 CoT 能力” 的核心结论，为技术落地与效率优化提供理论支撑与实践参考。

AI 大模型如何给 CAD 3D 模型“建立语义”？这几年，大模型逐渐把文字、图像、视频都“读懂”了，但唯独在 CAD 3D 模型面前吃了瘪。原因其实很简单：图像是像素，文字是字符，而 3D 模型是几何 + 拓扑 + 工程意图的混合物。它不是自然生成的，而是人类设计出来的结果。