机器学习

青春不败 177-3266-0520

最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升学员以下能力：（1）掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧；（2）深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础；（3）熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测等前沿技术。

【推荐系统】深度学习训练框架（十四）：特征映射——Murmur哈希：高效“无状态”转换Murmur哈希与Spark的string2index（通常结合OneHotEncoder使用）在处理高频、动态变化的类别特征时，优势显著，主要体现在内存效率、处理未知值和对流数据的适应性上。

CIFAR-10图像识别（从0开始学机器学习系列）玩一玩机器学习的图像识别，使用CIFAR-10数据集 github仓库地址：https://github.com/0xlally/CIFAR-10-

墨染星辰云水间

机器学习（二）（1）图像：三维张量（Tensor），其中一维代表图像的宽，另一维代表图像的高，还有一维代表图像的通道（channel）的数目。

基于Qwen2-VL+LayoutLMv3的智能文档理解系统：从OCR到结构化知识图谱的落地实践最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。

Day26 Pipeline（管道）Pipeline（管道）它本质是一种「流程化处理模式」，就像工厂里的生产线：原材料（原始数据）经过多道工序（处理步骤），最终变成成品（目标结果）。在编程中，尤其是数据处理、机器学习领域，Pipeline 能帮我们把多个独立的步骤串联起来，让代码更简洁、逻辑更清晰，还能避免常见错误。

自动驾驶控制算法——模型预测控制（MPC）目前主流的轨迹跟踪方法有两类：基于几何模型的跟踪方法和基于动力学模型的跟踪方法。基于几何模型的跟踪方法：

roman_日积跬步-终至千里

【模式识别与机器学习（1+）】基础概念之：机器学习基础机器学习是什么？通过数据学习提升能力，包括监督、无监督、强化学习等多种方法机器学习模型特点黑箱vs白箱，需要一致性假设，追求泛化能力

LLM对齐新方案：EBRM用能量模型让奖励模型更稳健，安全任务精度提升5.97%本文为《 Energy-Based Reward Models for Robust Language Model Alignment 》的阅读笔记，原文链接： https://arxiv.org/abs/2504.13134。

深度解析 Qwen大语言模型流程：全流程算子逻辑与维度变换详解在大语言模型的应用与优化中，深入理解其推理流程和算子逻辑是核心前提。Qwen2.5-32B 作为一款性能优异的开源大模型，具备以下核心架构参数：

【自动驾驶】Autoware 三大版本 ( Autoware.AI | Autoware.Auto | Autoware Core/Universe )Autoware 三大版本 :Autoware 三个版本技术栈相同 , 都是基于高精地图 + 激光雷达 + 摄像头 + 毫米波雷达 + 感知系统 + 预测系统 + 决策规划 + 线控控制实现的自动驾驶 , 技术架构如下图所示 ;

机器学习入门＜2＞决策树算法最近在准备考研，突然想整理一下之前学过的机器学习算法。今天先从决策树开始，这个算法就像我们生活中的决策过程一样直观易懂。我搭建了Pycharm+Python3.10环境，下面让我们一起用代码实现一个完整的决策树项目。

基于多智能体协作的AIGC内容风控系统：从单点检测到可解释裁决链摘要：在AIGC内容平台上线3天后，人工审核团队被日均10万条AI生成内容淹没，违规检出率仅23%。我花一个月搭建了一套"检测-推理-裁决"多智能体协作系统：用YOLOv8做快速初筛，CLIP+NSFW Detector做细粒度识别，Qwen2-72B做合规推理，最终形成可追溯的裁决链。上线后违规检出率达97.3%，人工审核量下降94%，单次审核成本从0.8元降至0.03元。核心创新是将内容风控从"黑盒打分"升级为"可辩论的司法流程"，满足监管"算法可解释"要求。附完整微服务代码和抖音/小红书过审策略，单

从“炼丹”到“炼钢”：我们如何将机器学习推理服务吞吐量提升300%你可能想不到，这个看似简单的优化，竟让我们的在线推理服务从每天处理10万请求提升到40万请求，而服务器成本只增加了20%。

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机器学习中的熵、信息量、交叉熵和 KL 散度：从入门到严谨本文用 4 个难度层级，从“聊天版直觉”出发，一步步走到“比较严谨的数学表述”，帮助你系统理解：先想象一个场景：你在玩猜谜游戏。

吴恩达机器学习2022 -- Course1 -- Week3（分类问题）在监督学习中，我们通常处理两类任务：当输出只有两种可能结果时（如“是/否”、“良性/恶性”），这类问题称为二元分类（Binary Classification）。通常用 0 表示负类（如“否”），用 1 表示正类（如“是”）

机器视觉之眼：彩色相机的成像效果与预处理技术解析在自动化质检线上，彩色相机以每秒数帧的速度捕捉着流水线上的产品。它不仅能分辨出微小的划痕，还能精准识别出因光照不均产生的色差，而这背后是一系列精密成像与预处理技术的协同。

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AI论文速读 | U-Cast：学习高维时间序列预测的层次结构论文标题：U-Cast: Learning Hierarchical Structures for High-Dimensional Time Series Forecasting