机器学习

能源行业非结构化数据治理实战：从数据沼泽到智能资产非结构化数据资产化，是指将企业中广泛存在的、缺乏固定格式和模式的数据（如设计图纸、勘探报告、巡检影像、合同文档、会议纪要等），通过一系列技术与管理手段，进行统一采集、标准化治理、安全存储与智能分析，从而将其转化为可检索、可分析、可服务于业务决策与AI应用的高价值数据资产的过程。对于能源行业而言，这是释放数据潜能、驱动数字化转型的核心基石。

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机器学习之逻辑回归对于逻辑回归我们可以从一个问题入手,到底什么是逻辑回归的算法思想?面试官问“请描述逻辑回归的算法思想”这个问题时，其实是在考察你对这个基础模型的本质理解——是只会调用sklearn.learn.LogisticRegression，还是真正明白它为什么叫“回归”却做分类，它的核心在算什么。

通过matlab实现机器学习的小项目示例（鸢尾花分类）本文介绍基于鸢尾花分类的 MATLAB 机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

Simulink - 6DOF (Euler Angles)6DOF模块分为很多种类型，本次主要先介绍基于欧拉角的六自由度模块-6DOF (Euler Angles) 。模块是整个无人机物理仿真模型的绝对核心。如果你把前面的 Rotor 模块比作无人机的“肌肉”（产生力量），那么这个模块就是“物理定律引擎”，将会决定机身如何响应这些力量。该模块专门用于求解刚体六自由度空间运动的牛顿-欧拉方程。

Project_Observer

工时日志在项目进度管理中扮演着怎样的角色？工时表是一种数字化工具，可以帮助员工记录他们在项目中不同任务上花费的时间。员工无需在纸上记录时间，只需将每日工作时间输入系统即可。这有助于企业清晰地了解每项任务、问题或活动所花费的时间。通过查看这些记录，企业可以更好地规划未来项目、估算预算并确保工作按时完成。无论员工一次只处理一项任务，还是一天处理多项任务，工时表都能轻松追踪并提交每项活动的具体工时。工时表和工时日志在项目管理中至关重要，因为它们能帮助所有人清晰地了解工作时间的分配情况。工时表用于记录员工的总工时，而工时日志则记录每项任务或活动所花费的

Improving Classifier-Free Guidance of Flow Matching via Manifold Projection分类器无关指导（Classifier-Free Guidance, CFG）是一种在扩散模型和流匹配（Flow Matching, FM）模型中广泛用于可控生成的技术。尽管CFG在实践中取得了成功，但它依赖于启发式的线性外推法，对指导尺度（guidance scale）非常敏感。该研究从优化的角度对CFG提供了一种原理性解释，揭示了流匹配中的速度场对应于一系列平滑距离函数的梯度，这些梯度引导潜在变量趋向于缩放后的目标图像集。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【SLAM】GenRobot / IO-AI / Scale / Appen 能力对比表（机器人数据与闭环视角）面向 SLAM / 机器人轨迹重建视角的对比表（基于公开官网信息，偏产品能力层，不代表实际交付效果排名）。

OpenClaw 记忆系统工作原理前篇文章《初探来会会OpenClaw这只龙虾》我们介绍了OpenClaw 的整体原理和基本运行。作为一个合格的AI助理Agent，必然具备对用户的习惯了解技能。今天我们就对其用户行为记忆的机制进行简单的探究，也是可以作为我们实现各种服务类型的Agent智能体的长期记忆机制的方案借鉴，比如客服系统、问答系统对用户特征、用户习惯的记录以及一对一风格服务等等。

AI(Artificial Intelligence) 、ML(Machine Learning)、DL(Deep Learning)的区别它们的关系是：深度学习 ⊂ 机器学习 ⊂ 人工智能Deep Learning，简称 DL。或者更生活化：

徐先生 @_@|||

时间序列异常检测框架CrossAD论文阅读在金融风控、工业物联网、智能运维等场景中，从海量时间序列数据中精准、及时地发现异常至关重要。然而，现有主流技术存在两大局限：

Simulink-螺旋桨动力模块转子块计算旋转螺旋桨或转子在三维空间中产生的气动力和力矩。该模块允许你在前进飞行时，将襟翼运动引起的旋翼盘倾斜效应，对产生的力和力矩影响也包含在内。旋翼块考虑了轴向和横向流动通过旋翼盘的影响，这对于分析旋翼机系统至关重要。该模块的基石是经典旋翼空气动力学，它根据当前的飞行状态实时输出机体坐标系下的三轴受力。

ANN（二）目录1.解决实际问题2.假定网络结构3.优化待求参数3.1梯度下降法3.2学习率：4.后向传播算法5.改进

Python机器学习实战：用机器学习进行情感分析核心知识点总结聚焦于自然语言处理(NLP)中的情感分析任务，以IMDb电影评论数据集为实战案例，系统讲解了从文本预处理到模型训练的全流程：

AI Agent 性能优化和成本控制部署上线只是开始，如何降低成本、提高性能，才是长期运营的关键。这篇文章将分享实战经验。前置知识：需要先阅读前 3 篇

从机制角度看视频生成作为世界模型：状态与动态26年1月来自港科大（广州）、同济大学和快手公司的论文“A Mechanistic View on Video Generation as World Models: State and Dynamics”。

决策树的优化-剪枝和随机森林决策树在训练时，如果任由其生长，可能会为了拟合训练数据中的每一个细节（包括噪声）而变得非常复杂。这样的树在训练集上表现完美，但在未见过的测试集上往往表现很差，也就是过拟合。

联邦学习实战：如何在分布式场景下构建隐私保护机器学习模型一、背景与动机作为一名大数据领域的老兵，近年来我参与了不少数据协作相关的项目。传统的机器学习模式需要将分散在不同机构的数据集中到一起进行训练，这在实际落地中遇到了很大的合规挑战。特别是金融、医疗等行业，对数据隐私的要求极高，数据集中化几乎不可行。

STAPO：通过“静音”极少数伪噪声 Token，稳定 LLM 强化学习这篇论文的核心观点很直接：LLM 在 RL 训练时不稳定的“罪魁祸首”，往往是极少数（约 0.01%）低概率、低熵但被错误奖励强化的 token。把它们“静音”，训练就稳了，性能也更高。