机器学习

自动驾驶中的传感器技术24.3——Camera（18）Camera图像处理流摘要：本文详细解析了Camera图像处理流程，涵盖从光信号转换为数字信号到最终生成可用图像的三个阶段：感知与传输、接口与缓冲、ISP处理。重点介绍了CMOS图像传感器的HDR和LFM特性，以及数据在SoC内部通过DDR多级缓存和处理的过程。同时阐述了高通CamX-Chi软件架构的分层设计，包括应用层、服务层、用户空间驱动层及内核空间驱动，并分析了AIS服务在汽车领域的快速启动和多客户端共享优势。最后概述了V4L2接口的视频采集标准流程及其在自动驾驶场景中的零拷贝优化实现。

我有医保我先冲

AI 时代 “任务完成“ 与 “专业能力“ 的区分：理论基础、行业影响与个人发展策略在ChatGPT、Claude等大模型爆发的今天，AI已经能搞定80%以上美国工作的相关任务，甚至在47.6%的专业场景中达到资深专家水平。但奇怪的是，很多人用了AI反而没感觉到效率翻倍，甚至出现“看似忙得飞起，实则价值寥寥”的情况。

反演学习器面临的鸿沟反演学习器面临如下鸿沟：

梯度下降中

求职面试中的线代知识总结我们在此处总结一些AI岗求职过程中常用的线性代数知识。对于这方面的考察一般是以笔试的选择题为主，暂时来说还没有期末考试那样需要你进行一阵复杂的计算得出结论的东西，总体而言就是掌握主要的概念和知识点，解决简单的问题即可。

量子退火与机器学习（4）：大模型 1-bit 量子化中的 QEP 与 QQA 准量子退火技术一直在关注量子退火和大模型的结合点，富士通近期发布的“Takane”模型引起了我极大的兴趣。该模型通过 1-bit 量子化技术实现了显存占用减少 94%，同时保持了 89% 的精度。

迁移学习简明手册——迁移学习相关资源汇总Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习研究学者及其主要研究成果之后，本文主要将介绍迁移学习资源汇总，包括GitHub上最全的资料库（含文章/代码/数据）、YouTube视频教程、知乎专栏《小王爱迁移》系列讲解、Paperweekly论文分享平台，以及公开数据集。参考资料推荐王晋东的《迁移学习简明手册》PDF版及其发布介绍。这些资源涵盖了迁移学习的理论、实践与应用，为研究者提供全面支持。

小鸡吃米…

机器学习 - 精确率与召回率摘要：精确率和召回率是评估分类模型性能的关键指标，特别适用于不平衡数据集。精确率反映预测为正类的准确性（TP/(TP+FP)），召回率衡量对实际正类的识别能力（TP/(TP+FN)）。以垃圾邮件检测为例，高精确率表示较少误判合法邮件，高召回率意味着能捕捉更多垃圾邮件。通过scikit-learn的precision_score()和recall_score()函数可计算这两个指标，示例代码展示了在乳腺癌数据集上训练逻辑回归模型并评估其性能（精确率94.6%，召回率98.6%）。这两个指标共同帮助优化模型在

自己的九又四分之三站台

9：MemNet记忆层使用，实现大模型对话上下文记忆MemNet_Embedder 负责文本 → 向量 MemNet 负责记忆的存储与检索（记忆层） LLM 负责结合“当前问题 + 检索到的记忆”生成回答

肌肉骨骼感知（MUSA）深度学习用于解剖引导的头颈部CT可变形图像配准/文献速递-基于人工智能的医学影像技术2026.2.2本文提出一种肌肉骨骼感知（MUSA）深度学习框架，通过将头颈部CT图像配准分解为姿态校正和残余精细形变，并利用骨骼结构和软组织间不均匀形变约束，有效提升了复杂头颈部区域图像配准的准确性和解剖学合理性，兼容多种网络架构，适用于主体内和主体间配准任务。

我材不敲代码

机器学习入门02——新手学习的第一个回归算法：线性回归之前机器学习入门01我们聊了入门第一个学习的KNN算法，而KNN算法是处理分类问题的，那么今天就来解锁新手接触的第一个回归算法——线性回归。

小鸡吃米…

机器学习 - 贝叶斯定理摘要：贝叶斯定理是概率论基础概念，亦是机器学习中概率推理与决策的核心，其数学公式为 P (A | B) = P (B | A) × P (A) / P (B)，可基于新证据更新事件发生概率，广泛应用于垃圾邮件过滤、医疗诊断、图像识别等场景，在机器学习中常用于贝叶斯推断以更新模型参数认知。在 Python 中，scikit-learn 库可实现该定理相关功能，以文本分类为例，通过加载 20 个新闻组数据集并选取 4 个类别，利用 CountVectorizer 将文本转换为词袋模型向量，再训练多项式朴素贝叶

【逻辑回归从原理到实战：正则化、参数调优与过拟合处理】逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类算法（而非回归算法），核心目标是预测样本属于某一类别的概率，特别适用于二分类问题（如 “是否违约”“是否患病”），也可扩展到多分类场景。

迁移学习简明手册——迁移学习相关研究学者Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习相关的期刊和会议之后，本文主要将介绍迁移学习研究学者及其主要研究成果。应用研究部分包括杨强、Sinno J. Pan等学者的迁移学习方法，如TCA、DAN等；理论研究部分涵盖Arthur Gretton、Yoshua Bengio等人在迁移学习理论方面的贡献。文章还提供了相关学者的代表著作和参考资料，为迁移学习研究者提供了重要参考。完整内容详见王晋东GitHub链接（详见文中）。

机器学习（四）--无监督学习KMeans、KNN、Mean-shift机器学习方法的一种，没有给出事先标记过的训练数据，根据输入自动分类或分群。

apollo中车辆的减速绕行，和加速超车实现你想了解Apollo（百度阿波罗）自动驾驶系统中，处理减速绕行和加速超车这两个典型动态避障/跟车场景的核心决策逻辑、规划控制方法和工程实现细节，Apollo对这两个场景的处理并非简单的速度加减，而是基于感知-预测-决策-规划-控制的全栈协同，且针对不同行车场景（高速/城市道路）、障碍物类型（静态/动态）做了精细化设计，同时严格遵循安全优先级原则。

科研计算中心

机器学习数据处理太慢？从根源到解决方案的专业拆解在机器学习（ML）与深度学习（DL）领域，“数据处理慢”是科研人员与企业算法工程师最常遇到的核心痛点——训练一个中大型Transformer模型要数天甚至数周、数据预处理时CPU长期满负荷却进度缓慢、GPU显存不足导致频繁“OOM”（内存溢出）……这些问题不仅拖延项目周期，更可能让科研创意或商业机会“夭折”。本文将从技术根源入手，系统拆解机器学习数据处理慢的底层原因，并提供可落地的解决路径。

Structured Over Scale Learning Spatial Reasoning from Educational VideoAuthors: Bishoy Galoaa, Xiangyu Bai, Sarah Ostadabbas

HyperAI超神经

【TVM教程】设备/目标交互TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

大模型幻觉治理新范式：SCA与[PAUSE]注入技术的深度解析与创新设计自以GPT系列为代表的大语言模型（LLMs）崛起以来，其展现的非凡语言生成与理解能力已深刻重塑了人机交互的范式。然而，一个幽灵始终徘徊在AI世界的上空——幻觉（Hallucination）。它特指模型生成的内容在语法上流畅连贯，逻辑上看似严谨，实则与输入源信息（忠实性）或客观事实（事实性）严重不符的现象。正如Gartner在2024年报告中所警示，幻觉与模型滥用已成为生成式AI的两大核心风险。在医疗诊断、法律咨询、金融分析等高风险场景中，一个微小的幻觉便可能引发决策误导、信任崩塌乃至严重的社会伦理危机。例

查无此人byebye

从零解读CLIP核心源码：PyTorch实现版逐行解析CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）作为OpenAI提出的跨模态对比学习经典模型，实现了图像-文本的双向语义对齐，凭借零样本迁移能力成为计算机视觉和自然语言处理跨模态任务的基础。本文将逐行解析CLIP的PyTorch原生实现源码，从基础模块到整体架构，深入理解其视觉编码器、文本编码器和对比学习核心逻辑，同时掌握其中的经典改进技巧（如改进ResNet、注意力池化、轻量化Transformer等）。