机器学习

【嵌入模型】概念、应用与两大 AI 开源社区（Hugging Face / 魔塔）🔥个人主页：中草药🔥专栏：【Java】登神长阶史诗般的Java成神之路首先类比一下：⼤语⾔模型是⽣成式模型。它理解输⼊并⽣成新的⽂本（回答问题、写⽂章）。它内部实际上也使⽤嵌⼊技术来理解输⼊，但最终⽬标是“创造”。

努力学习的小洋

Python训练打卡Day5离散特征的处理-独热编码在机器学习中，特征（Feature）是描述数据的属性或变量，是模型用来学习和预测的基础。例如，在房价预测数据集中，特征可能包括房屋面积、房间数量、地理位置等。

【ML】机器学习进阶Kernel method 中，若 Kernel function K ( x , z ) = ( x ⊤ z + c ) 2 K(x, z) = (x^\top z + c)^2 K(x,z)=(x⊤z+c)2，推导对应的 feature mapping ϕ \phi ϕ，并讨论对于 n n n个样本一轮 SGD，使用 Kernel method 和在 feature map 上的计算效率优化比。提示：

(9-2-02）自动驾驶中基于概率采样的路径规划：基于Gazebo仿真的路径规划系统（2）文件algorithm.py实现了多种RRT路径规划算法，包括RRT、RRT*和RRT*-FN。该算法利用随机采样和树结构构建来探索环境中的可行路径，并通过优化树结构来改进路径的质量。该代码通过图形表示节点和边，并提供了可视化功能来显示算法的执行过程和执行时间。通过迭代的方式，逐步优化树结构，直到找到最优路径或达到最大迭代次数为止。

AI智能体搭建（4）AI智能体搭建（4）如何搭建与设计 Agent#智能体搭建#多智能体#VLA#大模型#AI

知乎的哥廷根数学学派

基于多物理约束融合与故障特征频率建模的滚动轴承智能退化趋势分析（Pytorch）算法实现了深度融合物理机理与数据驱动的滚动轴承智能退化趋势分析。首先从轴承振动信号中提取RMS均方根值和最大值作为关键退化特征，并准确确定故障起始时间点；接着构建包含赫兹接触理论、缺陷增长动力学和故障特征频率分析的多物理约束模型，其中特别加入了基于轴承几何参数和转速的故障特征频率计算，包括外圈故障频率、内圈故障频率、滚动体故障频率和保持架频率，以及随缺陷尺寸变化的频率能量分布模型；然后设计物理约束的指数退化神经网络模型，在损失函数中引入数据拟合误差、物理一致性约束、动力学约束和频率特性约束的多目标优化框架

反对称矩阵的性质和几何意义反对称矩阵是线性代数中与对称矩阵相对应的一类重要矩阵，它不仅在数学上形式优美，更在物理学和工程学中有着深刻的几何与物理意义。

机器学习--矿物数据清洗（六种填充方法）指发现并纠正文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值，以确保数据的准确性和可靠性

AI+有限元：复合材料研发的“时间魔法”，从10年到3周的范式革命航空航天器减重1克价值千金，新能源汽车追求极致能量密度，在这些高端制造领域，复合材料的性能直接决定产业竞争力。但你知道吗？传统复合材料研发堪称“愚公移山”——一款新材料从实验室到量产，平均要10年时间，耗资数亿美元，全靠反复实验试错。如今，一场静默的革命正在发生：AI与有限元技术的深度融合，正在颠覆复合材料多尺度建模与性能预测的底层逻辑。研发周期缩短40%、成本下降35%、计算效率提升50%……这些不是科幻数据，而是美国国家材料实验室的实测结果。

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用最小二乘法求解一元一次方程模型的参数接下来，在采用公式 J ( θ ) = 1 2 m ∑ i = 0 m − 1 ( y p i − y i ) 2 J\left( \mathbf{\theta} \right) = \frac{1}{2m}\sum_{i = 0}^{m - 1}{(y_{pi} - y_{i})}^{2} J(θ)=2m1∑i=0m−1(ypi−yi)2这样的优化函数的情况下，一起来求解模型的参数。

之之为知知

NLP进化史：一场「打补丁」的技术接力赛每一项新技术的诞生，都是因为旧技术"满足不了当下人类的欲望"。大家好，今天我们来聊聊**自然语言处理（NLP）**这个领域是怎么一步步走到今天ChatGPT时代的。

基于多尺度深度卷积增强的YOLO11公共区域发传单违规行为检测系统（2026年力作）摘要：针对公共区域发传单违规行为检测中小目标易漏检和复杂场景下检测精度不足的问题，提出了一种基于改进 YOLOv11 的智能检测方法。该方法通过引入 P2 高分辨率特征层增强小目标感知能力，并结合多尺度深度卷积注意力模块（MSDA）与高效通道注意力机制（ECA），提升特征表达与关键特征响应能力。实验结果表明，改进模型在自建数据集上取得 99.5% 的 mAP@50 和 95.6% 的 mAP@50:0.95，较基线模型提升 1.1 个百分点，在保证实时性的同时显著提高了检测精度。

光子的几何起源与量子本质：一个源于时空本底运动的统一模型摘要在张祥前统一场论（UFT）框架下，光（电磁波）的本质被重新诠释为时空几何结构本底运动的特定激发态，而非传统意义上的“电磁场波动能量包”或“点状粒子”。本文基于该理论的核心公设与数学体系，系统推导并验证了全新的光子模型：光子是静止质量与电荷被局域反引力场完全抵消的激发态电子，以圆柱状螺旋模式运动——其沿轴线的直线运动速度恒为光速 ccc ，微观螺旋结构则对应量子属性。

【系列跟学之——强化学习】基础篇学习资料：https://hrl.boyuai.com强化学习用智能体（agent）这个概念来表示做决策的机器。相比于有监督学习中的“模型”，强化学习中的“智能体”强调机器不但可以感知周围的环境信息，还可以通过做决策来直接改变这个环境，而不只是给出一些预测信号。

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WordPress集成GoogleAnalytics最佳实践指南在数字营销时代，数据驱动决策已经成为网站运营的核心。许多WordPress网站管理者虽然投入大量精力创建内容，却因为缺乏准确的数据分析而无法真正了解用户行为。Google Analytics作为全球最流行的网站分析工具，能够帮助深入了解访客来源、浏览习惯、转化路径等关键信息。

人工智能之核心基础机器学习第十四章半监督与自监督学习总结归纳第十四章半监督与自监督学习总结归纳💡 共同点：大量无标签数据自监督预训练通用特征提取器少量标签数据

【ML】机器学习基础对线性模型 h θ ( x ) = θ ⊤ x h_\theta(x)=\theta^\top x hθ(x)=θ⊤x，给定训练集 { ( x ( i ) , y ( i ) ) } \{(x^{(i)}, y^{(i)})\} {(x(i),y(i))}，推导其向量形式的最小二乘损失梯度下降更新公式为 θ : = θ + α ∑ i = 1 n ( y ( i ) − h θ ( x ( i ) ) ) x ( i ) \theta := \theta + \alpha \sum_{i=1}^n \bi

专注VB编程开发20年

MQTT傻瓜化调用组件，零成本学习.NET开发，上位机开发你希望用 MQTTnet 在 VB.NET 中实现极简、低门槛的调用方式（像 WebSocket 那样，连接、接收、错误各一个简单过程，小学生都能看懂），同时保留精细控制的能力。我完全理解这个需求 —— 新手不需要纠结复杂的配置，先能用起来，再深入细节。

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用最小二乘法求解多元一次方程模型的参数从上一篇博文的讨论中，我们已经知道，用更为复杂的模型可以获得更好的拟合效果。多元一次方程比一元一次方程更为复杂，因为特征数据项更多。多元一次方程的通用表达形式如下：

大数据-214 K-Means 聚类实战：自写算法验证 + sklearn KMeans 参数/labels_/fit_predict 速通函数编写完成后，先以 testSet 数据集测试模型运行效果（为了可以直观看出聚类效果，此处采用一个二维数据集进行验证）。testSet 数据集是一个二维数据集，每个观测值都只有两个特征，且数据之间采用空格进行分隔，因此可以使用 pd.read_table() 函数进行读取。