机器学习

某港口集团“十五五”智慧港口数字孪生与自动驾驶集卡多车编队系统建设方案深度解析（WORD）导读：在“十五五”规划即将全面铺开的宏大背景下，传统港口正站在数字化转型的十字路口。面对人力成本高企、安全风险难除、通信调度瓶颈等内生性矛盾，某港口集团率先破局，提出了一套基于 5G专网、全要素数字孪生与L4级自动驾驶集卡多车编队的系统性解决方案。本文将以CSDN爆文风格，深度拆解该建设方案的核心架构、技术路径、实施策略及预期效益，为行业同仁提供一份极具参考价值的“智慧港口进化论”。

修改GRPO Advantages的一些思路（pass@k）来自https://arxiv.org/pdf/2503.19595，在VeRL直接写了下面的code，这个code本质是最高分和次高分之间有gap就有Advantage（Advantage不为0），否则就没有advantages（Advantage为0）。文章对这个最高分和次高分怎么来的做了一些解释，首先定义了leave-one-out advantages estimate：文章接下来讨论了Average reward、pass@k、Majority voting这几种情况，对于pass@k来说，排

# OpenClaw 安装教程（增强版）咨询的朋友比较多，这份教程记录了如何在 Windows 10 电脑上安装 OpenClaw 这款软件。简单来说，就是从网上下载它的源代码，然后在你的电脑上把它"编译"成可以运行的状态，同时让它能使用本地的 AI 模型（Ollama）。

从单一到融合：机器学习、多模型学习与大语言模型的全面综述机器学习作为人工智能的核心分支，在过去十年经历了从专用模型到通用基础模型的范式转变。本文旨在系统梳理机器学习的核心概念，并深入探讨“多模型学习”这一新兴范式，特别是大语言模型如何在其中扮演核心角色。文章首先回顾机器学习的基础分类与深度学习的基本原理，进而详细阐述多模型学习的几种主要形式：集成学习、多任务学习、多模态学习以及模型合并。随后，本文重点剖析大语言模型的Transformer架构、缩放法则及其思维链能力，并介绍从GPT系列到DeepSeek-R1的代表性模型。最后，文章探讨模型合并技术在构建统一多

coding者在努力

LangChain之解析器核心组件.2026年新版讲解,超详细在上一节的 Chain 讲解中，只用了最简单的 StrOutputParser，它仅仅是把 AI 的回复从 AIMessage 对象变成了 str 字符串。这一节，我们将深入这个核心组件。

概率分形：智能涌现的统一机理2月23日的对话最后总结。—— 从微观概率到宏观智能的结构共振与跨尺度演化当前人工智能、复杂系统与认知科学面临共同的底层难题：随机事件如何产生有序结构？微观行为如何涌现宏观智能？本文提出一套全新的底层理论框架 ——概率分形与结构共振理论，指出智能并非由特定模块或意识赋予，而是概率随机性在时空与频率场中发生耦合共振、形成自强化循环、进而涌现跨尺度自相似结构的自然结果。高低维并非先验存在，而是结构共振在不同层级延展所产生的相对关系；分形是共振稳定化后的可观测形态。本文将该理论应用于大语言模型（LLM）的智能

编程小白_澄映

《机器学习》——KNN算法K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的分类与回归方法，属于监督学习算法。

啊阿狸不会拉杆

《计算机视觉：模型、学习和推理》第 10 章-图模型目录前言10.1 条件独立性核心概念代码验证条件独立性运行效果10.2 有向图模型核心概念10.2.1 示例 1：简单有向图（下雨→出门→带伞）

位翻转排列 (Bit-Reversal Permutation) 解析在计算机科学和应用数学中，位翻转排列（Bit-Reversal Permutation）是一种经典且基础的算法技巧。初见该概念，将索引的二进制位完全颠倒的操作似乎有违直觉，但深入探究其底层逻辑可知，该操作本质上是将分治法（Divide and Conquer）的逻辑树与物理内存地址进行了精确的映射。

天天爱吃肉8218

【功率分析仪在新能源汽车研发测试中的核心应用与工程师能力进阶（实战版）】关键词：新能源汽车；功率分析仪；电驱系统测试；电机测功机集成；研发测试工程师；电气性能测试概论：在新能源汽车研发测试全流程中，功率分析仪是电驱系统、充配电系统、整车动力性能验证与问题诊断的核心计量测试仪器，其测试精度、同步性、谐波分析能力直接决定了试验数据的有效性，更是研发设计优化、性能标定、故障根因定位的核心数据依据。对于从业3年以上的新能源汽车研发测试工程师而言，早已脱离单纯的仪器操作层面，更需要深度理解功率分析仪的技术原理、与台架设备的集成逻辑，能通过仪器采集的多维度数据挖掘产品设计与工程应用中的

陈天伟教授

人工智能应用- 预测化学反应：06. BERT 模型简介图 : 自然语言处理领域中的 BERT 模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，最初应用于自然语言处理领域。该模型的核心思想是对输入文本进行双向编码，从而提高对上下文语义的理解能力。

信息熵和信息增益通俗理解：信息熵就是用来衡量一个系统“混乱程度”或“不确定性”的指标。熵值越大，就越不确定，想要猜中结果需要的信息就越多。

啊阿狸不会拉杆

《计算机视觉：模型、学习和推理》第 11 章-链式模型和树模型目录前言11.1 链式模型11.1.1 有向链式模型核心概念可视化：有向链式模型结构代码说明11.1.2 无向链式模型

火红色祥云

Python机器学习入门与实战_笔记核心思想：机器学习是让计算机通过数据自动学习规律，而无需显式编程的技术。是什么？机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从数据中学习模式并做出预测或决策。

前端摸鱼匠

YOLOv8使用 Ultralytics 内置功能简化格式转换：介绍如何使用 yolo mode=data 等相关功能或辅助工具来加速和简化数据格式的准备工作作为一名奋战在人工智能前沿的程序员，尤其是当我们与YOLOv8这位目标检测领域的“明星选手”朝夕相处时，我们深知一个项目的成败，往往在数据准备阶段就已埋下伏笔。你是否也曾有过这样的经历：为了一个新项目，花费数天甚至数周时间，手动整理成千上万张图片，编写繁琐的Python脚本来转换标注格式，小心翼翼地划分训练集、验证集和测试集，最后在训练时发现一个微小的路径错误或格式不匹配，导致前功尽弃？这种“数据准备PTSD”（创伤后应激障碍）相信是许多AI从业者心中共同的痛。

Monarch矩阵：从设计直觉到数学推导与实际应用Monarch矩阵（Monarch Matrices）是近年来在深度学习和计算数学交叉领域提出的一种非常优雅且高效的矩阵参数化方法。它的出现主要是为了解决现代神经网络在规模不断扩张时所面临的算力和内存瓶颈。

机器视觉的发动机

图像处理-机器视觉算法中的数学基础图像处理是计算机科学与工程领域中发展最为迅猛的分支之一。从医学影像、卫星遥感，到智能手机摄影、人脸识别，图像处理技术已深入渗透到现代生活的方方面面。然而，这一领域的辉煌成就，并非无本之木，它深深扎根于数学的沃土之中。线性代数、傅里叶分析、概率统计、微积分与卷积理论、小波变换、拓扑与微分几何……这些看似抽象的数学分支，正是图像处理技术的核心基石。

数据特征工程：缺失值、异常值、标准化一站式解决方案原始数据（如业务系统日志、用户行为数据、传感器数据等）往往存在“脏乱差”的问题：部分字段数据空缺、少数数据偏离整体趋势、不同特征的量纲差异巨大。这些问题若不处理，会导致模型出现偏差、训练不稳定，甚至得出完全错误的结论。

原创论文：基于LSTM神经网络的金属材料机器学习本构模型研究摘要：金属材料在循环加载下会出现包辛格效应、循环硬化/软化、棘轮效应等复杂非线性行为。传统Chaboche模型能描述这些现象，但参数标定繁琐，复杂加载下精度有限。近年来LSTM神经网络凭借时序建模优势，为本构建模提供了