机器学习

企业AI应用面临“敏捷响应”难题：快速变化的业务与相对滞后的智能如何同步？一家时尚零售企业年初上线的智能推荐系统，到第三季度已被市场趋势甩在身后——当业务环境与用户偏好飞速变化时，训练于历史数据的AI模型却难以同步更新。

大模型面试题63：介绍一下RLHFRLHF 的全称是 Reinforcement Learning from Human Feedback，翻译为基于人类反馈的强化学习。它不是一个独立的模型，而是一套让 AI 模型“听懂人话、贴合人类偏好”的训练方法——核心目标就是把“冷冰冰、只会背数据”的基础大模型，调教成“懂需求、有分寸”的实用模型（比如 ChatGPT 就用到了这个技术）。

时空几何：张祥前统一场论20核心公式深度总结张祥前统一场论的核心突破，在于以“时空同一化”为逻辑起点，将质量、电荷、引力场、电磁场、核力场等传统物理概念重构为时空几何的衍生属性，通过20个核心公式构建了“时空-质量-场-力-能量”的完整统一框架。这一理论体系试图打破经典物理与相对论、量子力学的壁垒，实现四大基本相互作用的终极统一，其公式体系不仅呈现了严谨的数学逻辑，更蕴含着对宇宙本质的颠覆性认知。本文将从理论根基、核心分支、统一机制、应用价值四个维度，对20个核心公式进行系统性拆解与整合。

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Haversine 距离算法详解（零基础友好版）作为算法领域的研究者，我会从用途、核心原理、前置知识、公式拆解、代码实现五个维度，给你讲清楚 Haversine 距离算法 —— 它是计算地球表面两点球面直线距离的经典算法，日常用的地图测距、打车软件预估里程，背后都有它的身影。

向量与向量数据向量与向量数据什么是向量：向量是一个数学概念，是指既有大小，又有方向的量，比如坐标；与之相对的是标量，标量是只有大小、没有方向的量，比如温度、质量。向量发源于几何数学，几何数学可以有效的计算位置与位置之间的距离，这是大模型对信息与信息间关系强弱度计算的基础，大模型的本质是计算信息与信息在几何位置上的距离远近。

大数据-213 Python 手写 K-Means 聚类实战（鸢尾花 Iris 数据集）：从距离函数到迭代收敛与坑点此处使用鸢尾花数据集为例：执行结果如下图所示：我们需要定义一个两个长度相等的数组之间欧式距离计算函数，在不直接应用计算结果，只比较距离远近的情况下，我们可以用距离平方和代替距离进行比较，化简开平方运算，从而减少函数计算量。此外需要说明的是，涉及到距离计算的，一定要注意量纲的统一。如果量纲不统一的话，模型极易偏向量纲大的那一方。

Java后端的Ai之路

【机器学习】-长尾分布解读指南原始长尾分布数据选择处理方法对数变换分箱处理数学变换压缩极端值离散化分组归类更适合线性模型如线性回归

AI Agent 深度解析：原理、架构与未来应用浪潮大语言模型（LLM）最基础且广为人知的应用形式是作为聊天机器人（ChatBot），以问答模式与用户交互。典型代表如 ChatGPT、DeepSeek、通义千问等，均采用“一问一答”的方式响应用户请求。例如，当用户输入“帮我制定一个桂林三日游的旅游计划”时：

桓峰基因临床数据分析及机器学习预测模型构建教程Topic 1.临床标志物生信分析常规思路Topic 2.生存分析(Kaplan-Meier)Topic 3.SCI文章第一张表格之基线表格

人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用第一部分Python与材料科学数据分析基础1.1. 数据驱动材料设计的范式革命与核心流程1.2. Python材料数据科学生态系统

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机器学习的演进与深度学习的革命想象一下，你正在教一个孩子识别猫。你不会给他编写一套复杂的“猫识别规则”，而是展示大量猫的图片，并告诉他：“这些都是猫。”随着时间的推移，孩子开始自己识别出猫的特征——尖耳朵、胡须、特定的身体比例。机器学习正是让计算机以类似方式工作：不是通过硬编码的规则，而是通过从数据中提取模式来“学习”。

知乎的哥廷根数学学派

基于注意力机制的多尺度脉冲神经网络旋转机械故障诊断（西储大学轴承数据，Pytorch）首先从西储大学轴承数据集中加载四类振动信号数据（正常、滚珠故障、内圈故障、外圈故障），通过滑动窗口分割成固定长度的样本序列。

HuggingFace项目实战之使用Trainer执行训练

知乎的哥廷根数学学派

基于多分辨率注意力脉冲神经网络的机械振动信号故障诊断算法（西储大学轴承数据，Pytorch）算法首先对原始的轴承振动信号进行预处理，通过滑动窗口将连续的振动信号分割为固定长度的信号片段。接着，算法采用多分辨率特征提取策略，通过三个并行的卷积分支分别使用3×3、5×5和7×7三种不同尺度的卷积核对信号进行初步特征提取，每个分支都包含卷积层、批量归一化层和注意力脉冲神经元，在脉冲神经元中模拟生物神经元的膜电位积分、脉冲发放和重置过程，将连续信号转换为脉冲序列，随后进行平均池化降维和第二次卷积操作以提取更深层次特征。三个分支提取的特征经过拼接后，通过高效通道注意力模块对通道特征进行重校准，增强重要特征

咒法师无翅鱼

✅西电计算复杂性理论期末笔记✅：lecture4规约过程的关键可以总结为：给出构造方式，证明构造过程的开销符合预期，证明规约前后二者等价

【人工智能引论期末复习】第4章机器学习3-无监督学习两类任务：化繁为简：聚类、降维无中生有：生成模型聚类：将相似样本划分为同一类降维：将高维数据映射到低维空间，保留主要信息

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机器学习（14）含义：用图来表示变量概率依赖关系三步曲：公式：：节点的父节点集合每一项都是一个条件概率分布（CPD）

力学与人工智能

博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究左奎军，西北工业大学航空学院2021级力学专业博士研究生，师从叶正寅教授、张伟伟教授、袁先旭研究员，主要研究方向为面向航空工程的机器学习流场预测。博士期间曾获优秀研究生、一等学业奖学金等荣誉。在读期间以第一作者在Aerospace Science and Technology、Expert Systems with Applications、Physics of Fluids等行业内知名期刊上共发表学术论文6篇，在投论文2篇，申请软著一项

为大型语言模型（LLM）自动化知识图谱流水线：2026年手册评估平面向量嵌入在复杂推理任务中的局限性：平面向量嵌入虽适用于基础语义相似度搜索，但难以捕捉复杂推理所需的层级关系、逻辑依赖关系和语境细微差别。本节深入探讨其具体缺陷，例如结构信息丢失、无法处理多步骤推理链，以及在关系语境至关重要的特定领域场景中准确性下降等问题。

计算机组成原理（15）：定点数的移位运算在计算机组成原理的学习中，移位运算是一个看似简单却内涵丰富的操作。它不仅是实现乘除法的基础，更是理解数据表示、硬件设计与数值精度的关键窗口。很多同学初学时觉得“不就是左右移动几位嘛”，但一旦深入定点数的三种编码（原码、反码、补码），就会发现：不同的编码方式，移位时的“补位规则”竟大相径庭。