机器学习

label-studio 使用机器学习后端进行预标注使用label-studio 进行数据标注，可以多人协作，标注人员无需安装额外标注工具，无需将原图片拷贝到标注人员那，比较方面。本次使用label-studio 版本 1.20.0,label-studio-sdk 版本1.0.18

支持向量机(SVM)深度解析：理解最大间隔原理目录1. 引言：分类问题的直觉理解1.1 什么是分类问题？1.2 不同分类器的比较2. 最大间隔原理：直观理解

什么是AI领域的Prompt在当前大模型（LLM）驱动的AI应用开发中，Prompt（提示词）已成为连接人类意图与模型能力的核心桥梁。掌握 Prompt Engineering（提示工程）不仅是提升模型输出质量的关键，更是构建可靠、可控、可落地 AI 应用的基础。

迁移学习的基于股票数据预训练加速在金融时间序列建模领域，不同资产类别（如股票指数与商品期货）往往共享相似的波动模式特征。通过将源领域（股票市场）积累的知识迁移至目标领域（期货市场），可有效缓解后者因数据稀缺导致的过拟合问题。这种跨市场知识转移依托于两个关键假设：①特征空间同构性（价格形态、成交量分布等基础属性具有普适性）；②任务相关性（趋势追踪、均值回归等交易逻辑存在共性）。

Docker机器学习实战先聊聊为啥非要把Docker和机器学习绑一块儿。传统机器学习项目最头疼的就是环境碎片化：你的TensorFlow是2.8版，同事的却是1.15，生产服务器还跑着CentOS 7。光解决.1 missing这种错误就能写本血泪史。Docker的镜像分层机制直接把系统库、Python解释器、深度学习框架全打包成集装箱，无论是在Mac M1芯片还是阿里云ECS上，只要docker run命令一敲，瞬间复现完全一致的环境。更妙的是，能通过VOLUME指令把宿主机数据卷挂载到容器，直接读写共享存储里的训练数据集，避

RLHF的“炼狱“突围：从PPO到DPO的工业级对齐实战最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。

Fast-DetectGPT：用“条件概率曲率”拆穿 AI 伪装的文本标题：Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature

python全栈-人工智能基础-机器学习python全栈-人工智能基础-机器学习不是一个具体的算法，而是一个辅助算法，用来辅助其他算法求最优解的

Coovally AI模型快速验证

基于SimCLR的自监督 YOLO：YOLOv5/8也能在低标注场景目标检测性能飙升自监督学习的核心思想是：从数据本身自动生成“标签”或“监督信号”，而无需依赖昂贵且耗时的人工标注。想象一下，你教一个孩子认识“猫”。传统方法（监督学习）是拿出一堆猫的图片，每张都告诉他“这是猫”。而自监督学习的方法是，你把一本关于猫的漫画书撕成碎片，然后让孩子自己把这些碎片拼回去。在拼图的过程中，他自然就学会了猫的爪子、尾巴、胡须应该长什么样，以及这些部分是如何组合在一起的。他虽然没有被直接告知“这是猫”，但他通过完成“拼图”这个任务，内化了对猫的认知。

Python机器学习库Scikit-learn使用先说说数据预处理这块。以前总觉得特征工程是个纯体力活，直到被sklearn的预处理模块拯救。它的StandardScaler零均值标准化用起来就两行代码，比手写循环计算标准差和均值方便太多了。更实用的是OneHotEncoder，处理那些像城市名称、产品类别之类的离散特征时，直接把字符串转换成0/1矩阵，再也不用担心模型吃不下非数值数据了。

啦啦啦在冲冲冲

lora矩阵的初始化为啥B矩阵为0呢，为啥不是A呢在 LoRA 论文及其标准实现中，LoRA 矩阵 $B$ 确实被初始化为零矩阵，而矩阵 $A$ 则使用标准的初始化方法（例如 Kaiming 或 Xavier 均匀分布）进行初始化。

INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.8 主成分分析（PCA）与无监督学习对于一个方阵 A A A，如果存在一个非零向量 m a t h b f v mathbf{v} mathbfv和一个标量 λ λ λ，使得： A v = λ v A\mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} Av=λv 那么： v \mathbf{v} v称为矩阵 A A A的特征向量（eigenvector）， λ λ λ称为对应的特征值（eigenvalue）。

纪伊路上盛名在

Alphafold实用指南—官网教程3承接上一篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_62528784/article/details/155135250?spm=1001.2014.3001.5502

Attention by 3B1B我们希望构建一个模型：接收一段文本，预测下一个词输入文本被切为小块，即 tokens，transformer 第一步将 tokens 关联到一个称为嵌入向量的高维向量（Words -> Embedding -> Vectors），向量的方向可以对应语义

线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石线性映射是机器学习领域中最基础且至关重要的数学概念之一。作为向量空间之间的结构保持变换，线性映射为理解机器学习算法提供了坚实的数学基础。本文将深入探讨线性映射的核心原理、数学性质及其在实际应用中的实现。

光子精密QM系列闪测仪如何实现VR注塑外壳大型面平面度的秒级检测在VR设备的激烈竞逐中，注塑外壳的质感与精度构成了用户体验的第一道门户。其中，大型安装面与贴合面的平面度，更是直接决定了光学模组的密封性（防漏光）、结构件的装配间隙与整体产品的可靠性。然而，这一关键指标的检测，却长期因效率、精度与全面性的不可兼得而困扰着质量工程师们。传统三坐标测量机精度虽高但速度迟缓，无法用于全检；人工卡尺、塞规等方式则主观性强、数据量化难，易导致批量性质量风险。

学习笔记十六：多变量决策树分类边界的几何理解：若我们把每个属性视为坐标空间中的一个坐标轴，则 d 个属性描述的样本就对应了 d 维空间中的一个数据点，对样本分类则意味着在这个坐标空间中寻找不同类样本之间的分类边界。

大佬，救命！！！

最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习机器学习核心库的终端安装命令整理汇总

Java机器学习框架最近在项目里搞数据挖掘，同事突然扔过来一个20G的日志文件让我做异常检测。我盯着控制台里翻滚的字符串愣了半天——用Python吧，团队现有的Java微服务架构得拆了重写；用Java吧，又怕掉进轮子造到一半发现没螺丝的坑。结果你猜怎么着？翻完GitHub Trending我直接好家伙，现在Java系的机器学习生态居然已经长成这样了！