机器学习

AWS EC2新手入门：6步带你从零启动实例从零启动AWS EC2实例需完成账户注册、实例配置、安全设置等6个核心步骤，全程约15分钟，适合新手快速上手云服务器部署。

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机器学习的商业化变现本文介绍机器学习项目从技术到盈利的完整流程，核心是将模型落地为可变现的线上应用。首先需明确业务问题、目标用户与数据类型，确定应用形式（网页、APP、API）与商业模式，优先选择 SaaS、AIaaS 等轻量化方案。接着开发并评估模型，可选用预训练模型微调或从零搭建，通过测试数据验证效果，先在免费平台部署演示版收集反馈。随后用 Flask、FastAPI 等框架搭建应用，借助 AWS、Google Cloud 等无服务器云平台正式部署，实现全球访问。变现方式包括订阅制、免费增值、API 收费、定制服务与广告

机器学习--随机森林--从一棵树的直觉到一片林的哲学在 ChatGPT 和深度学习霸榜的今天，很多产品经理和开发者容易产生一种错觉：是不是所有的 AI 问题都要用神经网络来解决？

保险公司车险理赔欺诈检测（随机森林）业务痛点：某财险公司年车险理赔额超80亿元，欺诈案件占比约8%（行业平均5-10%），年损失超6.4亿元。现有欺诈检测依赖人工审核（单案耗时2-3天），存在：

【小瑞瑞精讲】卷积神经网络(CNN)：从入门到精通，计算机如何“看”懂世界？文章标签：计算机视觉卷积神经网络 CNN 深度学习 Python PyTorch 保姆级教程算法图像识别

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【微实验】机器学习之集成学习 GBDT和XGBoost 附 matlab仿真代码复制即可运行目录🌿 序章：林间的生长法则🎯 发现问题：单棵树的 “视野局限”核心痛点：朴素提升的 “慢与糙”🛠️ 技术思路：从 “朴素修正” 到 “精准寻优”

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PCL法向量估计之 RANSAC 平面估计法向量任意三点 p1,p2,p3 构成平面：（只要不共线）平面法向量由叉乘获得偏置项 dRANSAC 过程：

AI应用核心技能：从入门到精通的实战指南随着ChatGPT、Midjourney等大模型应用的爆发式增长，AI技术正以前所未有的速度渗透到各行各业。然而，会用AI工具与精通AI应用开发之间存在巨大鸿沟。本文将系统梳理AI应用开发的核心技能体系，帮助开发者构建完整的能力矩阵。

【无标题】生成建模可以表述为学习一个映射 (f)，使得其对输入分布的推前（pushforward）分布能够匹配真实数据分布。在推理阶段，这种推前过程通常需要迭代执行，例如扩散模型或基于流的模型。本文提出一种新的范式，称为漂移模型（Drifting Models）：它在训练过程中不断演化推前分布，并天然支持一步推理（one-step inference）。我们引入一个漂移场（drifting field）来控制样本的移动，当生成分布与数据分布一致时系统达到平衡。由此得到一个训练目标，使得神经网络优化器能够在训练期间推

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机器学习特征工程：分类变量的数值化处理方法编码是机器学习流程里最容易被低估的环节之一，模型没办法直接处理文本形式的分类数据，尺寸（Small/Medium/Large）、颜色（Red/Blue/Green）、城市、支付方式等都是典型的分类特征，必须转成数值才能输入到模型中。

计算机图形学实现直线段的反走样一、实验目的理解反走样技术在计算机图形学中的作用，明确其用于改善图形边缘 “锯齿” 现象、提升视觉平滑度的核心目标。

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cursor日志下面给你一个针对后视镜折叠场景的可落地方案，目标是在缺少标注的前提下优先提升 FSD 分支效果，并尽量不破坏 PSD/RM 的现有性能。方案分为数据、训练、评估与落地四个部分，尽量贴合你现在的工程结构（train2.py 多任务训练）。

MindSpeed LLM适配Qwen3-Coder-Next并上线魔乐社区，训练推理教程请查收MindSpeed LLM作为昇腾AI生态的重要技术支撑，专为大规模语言模型设计，具有超强的计算能力和灵活的开发支持。Qwen3-Coder-Next一发布，MindSpeed LLM框架立刻支持跑通。MindSpeed LLM快速部署与应用Qwen3-Coder-Next的教程已上线魔乐社区，欢迎开发者体验！

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2026 大模型推理框架测评：vLLM 0.5/TGI 2.0/TensorRT-LLM 1.8/DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本防线对比随着大模型从实验室走向产业规模化落地，推理阶段的性能表现与成本控制已成为企业核心竞争力，2026年初主流推理框架均完成关键版本迭代。本文聚焦vLLM 0.5、Hugging Face TGI 2.0、NVIDIA TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9四大主流框架，在统一硬件、软件及测试标准下，从核心技术优化、关键性能指标（吞吐量、延迟、并发能力）、算力成本、部署适配性四大维度开展极致测评，全程聚焦技术细节，为企业技术选型提供精准、可落地的参考依据，兼顾性能极致性与成本可控性

啊阿狸不会拉杆

《机器学习导论》第 7 章-聚类目录前言7.1 引言聚类的应用场景核心概念对比（可视化）运行效果7.2 混合密度核心思想实战代码（混合密度可视化）

机器学习--从“三个臭皮匠”到 XGBoost：揭秘 Boosting 算法的“填坑”艺术在机器学习的江湖里，一直流传着一句老话：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮。”这就是**集成学习（Ensemble Learning）**的核心思想。

如何基于知识图谱进行故障原因、事故原因推理，需要用到哪些算法基于知识图谱进行故障或事故原因推理，是工业智能、安全管理和运维决策中的核心能力。其目标是：当发生异常事件（如设备停机、安全事故）时，系统能自动回溯关联因素，定位根本原因，并提供可解释的推理路径。

2026自动驾驶商业化提速——从智驾平权到Robotaxi规模化落地2026年被业内称为自动驾驶商业化的“关键转折点”，随着技术突破、成本下降与政策扶持，自动驾驶正从“高端尝鲜”走向“普惠日常”，不仅重构汽车产业格局，也深刻改变人们的出行方式。对于从业者、开发者与消费者而言，读懂当前商业化落地的核心趋势，才能把握行业机遇，今天就聊聊2026年自动驾驶商业化的核心进展与未来方向。