机器学习

电场起源的几何革命：变化的引力场产生电场方程的第一性原理推导、验证与统一性意义本文在张祥前统一场论的革新性几何物理框架内，首次完成了对核心动力学方程—— 变化的引力场产生电场 E⃗=−fdA⃗dt\vec{E} = -f\dfrac{d\vec{A}}{dt}E =−fdtdA ——从第一性原理出发的完整、严格数学推导与系统性验证。该方程宣告了电场的非基本性，揭示其本质是引力场随时间变化的直接表现，从而在根源上统一了引力与电磁相互作用。

华为云SDRS跨Region双活：筑牢证券核心系统零中断防线证券行业的核心交易、清算结算系统承载着数千万投资者的资产安全与交易诉求，毫秒级的业务中断都可能引发连锁风险，对容灾能力提出极致要求。华为云存储容灾服务（SDRS）凭借跨Region双活架构，实现RPO<1s、RTO<30s的卓越性能，为证券核心系统构建起无死角的业务连续性屏障，重塑金融容灾新标杆。

2026 国自然基金申请全周期时间线准备期，冲刺期、评审期、收获期2026年1月：黄金准备期1、课题构思与立项调研核心工作：结合自己的研究基础和临床问题，凝练科学问题。广泛阅读最新文献 (尤其是顶刊)，明确研究的创新性和科学价值。

R-Tree创建与遍历，R-Tree在4类空间查询中的应用，实现4类空间查询的各类算法[第8章]textpythonpythonpythonpythonpythonpython尽早剪枝：在MBR级别尽可能排除不相关分支

Coding茶水间

基于深度学习的车型识别系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的车型识别系统目录视频演示1.前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册2.3 主界面布局

基于 GPU 并行加速的 pRRTC 算法：赋能 Franka 机械臂的高效、稳定运动规划高自由度机械臂（如7 自由度的 Franka Research 3）在执行复杂任务时，运动规划的实时性和一致性是至关重要的。传统的基于采样的运动规划算法（SBMP），如 RRT-Connect，虽然在处理高维空间问题上表现出色，但在复杂受限环境下的计算开销依然巨大。

MoonOutCloudBack

Nash-MTL：在多任务梯度组合中引入纳什谈判解Navon, Aviv, Aviv Shamsian, Idan Achituve, Haggai Maron, Kenji Kawaguchi, Gal Chechik, and Ethan Fetaya. Multi-task learning as a bargaining game. ICML 2022. arXiv preprint arXiv:2202.01017 (2022).

Autoware Universe 感知模块详解 | 第十节：工程角度的自动驾驶检测管线方法论站在 2026 年的当下，模块化架构自动驾驶体系中感知领域已经进入到"工程化成熟度高、研究红利递减"的阶段。当我们打开 Autoware Universe 或 Apollo 这样的工业级框架，会发现检测、跟踪、预测三个任务已经形成了成熟的分工体系，而框架内置的 CenterPoint、YOLOX 等模型也已经经过了多个迭代和实战验证。在第一部分中，我将着重介绍感知的三个主要子任务。

神一样的老师

微型机器学习（TinyML）：研究趋势与未来应用机遇Tiny Machine Learning (TinyML): Research trends and future application opportunities 《微型机器学习（TinyML）：研究趋势与未来应用机遇》作者 Hui Han（瑞典吕勒奥理工大学计算机、电气与空间工程系） Silvana Trimi、Sang M. Lee（美国内布拉斯加大学林肯分校供应链管理与分析系）

木头程序员

机器学习概述：核心范式、关键技术与应用展望摘要：机器学习作为人工智能的核心分支，通过让计算机从数据中自主学习规律并优化决策，彻底改变了传统编程的问题解决模式。本文从机器学习的本质定义出发，系统梳理其核心学习范式（监督学习、无监督学习、强化学习等）的技术逻辑，深入解析关键技术体系与实践流程，结合典型应用案例说明技术落地价值，最后客观分析当前发展瓶颈与未来突破方向，为技术学习者和开发者提供全面且严谨的知识框架。

叫我：松哥

基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台，采用Spark数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质量查询和历史趋势分析，管理端面向管理员提供数据管理、模型训练和系统配置功能。系统基于SQLite实现轻量化数据

じ☆冷颜〃

黎曼几何驱动的算法与系统设计：理论、实践与跨领域应用摘要黎曼几何作为现代微分几何的核心分支，近年来在计算机科学与工程领域展现出强大的建模与优化能力。本文系统探讨了黎曼几何在机器学习、计算机视觉、网络科学与高性能计算中的工程化应用，强调其作为结构化先验与优化框架的双重角色。我们不仅综述了流形学习、信息几何与几何深度学习等经典方向，更深入剖析了黎曼优化在张量计算、机器人运动规划等实际系统中的设计范式。通过三个典型案例——基于双曲空间的推荐系统、黎曼流形上的联邦学习以及形状分析中的表面匹配算法——本文详细阐述了从几何理论到可部署代码的工程路径。最后，我们指出当前

HyperAI超神经

【vLLM 学习】RlhfvLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

【神经视频编解码NVC】传统神经视频编解码完全指南：从零读懂 AI 视频压缩的基石📚 专为深度学习初学者打造的 NVC 深度教程 🎯 目标：用最通俗的语言，讲清楚“传统神经视频编解码器”（Traditional Neural Video Codecs）——这个连接计算机视觉与经典信号处理的交叉领域。 🎧 核心问题：NVC 到底是什么？为什么它长得那么像 H.264？它里面的“光流”和“残差”到底在做什么？为什么虽然它压缩率极高，却被诟病“太慢”？

摆烂咸鱼～

机器学习（10）判别式模型：判别式模型的目的是直接建模条件概率，即给定输入，预测输出的概率。简而言之，判别式模型关注的是区分不同类别之间的边界。

学服务器训练AI模型：5步路径助力高效入门想用服务器训练AI模型不少AI开发者都会陷入“看会操作、动手就崩”的困境：记混服务器连接命令、环境配置反复报错、训练时显存不足无措——纯视频学习只给流程演示，缺逻辑拆解和实操反馈，很难真正落地。我们需要通过视频内容快速提炼视频核心，为此我梳理了一套方法论：“服务器获取→连接操作→环境配置→模型训练→结果下载”。

小鸡吃米…

机器学习中的回归分析摘要：回归分析是机器学习中预测连续数值的关键技术，通过建立自变量与因变量之间的关系模型进行预测。主要类型包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等8种方法。评估指标如MAE、MSE、R²等用于衡量模型性能。应用领域涵盖经济预测、金融风险评估等。Python中可通过Scikit-learn库实现回归建模，流程包括数据准备、模型训练、预测评估等步骤。不同回归方法适用于不同数据特征，需根据性能指标和模型复杂度选择最优方案。

摆烂咸鱼～

机器学习（9-1）支持向量机（SVM）就是在一堆数据里，找一条“最宽的分界线”，把不同类别尽量分得又准又稳。在 SVM 中，我们要找一个超平面：

🧠 2025：AI 写代码越来越强，但我的项目返工却更多了2025 年之前，我对 AI 编程工具的态度一直很矛盾。它很强，但在真实项目里，并不可靠。写 Demo、写局部代码很爽；

变分推断：用简单分布逼近复杂世界的艺术想象一下，你试图绘制一张整个城市的地图，但只能通过询问路人来获取信息。每个路人都只知道城市的一小部分，而且他们的描述有时会相互矛盾。你需要整合所有这些零散、不完整的信息，画出一张尽可能准确的地图。