机器学习

5秒开服，你的应用部署还卡在“加载中”吗？“测试环境又崩了！”“扩容申请走流程要两天！”“运维成本快赶超开发了！”这些刺耳的抱怨，是否每天都在消耗你的团队精力？传统容器运维的沉重负担，正在一点点拖慢业务创新的步伐，让本该快速落地的想法，困在繁琐的流程里停滞不前。是时候告别复杂内耗，拥抱轻盈高效——华为云云容器CCI，带你解锁**“5秒开服”**的极速变革，让部署不再卡壳，让创新全速前进。

Gen_AI 补充内容 Logit Lens 和 Patchscopes本文深入探讨三种前沿的神经网络可解释性技术，帮助理解大语言模型（LLM）的内部工作机制。内容概览Logit Lens 是一种通过逐层解嵌入（Unembedding）来观察模型内部表示的技术。与传统的仅关注最终层输出不同，Logit Lens 允许我们检查中间层（如第 1-16 层）的隐藏状态，从而理解模型的推理过程是如何逐步演化的。

K-means1.算法流程1.1 确定参数：指定要划分的簇数k。1.2 初始化质心：从所有数据样本中随机选取k个样本，作为k个簇的初始 “质心”。

GVPO:Group Variance Policy Optimization本文完整系统地梳理 GVPO（Group Variance Policy Optimization）这篇 NeurIPS 2025 论文中的核心公式推导过程。整个推导围绕一个目标：在 KL 散度约束下最大化期望奖励，并得到一个可直接用于训练的、具有理论最优性保证的损失函数。我们将严格按照论文逻辑，从问题设定出发，逐步推导出 GVPO 的最终损失形式。

小鸡吃米…

机器学习面试问题及答案摘要：本文整理了50+个机器学习面试问题及答案，涵盖基础概念到高级应用。基础部分包括机器学习定义、监督/无监督学习、过拟合/欠拟合及解决方法、正则化、特征工程等核心概念。中级部分涉及线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等常用算法原理。高级部分讲解神经网络、CNN、RNN等深度学习模型及优化技术。应用部分包含模型部署、超参数调优等实际问题。这些问题系统覆盖了机器学习知识体系，适合不同水平的面试者准备，帮助全面掌握机器学习核心概念和实践技能。

评估体系构建：基于自动化指标与人工打分的双重验证微调完 DeepSeek 模型后，领导问你：“新模型比旧模型好在哪里？” 如果你只回答“Loss 下降了 0.1”，那大概率是过不了关的。Loss 只能反映拟合程度，不能反映生成质量。对于生成式 AI，我们需要构建一套多维度的评估体系，从自动化指标到人工盲测，全方位衡量模型的“智商”。

断眉的派大星

均值为0，方差为1：数据的“标准校服”均值为0，方差为1：数据的“标准校服”🌟 一句话理解均值为0 = 数据整体“居中”在0点方差为1 = 数据的“波动程度”被统一标准化 👉 两者结合 = 所有数据穿上“统一校服”，站在同一起跑线！

缸中之脑：大模型架构的智能幻象与演进困局当前大语言模型的发展路径，看似在模拟人类智能方面取得了突破性进展，实则创造了一个个“缸中之脑”——拥有惊人对话能力却缺乏世界真实体验的人工系统。本文将从架构师的专业视角，深入剖析这一现象的技术根源，追溯从符号主义到连接主义的范式转换，揭示当前大模型发展路径中存在的根本性局限，并提出可能的突破方向。通过生活化案例与专业分析相结合的方式，我们将探讨为何需要更接近真实世界的智能系统，以及如何从当前的“缸中之脑”困境中突围。

Online Process Reward Learning for Agentic Reinforcement Learning大型语言模型(LLM)越来越多地通过强化学习(RL)被训练为自主智能体[autonomous agents]，能够在交互式环境中进行长期推理和行动。然而，稀疏且有时无法验证的奖励使得时序信用分配[temporal credit assignment]变得极具挑战性。最近的研究尝试将过程监督整合到智能体学习中，但存在标注偏差[biased annotation]、奖励欺骗[reward hacking]、过细粒度信号[overly fine-grained signals]导致的高方差，以及在状态重叠罕见时

误差卡尔曼滤波在VINS-mono中的应用有两个误差：分别是估计误差和观测误差vins-mono预积分推导过程中，只用到了估计误差的协方差的推导。

逻辑回归详解1.逻辑回归的应用场景2.逻辑回归应用到的数学知识逻辑回归是解决二分类问题的利器核心思想：设模型中含有待估参数w，可以取很多值。已经知道了样本观测值，从w的一切可能值中（选出一个使该观察值出现的概率为最大的值，作为w参数的估计值，这就是极大似然估计。（顾名思义：就是看上去那个是最大可能的意思）

啵啵鱼爱吃小猫咪

机械臂能量分析关节空间变量：q ∈ R n q \in \mathbb{R}^n q∈Rn：关节位置向量q ˙ ∈ R n \dot{q} \in \mathbb{R}^n q˙∈Rn：关节速度向量

Σίσυφος1900

PCL 姿态估计 RANSAC + SVD（基于特征匹配）假设有两组点云：随机选 3 个对应点对 (pi,qi)(p_i,q_i)(pi,qi)用 SVD 求解当前候选刚体变换 (R,t)(R,t)(R,t)

C4 vs UML：从入门到结合使用的完整指南（含 Visual Paradigm AI 实操）在软件架构设计和文档化中，C4 模型和 UML（统一建模语言）是两种常用的可视化方法。UML：由 OMG 组织标准化，诞生于 20 世纪 90 年代，包含 UML - 14 种图表类型（如类图、序列图、用例图、活动图等），适合详细描述软件系统的结构、行为、交互。

多模态大模型学习笔记（一）——机器学习入门：监督/无监督学习核心任务全解析机器学习作为人工智能的核心分支，其本质是让计算机从数据中学习规律，进而实现对未知数据的预测或分析。而“监督学习”和“无监督学习”是机器学习最基础、最核心的两大范式，几乎所有经典算法都围绕这两类任务展开。本文将带你吃透这两大学习模式的核心逻辑、典型任务及应用场景，帮你搭建机器学习的底层认知框架。

【V2.0】王万良《人工智能导论》笔记｜《人工智能及其应用》课程教材笔记【文章基本信息】【图书基本信息】👉高等教育出版社【课程基本信息】课程名称：人工智能及其应用 / Artificial Intelligence with Applications

多模态大模型学习笔记（二）——机器学习十大经典算法：一张表看懂分类 / 回归 / 聚类 / 降维在上一篇内容中，我们梳理了机器学习的核心任务体系（监督/无监督学习），以及回归、分类、聚类、降维四大核心任务的底层逻辑。本篇将聚焦机器学习十大经典算法，用“表格+可视化图解”的形式，拆解每类算法的适用场景、核心逻辑和关键特性，帮你快速匹配算法与业务需求。

大模型面试题：在混合精度训练中如何选择合适的精度我整理好的1000+面试题，请看大模型面试题总结-CSDN博客或者https://gitee.com/lilitom/ai_interview_questions/blob/master/README.md

通过超宽带信号估计位置——论文精读S. Gezici and H. V. Poor, “Position Estimation via Ultra-Wide-Band Signals,” in Proceedings of the IEEE, vol. 97, no. 2, pp. 386-403, Feb. 2009, doi: 10.1109/JPROC.2008.2008840.

Physicist in Geophy.

一维波动方程（从变分法角度）这个推导过程是变分法（Calculus of Variations）在连续介质力学中的经典应用。作为地球物理专业的学生，理解这个推导能帮你从能量的角度直观把握波的产生。