机器学习

Palantir Foundry 核心建模体系：构建企业级智能知识图谱的基石在企业数字化转型的浪潮中，数据孤岛、语义混乱、分析与行动割裂等问题，始终制约着数据价值的释放。Palantir Foundry 作为面向复杂场景的企业级数据智能平台，通过一套完整的Ontology（本体）建模体系，将分散的数据转化为可理解、可关联、可操作、可智能计算的知识图谱。其核心由 Object Type、Link Type、Action Type、Functions、Interfaces 五大 “一等公民” 构成，层层递进、协同联动，彻底重构企业数据的管理与应用模式。本文将系统拆解这五大核心组件，带

jetson上trtexec模型转换将pt模型转换为onnx模型，以yolo系列为例：在trtexec工具的参数中，有maxShapes，minShapes，optShapes几个参数，意思是转换后的模型是动态batch的，当你的实际推理任务中，同时近来了多张图片，那么你可以不用一张一张的去推理，全部丢给模型，一次性推理完。主要目的是提高GPU的吞吐量。

OpenAI破解80年数学猜想，AI首次做出原创证明80年。这是著名数学家埃尔德什1946年提的一个几何猜想——在平面上放n个点，最多有多少对距离恰好为1——困住整个数学界的时间。

Welford算法 | 从单一到批次在之前的一篇文章 https://blog.csdn.net/P_LarT/article/details/156197657 中，我介绍了welford算法在处理单一样本的情况。这篇文章里则是从单一数据扩展到批次数据的情形。为了清晰和完整，这里重新进行了相关公式的推导。

Python 实用工具与机器学习入门：Rich + Tqdm + Faker + Schedule + Scikit-learn专栏：Python 常用工具库实战教程 | 第五篇适合人群：Python 开发者、数据分析师、自动化运维工程师

隐层漫游者

2026年了，你还只会调包？手把手教你K-Means、随机森林、XGBoost与朴素贝叶斯，全网最硬核机器学习实战指南！大家好，我是你们的技术伙伴。👋在2026年的今天，AI技术日新月异，但作为程序员的“内功心法”，机器学习算法依然是我们不可逾越的高山。很多粉丝私信问我：“有没有一套能涵盖所有主流算法的实战教程？”

DeepSeek总结的在 DuckDB 中试驾 Lance 数据湖仓格式来源：https://duckdb.org/2026/05/21/test-driving-lance

利用llama-vulkan版本测试腾讯混元Hy-MT2多语言翻译模型先到hf-mirror网站下载GGUF格式模型，https://hf-mirror.com/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF/tree/main, modelscope网站还未提供此格式， https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2-1.8B 下载如下文件：

搞科研的小刘选手

【人工智能专题研讨会】第五届人工智能与智能信息处理国际学术会议（AIIIP 2026）第五届人工智能与智能信息处理国际学术会议（AIIIP 2026）2026 5th International Conference on Artificial Intelligence and Intelligent Information Processing

Lecture 7 基于策略梯度的算法摘要：本章系统介绍了基于策略梯度的强化学习方法。与基于价值函数的方法不同，策略梯度直接参数化策略 πθ(a∣s)\pi_\theta(a|s)πθ(a∣s)，并通过梯度上升优化策略参数 θ\thetaθ 以最大化期望回报 J(θ)J(\theta)J(θ)。核心内容包括：策略参数化（Softmax策略用于离散动作、高斯策略用于连续动作）、策略梯度推导（利用似然比技巧）、蒙特卡罗策略梯度估计、REINFORCE算法、以及为降低方差而引入的因果关系和基线方法。最后介绍了Actor-Critic框架，其中Act

脑室周围扩散率（PVeD）专题：一种评估类淋巴系统功能的DTI新方法（附高分文献下载）脑室周围扩散率(PVeD)在脑影像研究中，弥散磁共振（DTI）长期被用于刻画白质结构完整性，例如FA、MD等经典指标。然而，随着类淋巴系统（glymphatic system）研究的兴起，人们逐渐意识到：弥散信号不仅反映神经纤维结构，也可能携带脑间质液（ISF）流动的信息。

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程序员清洒

catlass 算子模板库的分层抽象设计：从模板到高性能矩阵乘想象一下，你是一个乐高积木工厂的设计师。你的任务不是为每个孩子造一个成品城堡，而是设计一套"基础砖块+连接件+装饰件"的组合系统——孩子们可以用这套系统拼出他们想要的任何东西。catlass 就是昇腾矩阵乘算子的"乐高工厂"。

爱喝热水的呀哈喽

gpt：RAG步骤这一步确实就是 RAG：不是“训练模型”，而是把官方 HTML 文档整理成可检索知识库，让 agent 写脚本前先查文档、再生成 TCL。你的场景很适合做成“文档检索工具 + 执行工具”两类工具。

机器学习学习笔记《Machine Learning》（机器学习）Coursera 《Deep Learning Specialization》（深度学习专项课程）DeepLearning.AI / Coursera CS229: Machine Learning CS230: Deep Learning 黄海广博士的精校笔记 Coursera-ML-AndrewNg-Notes (GitHub) deeplearning_ai_books (GitHub)

ECT-OS-JiuHuaShan

存在是微分张量积，标量是参数但不可能是本质。还原论泛化，是语义劫持和以偏概全的逻辑谋杀伪科学庞氏骗局Jianbing Zhu11 ECT-OS-JiuHuaShan 文明实验室 ORCID: 0009-0006-8591-1891 DOI: 10.5281/zenodo.20343545 Email: ect-os-jiuhuashan@zohomail.cn

一切皆是因缘际会

终结拟合式智能：记忆博弈心智架构重塑硅基生命进化逻辑当前全球AGI研发赛道，正陷入一场难以破局的同质化内卷。无论是头部科技企业的超大参数模型，还是轻量化垂直AI产品，核心底层始终沿用Transformer概率拟合逻辑。这套技术体系虽然实现了人工智能的规模化落地，却从根源上锁死了AI的智能上限。时至今日，所有传统AI都摆脱不了一个核心宿命：永远在模仿，从未有思考；永远是工具，无法成生命。想要突破通用人工智能的终极壁垒，不能再局限于参数微调、算力堆叠、数据扩容，必须重构AI心智运转的底层逻辑，而基于七层单向投影的记忆博弈内生心智架构，正是打破行业僵局的全新终极

Yvonne爱编码

机器学习---聚类四大算法完整实验教程（层次 / K-Means/GMM/ 谱聚类）新晋码农一枚，小编会定期整理一些写的比较好的代码和知识点，作为自己的学习笔记，试着做一下批注和补充，转载或者参考他人文献会标明出处，非商用，如有侵权会删改！欢迎大家斧正和讨论！本章内容较多，可点击文章目录进行跳转！

周末也要写八哥

机器学习评价指标之平均概念宏平均计算每个类别的评价指标（如准确率、精确率、召回率、F1 分数等），然后对所有类别的指标进行平均。宏平均给予每个类别相同的权重，适用于各个类别的重要性相等的情况。