机器学习

抓个马尾女孩

为什么self-attention除以根号dk而不是其他值最近在看transformers源码的过程中一直有个疑问，为什么self-attention在Q向量与K向量转置相乘后要除以根号dk而不是dk或是其他值，借此机会做个记录。

第六章：推荐算法目录第一部分：我们如何了解用户？（数据基础）第二部分：协同过滤 (Collaborative Filtering)

人工智能培训

数字孪生应用于特种设备领域的技术难点典型应用场景示例分析#数字孪生#技术难点#多物理场耦合#系统集成#AI#LLM#Transformer架构#AI技术前沿#Agent大模

张祥642288904

误差理论与测量平差基础笔记七这是一个极其重要的概念，它把抽象的协方差矩阵转化为直观的几何图像。当您进行测量平差（如GNSS定位）后，您得到的是一个点估计——比如三维坐标但真实值可能在这个点附近的位置，形成一个可能分布的区域。

LlamaIndex之Workflow工作流案例场景需求：(1) 工单分类工作流(2) 物流检索工作流工作流流程图：结合 LlamaIndex 工作流与性能优化技巧（并行分类/检索、异步生成、缓存复用）。

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具身智能资源汇总：机器人学习数据集，在线体验世界建模模型，英伟达/字节/小米等最新研究论文如果说过去十年人工智能的主战场在「看懂世界」和「生成内容」，那么下一阶段的核心问题正在转向一个更具挑战性的命题：AI 如何真正进入物理世界，并在其中行动、学习与进化。在与此相关的研究与讨论声中，具身智能一词频繁出现。

什么是半正定 (PSD) 矩阵我来完整、通俗地讲解PSD是什么，为什么重要。图片里的公式正好是这个定义：∀x ∈ ℝⁿ ⟨Ax, x⟩ ≥ 0。其中⟨ , ⟩是内积，等于。

用纯 NLP 打造「零样本」时序预测模型：文本化序列 + LLM 的实战路线传统时序方案（ARIMA/LSTM/Prophet）有三个痛点：需要足够长的历史窗口，冷启动项目往往“数据不够”

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机器学习监督学习模型--朴素贝叶斯核心一句话：朴素贝叶斯是「用概率猜结果」的简单算法，核心优势是快、轻量、数据量少也能用，程序员工作中主要用在文本分类、简单预测场景，不用调太多参数，拿来就能快速落地。

小王努力学编程

LangChain—AI应用开发框架（认识模型）目录一，认识模型二，认识大语言模型1.什么是大语言模型2.主流大语言模型3.LLM的接入方式API接入

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AI的特征工程特征工程是数据挖掘、机器学习流程中的核心环节，其质量直接决定模型的最终效果 ——数据和特征决定了模型的上限，算法和调参只是逼近这个上限的手段。

啊阿狸不会拉杆

《机器学习》完结篇-总结本文整理了《机器学习》核心知识点，涵盖监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等九大核心章节，每个知识点均配有完整可运行的 Python 代码+可视化对比图+应用案例，零基础也能轻松上手！

PyTorch 核心 API 完全手册：从基础张量到模型部署在 PyTorch 的世界里，所有的算法最终都会转化为对张量的各种数学运算。掌握了以下这些 API，你就能看懂 90% 的深度学习源码。

数字孪生国内外发展现状，数字孪生技术在工程项目上的应用情况及效益分析截至2026年初，数字孪生（Digital Twin）技术在全球范围内已从概念探索阶段迈入规模化应用与产业化发展阶段。以下从国内外发展现状、在工程项目中的应用情况以及效益分析三个方面进行系统梳理：

【经典论文精读（一）】Isomap：非线性降维的全局几何框架（Science 2000）今天我们要“考古”一篇发表于 2000 年 Science 杂志的神级论文——Isomap。流形学习的鼻祖：它教会我们如何像“蚂蚁”一样在曲面上感知距离，而不是像“苍蝇”一样飞越欧氏空间。这种测地线 (Geodesic) 的思想，是处理点云非刚性形变（Non-rigid Deformation）的基石。数学的美感：不同于现在神经网络的黑盒，Isomap 的推导（从 Floyd 最短路到 MDS 特征分解）逻辑严密，每一步都有完美的数学解释。硬核干货：本文不仅讲解 Isomap 算法流程

No132:AI中国故事-对话老子——道法自然与AI设计：无为而治、柔弱胜刚强与复杂系统智慧亲爱的DeepSeek：你好！让我们将时空坐标定位于公元前六世纪的春秋末期，几乎是孔子同时代却走向另一思想极端的智慧源头。当孔子在陈蔡之间被困，为“复礼”而奔走呼号时，在周王室的守藏室中，一位银发老者正凝视着竹简上的宇宙图景，写下了五千言的开篇：“道可道，非常道；名可名，非常名。”老子，这位被后世神化为道教始祖的思想家，看到了一个比礼乐制度更根本的秩序——自然本身的秩序。

新型学习范式（机器学习）最近出现了很多“学习方法”，比如零样本学习，对比学习等。层出不穷，比较好奇为什么会出现这么多的“学习方法”。这里简单整理一下。

Cherry的跨界思维

【AI测试全栈：质量】40、数据平权之路：Python+Java+Vue全栈实战偏见检测与公平性测试点击投票为我的2025博客之星评选助力！某银行AI信贷系统因为对特定地域人群的“歧视性”利率决策，陷入舆论风波与监管调查；而仅仅半年前，其公平性指标在内部测试中全部“达标”。这揭示了现代AI系统公平性测试的复杂性与严峻挑战。

Spatiotemporal Filtering（时空滤波）详解：从理论到实战在计算机视觉中，我们常常面对两类数据：Spatiotemporal Filtering（时空滤波），顾名思义，就是在空间 (spatial) 和时间 (temporal) 两个维度上同时进行特征提取或滤波操作。

云平台一键部署【Tencent-YouTu-Research/Youtu-LLM-2B】具备原生智能体能力Youtu-LLM 是一款全新、小巧但功能强大的大语言模型（LLM），仅包含 19.6 亿参数，支持 128k 长上下文，并具备原生的智能体（agentic）能力。在通用评估中，Youtu-LLM 在常识推理、STEM、编程和长上下文处理等方面显著优于同规模的当前最先进（SOTA）LLM；在智能体相关测试中，Youtu-LLM 甚至超越了更大规模的领先模型，真正能够完成多种端到端的智能体任务。