机器学习

文本嵌入模型的比较（一）ONNXMiniLM_L6_V2 嵌入函数和bert-base-chinese优劣比较对比 ONNXMiniLM_L6_V2 和 bert-base-chinese 这两个嵌入函数的优劣，核心结论是：前者轻量、速度快、适配 chromadb 原生，适合轻量检索场景；后者中文语义理解更优、适配性广，适合高精度中文业务场景。下面从多个维度做清晰对比，结合项目场景给出选型建议：

HyperAI超神经

加州大学构建基于全连接神经网络的片上光谱仪，在芯片级尺寸上实现8纳米的光谱分辨率如今，智能手机摄像头已进入亿级像素时代，能够捕捉细节丰富的图像，却依然无法像专业光谱仪那样解析物质的化学成分，例如实现水果糖度的无损检测、皮肤健康评估或环境中微量污染物的识别。这一能力差距的关键，在于手机等设备缺少一个能够精确读取物质独特「光谱指纹」的核心部件——光谱仪。

救救孩子把

64-机器学习与大模型开发数学教程-5-11 本章总结与习题关键词：问题建模、梯度家族、二阶与拟二阶、自适应优化、学习率调度、约束优化、KKT、逻辑回归与 SVM。一句话带走：先把问题写清楚（目标+约束）→ 选对更新方向（梯度/曲率/近端/对偶）→ 用好学习率与数值保护 → 用 KKT/残差做收敛与排错。

救救孩子把

55-机器学习与大模型开发数学教程-5-2 梯度下降法（GD）与随机梯度下降（SGD）一句话版：GD 每次用“全量数据”的梯度往下走，稳但贵；SGD 用“局部（小批/单样本）”的梯度往下走，快但抖。调好学习率/批量/动量，SGD 能在大数据和大模型上迅速逼近好解。

学习通过皮层发育连续性迁移实现全生命周期脑解剖对应/文献速递-基于人工智能的医学影像技术2026.1.26本文提出了一种新颖的皮层发育连续性（CDC）迁移学习框架，通过利用大脑不同年龄组间的发育连续性，在数据量最大的年龄组（成人组）上训练模型，并沿皮层发育轨迹逐步迁移到其他年龄组，有效解决了皮层折叠模式个体差异大、不同神经发育阶段异质性强以及早期发育阶段数据稀缺等挑战，实现了跨生命周期大脑精细解剖结构的鲁棒对应，并能有效捕捉群体特异性模式和保留个体差异。

机器学习（一）机器学习是一种实现人工智能的方法，它从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去解决问题。也就是说，不需要人来找出数据间的关系，建立f(x)，这个过程让机器去根据数据集去总结出这个f(x)，并根据这个f(x)去解决后续问题，如已知输入，预测未知的输出。

矩阵的“内积”和“乘法”很多人一看到矩阵乘法就头大，其实它超级亲民——矩阵乘法本质就是一大堆“向量内积”（点积）的组合！而“矩阵内积”（专业叫Frobenius内积）则是把两个矩阵当成“超级长向量”来点一下，得到一个数字。

迁移学习的第三类方法：子空间学习(2)——流形学习Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习的第二类方法：特征选择之后，本文主要将介绍迁移学习的第三类方法——子空间学习(2)——流形学习。本文重点阐述了Grassmann流形在特征变换中的应用。流形学习假设高维数据具有低维流形结构，利用测地线距离度量数据关系。文章详细解析了两种代表性方法：SGF通过中间点构建源域到目标域的测地线路径，但存在参数确定难题；GFK则创新性地采用核学习方法解决该问题，并提出多源域选择策略。这些方法为处理跨域数据分布差异提供了有效解决方案。

李昊哲小课

机器学习核心概念与经典算法全解析本文将从核心基础概念入手，系统梳理机器学习的分类逻辑，再逐一讲解各领域经典算法的原理、适用场景、优缺点，兼顾理解性和实用性，适配入门学习与基础复习需求。

勇气要爆发

【AI扫盲】大模型(LLM)原理详解：从 DeepSeek 到 GPT-5 全面解析 (2026最新版)难度：⭐⭐ 关键词：LLM, 参数, 预训练, 微调, 多模态, DeepSeek大家好，我是飞哥！👋

流程工业的时序模型与机制论3M法则在机制论框架下，3M法则（模型-机制映射）为任何依赖于模型的智能系统提供了参与机制解释的准入规则。这一法则同样适用于流程工业的时序模型，并能显著优化其工程化应用，原因如下：

GIS数据转换器

基于GIS的宠物救助服务平台.“昨天在小区里又看到一只瘦骨嶙峋的流浪猫，蜷缩在角落里，想帮它却不知道该怎么办。”这样的场景，在城市中并不少见。据统计，2024年中国流浪狗的数量约有4000万只，流浪猫约有5000万只，总计接近9000万只。这些数字背后，是一个个具体的生命，以及它们所面临的生存困境。

会议热点扫描｜通过智能交通顶级会议IEEE IV 2025看自动驾驶领域研究热点本推文对2025年自动驾驶领域的顶会《IEEE Intelligent Vehicles Symposium》进行了分析。对已被接收论文的关键词与研究主题进行了汇总，并对其中的研究热点进行了深入分析，希望能为相关领域的研究人员提供有价值的参考。

似然函数（Likelihood Function）和最大似然估计似然函数不是“数据的概率”，而是“参数对已发生数据的解释能力”。在概率建模中，我们通常写：p(z∣θ) p(\mathbf{z} \mid \theta) p(z∣θ)

线性回归实战（一）：房价预测数据集入库KingbaseES，表结构设计——别让“脏数据”毁掉你精心调优的模型大家好，我是那个总在模型上线前夜发现“面积字段有负值”、又在 KES 里追查一条异常样本血缘的老架构。今天不讲算法，也不谈梯度——我们回到 AI 工程最朴素也最关键的起点：

Figo几何基础论：基于集合几何化的统一理论框架与哲学意涵——首次提出“几何化诱导的全息原理”作者：Figo Cheung ＆ Figo AI team本文基于集合几何化的核心思想，结合自然数集关系母体理论、实数集全息几何原理、大基数公理几何化框架以及复数与非交换结构的几何化方法，构建了一个完整的几何基础论（Foundations of Geometry）理论体系。该理论体系主张：数学的本质并非对静态无限实体的发现，而是在无限可能性中，通过几何化诱导建构有限模型以理解世界的认知实践。本文提出"几何化诱导的全息原理"作为核心方法论，建立了从离散到连续、从交换到非交换、从有限到无限的统一几何化框架。研

社交工程 2.0：生成式 AI 驱动的高拟真钓鱼与认知对抗你好，我是陈涉川，接下来我们进入第十篇，这篇文章将深入探讨 AI 如何突破传统安全防线中最脆弱的环节——人，利用 LLM 和 Deepfake 技术发起针对“认知”的攻击。

【数据分析＋机器学习】基于机器学习的招聘数据分析可视化预测推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅目录一、项目背景二、研究目的三、项目意义四、项目功能五、项目创新点六、开发技术介绍七、算法介绍八、数据纬度字段

MM 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结【预测，分类，异常检测，医疗时序】ACM MM 2025于2025年10月27号-31号在爱尔兰都柏林（Dublin, Ireland）举行

Git 相关操作大全拉取、提交、分支，都属于 Git —— 这是一个分布式版本控制系统。团队中在拉取、提交、分支是在干什么？他们在多人协作修改同一个巨大的代码库，同时保证：