机器学习

从项目入手机器学习——鸢尾花分类写这个专题主要是因为最近在做高级人工智能的作业，发现自己还有很多基础上的知识缺陷，因此打算重新记录一下。本专题主要会以项目为导向，做项目——遇到问题——解决问题——做项目来进行。

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中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-C（人工智能）：IJCNN 2026IJCNN 2026The annual IEEE/INNS IJCNN is the premier international conference in the area of neural networks theory, analysis and applications. Since its inception, IJCNN has been playing a leading role in promoting and facilitating interaction among resea

大模型剪枝(Pruning)技术简介剪枝的目的: 在不显著损失模型性能的前提下，实现模型的轻量化与高效化剪枝的定义: 识别并移除模型中冗余或贡献低的参数 / 结构，同时保持性能基本不变。

人工智能基础与应用 - 数据处理、建模与预测流程 6 模型训练通过本章学习，读者应能够：本章的目标是：让读者明白模型训练“在干什么”，而不是“怎么推公式”。在人工智能中，模型并不是某个具体程序或文件，而是：

Reinforcement Learning for VLA(强化学习+VLA)本博客来源于论文A Survey on Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

KNN算法基础机器学习基础1 python人工智能上一篇：机器学习简介扫盲版机器学习基础0 python人工智能目录简介数学基础1. 欧氏距离（Euclidean Distance）

大模型的运行离不开芯片和搭载在它上面的计算框架运行一个大模型，确实就像运行一个庞大而精密的数字工厂：芯片（硬件）是工厂的机器与动力源，而计算框架（软件）是整个工厂的流水线、控制系统和操作手册。两者深度融合，缺一不可。

表示/嵌入差异-4-闵可夫斯基距离（Minkowski Distance-曼哈顿距离-欧氏距离-切比雪夫距离闵可夫斯基距离由德国数学家赫尔曼·明可夫斯基提出，用于统一刻画n维空间中两个点（向量）A⃗=(a1,a2,...,an)\vec{A}=(a_1,a_2,...,a_n)A =(a1,a2,...,an) 和 B⃗=(b1,b2,...,bn)\vec{B}=(b_1,b_2,...,b_n)B =(b1,b2,...,bn) 的距离。其数学定义为： Dp(A⃗,B⃗)=(∑i=1n∣ai−bi∣p)1p D_p(\vec{A},\vec{B}) = \left( \sum_{i=1}^n |a_i -

【机器学习】BP神经网络目录一、引言二、算法前置定义（符号系统）三、BP 神经网络核心算法步骤步骤 1：网络参数初始化步骤 2：前向传播（Forward Propagation）

机器学习--K-means聚类&DBSCAN&TF-IDF1）聚成多少个簇：需要知道K的值2）距离的度量：一般采用欧式距离3）质心：各向量的均值4）优化目标：a(i)：对于第i个元素xi，计算xi与其同一个簇内所有其他元素距离的平均值，表示簇内的凝聚程度

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逻辑回归-泰坦尼克号逻辑回归是深度学习中最基础的分类算法之一，虽然名字里有 “回归”，但它本质上解决的是二分类问题（比如判断 “是垃圾邮件” 或 “不是”、“图像是猫” 或 “不是”）。

hello我是小菜鸡

马尔可夫跳变系统镇定马尔可夫跳变系统（Markovian Jump Systems, MJS）是一类具有随机切换特性的动态系统，其模态切换由马尔可夫过程描述。镇定此类系统的核心是通过控制器设计，确保系统在随机切换下保持稳定。

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Rubicon论文数据部分详解：从Rubric设计到RL Pipeline的全流程最近读到一篇来自Inclusion AI和蚂蚁集团的论文《Reinforcement Learning with Rubric Anchors》（Rubicon），提出了一种将传统RLVR（Reinforcement Learning from Verifiable Rewards）扩展到开放式、主观任务的方法。核心创新是用“Rubric”（评分细则）作为可自动打分的结构化奖励信号，取代了只能用于数学、编程等可严格验证任务的传统奖励。

Java后端的Ai之路

【神经网络基础】-神经网络优化方法全解析随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）是最基础的优化算法。其更新公式为：

深度学习—卷积神经网络（2）深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成卷积层

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~

【强化学习】MacOS （M1芯片）上最新版本 MuJoCo 通用安装教程（最简洁），PS：不是 mujoco_py 的老版本

科士威传动

滚珠导轨中的预紧力该如何判断？在机械制造与自动化生产中，滚珠导轨凭借其高精度、低摩擦、高刚性的优势，成为众多设备实现直线运动的核心部件。然而，随着使用时间的推移和运行工况的变化，滚珠导轨的性能可能会逐渐下降，预紧不足会导致导轨出现间隙，产生振动和噪音，降低运动精度；而预紧过度则会增加摩擦力，加速磨损，缩短使用寿命。因此，准确判断滚珠导轨是否需要进行预紧调整至关重要。

中科院提名者

机器学习复习——手机在线刷题刷题链接

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快速备份与恢复 Conda 环境在日常开发中，Conda 环境是我们管理 Python 包与依赖的利器。但有时候我们需要迁移环境、备份环境，或者在新机器上快速还原环境。这边刚好在做毕设，所以涉及到快速迁移和配置自己配置好的机器学习/深度学习环境的事情，这里特别的记录一下！