机器学习

微服务智慧交通管理平台 - 项目实现(结合Qoder搭建)各微服务模块的具体功能（后端）用户登录认证（支持用户名/密码方式）用户角色管理（如：管理员、交通指挥员、普通查看员）密码加密存储与安全校验（采用 BCrypt 等安全算法）权限校验接口（供其他服务调用，验证当前用户是否有权访问某资源）

机器学习模型评估指标完全解析：准确率、召回率、F1分数等选择哪个指标，完全取决于你的业务目标和数据特点（如类别是否平衡）。在介绍具体指标前，必须先理解混淆矩阵。它是一切分类评估指标的基石。

突破性框架TRAPO：统一监督微调与强化学习的新范式，显著提升大语言模型推理能力大语言模型的后训练方法正迎来重大突破！清华大学与蚂蚁集团联合提出的TRAPO框架通过创新性地统一SFT与RL训练，在数学推理任务上实现了显著性能提升。该框架解决了传统两阶段训练中的根本性矛盾，通过Trust-Region SFT和自适应专家指导机制，实现了更稳定、更高效的模型训练，为推理增强型LLMs发展开辟了新道路。

救救孩子把

50-机器学习与大模型开发数学教程-4-12 Bootstrap方法Bootstrap 方法（重抽样：把一份数据“用出 1000 份”的威力）一句话版：当解析公式难、样本不大或分布未知时，Bootstrap 用“对原样本有放回重抽”来近似统计量的抽样分布，从而给出标准误（SE）、置信区间（CI）和偏差估计。在 ML 里，它能：给 AUC/F1/准确率做 CI，评估模型稳定性，估计特征重要性方差，以及连接到 Bagging/随机森林的 Out-of-Bag 思想。

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51-机器学习与大模型开发数学教程-4-13 EM算法与混合模型一句话版：当模型里有看不见的变量（聚类标签、缺失值、隐状态……）时，直接最大化似然很难。EM 用“先求期望（E 步） + 再极大化（M 步）”交替优化一个下界，让对数似然单调不降。在工程上，高斯混合 GMM、隐马尔可夫 HMM、带缺失的数据拟合都是它的主场。

Brduino脑机接口技术答疑

TDCA 算法在 SSVEP 场景中的训练必要性在脑机接口（BCI）、神经工程等领域，稳态视觉诱发电位（SSVEP）是一种常用的脑电信号范式 —— 通过给受试者呈现特定频率的视觉刺激，诱发大脑枕区产生与刺激频率同步的脑电信号，进而实现指令识别、意图解码等功能。在 8 通道 SSVEP 场景中（采用 OZ/O1/O2 等 8 个枕区通道采集信号，配合 12 类不同频率（9.25/10/10.75/…/20Hz）的视觉刺激，每类刺激持续 4 秒、帧间隔 83.3ms），TDCA（Task-Driven Component Analysis）算法凭借其强大的

SVM (支持向量机)：寻找最完美的“分界线”今天我们要聊聊机器学习界的一位“硬汉”——SVM (Support Vector Machine)，中文名叫支持向量机。

小鸡吃米…

Python的人工智能-机器学习学习指的是通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 −它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，它为计算机系统提供了利用数据学习并从经验中提升的能力，而无需明确编程。

机器学习时间特征处理：循环编码（Cyclical Encoding）与其在预测模型中的应用做过电力负荷预测或者交通预测朋友，大概率都处理过时间特征。这里最直接的做法通常是把时间（比如分钟或小时）直接扔进模型里。这看起来逻辑自洽，但存在这一个大坑，就是“午夜悖论”。

Day50 - 预训练模型与CBAM集成在深度学习实践中，我们经常遇到这样的问题：如何优化一个已经训练好的模型（如ResNet18）？直接修改模型结构（如插入注意力模块）是否会破坏原有的特征提取能力？

《人工智能基础》[算法篇5]：SVM算法解析在日常生活中，我们常常需要对事物进行分类。比如整理衣物时，会将上衣、裤子、袜子等分别归类放置；整理书籍时，会按照文学、科学、历史等类别将书籍摆放整齐。在机器学习领域，也有类似的任务，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）就是一种强大的分类工具。

27届暑期实习内推：网易美团京东快手等最近好多27届的宝子开始问我找实习的事儿了！没错，现在就是准备暑期实习（寒假实习也适用）的黄金期💎 如果你的“八股文”和刷题已经有底子了，大胆去投递吧！这不仅能提前熟悉秋招流程，一份亮眼的实习经历更是让你明年在求职大军中脱颖而出的王牌🃏！重要提示：这里的岗位都需要使用对应的内推链接或内推码进行投递哦，自己直接投很可能查不到进度！内推能大大提高被看见的机会，千万别浪费啦~ 下面这些正在热招的日常实习岗位，都是我为大家整理好的，抓住机会冲鸭！

Coovally AI模型快速验证

深度学习驱动的视频异常检测（VAD），AI如何让监控更智能？你是否曾想过，在成千上万的监控视频中，如何让计算机自动识别出打架、闯入、徘徊等异常事件？这正是视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）所要解决的核心问题。随着深度学习技术的飞速发展，VAD 已成为计算机视觉领域的热点研究方向，并在智能安防、自动驾驶、内容审核等领域展现出巨大应用潜力。

阿水实证通

DoubleML+FLAML实现双重机器学习超参数的自动调优（python实现路径）自动化机器学习（AutoML）的最新进展让机器学习估计器的超参数自动调优变得更简单。这些经过优化的学习器可用于 DoubleML 框架内的估计环节。在本笔记本中，我们将探索如何借助 AutoML 为 DoubleML 框架调优学习器。

【基于 Scikit-learn 本地数据集的垂直领域词云生成】在自然语言处理（NLP）的探索性数据分析（EDA）阶段，词云（Word Cloud）依然是快速直观地展示语料库特征分布、捕捉高频关键词的有效手段。

新冠检测例子学习查准率和召回率假设我们用核酸检测筛查新冠患者：检测阳性检测阴性合计真实感染 T P = 90 F N = 10 100 真实未感染 F P = 20 T N = 880 900 合计 110 890 1000 \begin{array}{c|cc|c}\\ & \text{检测阳性} & \text{检测阴性} & \text{合计} \\\\ \hline\\ \text{真实感染} & \color{green}{TP=90} & \color{red}{FN=10} & 100 \\\\ \text{真实未

自动驾驶中的传感器技术82——Sensor Fusion（5）点云级融合车载点云级感知融合算法概览层次关键特点典型实现数据层融合（Early Fusion）‍直接在原始点云或图像像素上进行配准、投影，形成统一的输入（如点云‑图像混合体）

Nature 2025 TabPFN的使用与报错解决官网链接：GitHub - PriorLabs/TabPFN: ⚡ TabPFN: Foundation Model for Tabular Data ⚡

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是自注意力？目录一、小明的翻译难题：从故事说起二、自注意力的基本概念2.1 什么是自注意力？2.2 自注意力与传统注意力的区别

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