机器学习

OpenClaw 记忆系统工作原理前篇文章《初探来会会OpenClaw这只龙虾》我们介绍了OpenClaw 的整体原理和基本运行。作为一个合格的AI助理Agent，必然具备对用户的习惯了解技能。今天我们就对其用户行为记忆的机制进行简单的探究，也是可以作为我们实现各种服务类型的Agent智能体的长期记忆机制的方案借鉴，比如客服系统、问答系统对用户特征、用户习惯的记录以及一对一风格服务等等。

AI(Artificial Intelligence) 、ML(Machine Learning)、DL(Deep Learning)的区别它们的关系是：深度学习 ⊂ 机器学习 ⊂ 人工智能Deep Learning，简称 DL。或者更生活化：

徐先生 @_@|||

时间序列异常检测框架CrossAD论文阅读在金融风控、工业物联网、智能运维等场景中，从海量时间序列数据中精准、及时地发现异常至关重要。然而，现有主流技术存在两大局限：

Simulink-螺旋桨动力模块转子块计算旋转螺旋桨或转子在三维空间中产生的气动力和力矩。该模块允许你在前进飞行时，将襟翼运动引起的旋翼盘倾斜效应，对产生的力和力矩影响也包含在内。旋翼块考虑了轴向和横向流动通过旋翼盘的影响，这对于分析旋翼机系统至关重要。该模块的基石是经典旋翼空气动力学，它根据当前的飞行状态实时输出机体坐标系下的三轴受力。

ANN（二）目录1.解决实际问题2.假定网络结构3.优化待求参数3.1梯度下降法3.2学习率：4.后向传播算法5.改进

Python机器学习实战：用机器学习进行情感分析核心知识点总结聚焦于自然语言处理(NLP)中的情感分析任务，以IMDb电影评论数据集为实战案例，系统讲解了从文本预处理到模型训练的全流程：

AI Agent 性能优化和成本控制部署上线只是开始，如何降低成本、提高性能，才是长期运营的关键。这篇文章将分享实战经验。前置知识：需要先阅读前 3 篇

从机制角度看视频生成作为世界模型：状态与动态26年1月来自港科大（广州）、同济大学和快手公司的论文“A Mechanistic View on Video Generation as World Models: State and Dynamics”。

决策树的优化-剪枝和随机森林决策树在训练时，如果任由其生长，可能会为了拟合训练数据中的每一个细节（包括噪声）而变得非常复杂。这样的树在训练集上表现完美，但在未见过的测试集上往往表现很差，也就是过拟合。

联邦学习实战：如何在分布式场景下构建隐私保护机器学习模型一、背景与动机作为一名大数据领域的老兵，近年来我参与了不少数据协作相关的项目。传统的机器学习模式需要将分散在不同机构的数据集中到一起进行训练，这在实际落地中遇到了很大的合规挑战。特别是金融、医疗等行业，对数据隐私的要求极高，数据集中化几乎不可行。

STAPO：通过“静音”极少数伪噪声 Token，稳定 LLM 强化学习这篇论文的核心观点很直接：LLM 在 RL 训练时不稳定的“罪魁祸首”，往往是极少数（约 0.01%）低概率、低熵但被错误奖励强化的 token。把它们“静音”，训练就稳了，性能也更高。

深度学习基础理论与 PyTorch 实战 —— 从传统机器学习到前沿模型全攻略系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。

140万行网络流量数据集分析报告-包含正常流量与僵尸网络流量的多维度特征数据-适用于网络安全分析、机器学习模型训练、入侵检测系统开发的高质量数据集随着互联网技术的迅猛发展，网络安全威胁日益复杂多变，僵尸网络（Botnet）作为一种常见的网络攻击手段，已成为威胁网络安全的重要因素之一。僵尸网络通过控制大量受感染的主机，能够发起分布式拒绝服务攻击（DDoS）、发送垃圾邮件、窃取敏感信息等恶意活动，给个人、企业和国家的网络安全带来严重威胁。因此，对网络流量进行深入分析，识别和检测僵尸网络活动，成为网络安全领域的重要研究方向。

多模态大模型学习笔记（七）——多模态数据的表征与对齐多模态学习是指对文本、图像、音频、视频等多种异质信息来源进行协同建模与理解的机器学习范式，其核心支撑技术为多模态表征与跨模态对齐。

分岔机制学习分岔（Bifurcation）作为非线性动力系统的核心概念，描述了系统参数的微小、连续变化引发系统拓扑结构或行为模式突然质变的现象。这一由庞加莱在1885年首次提出的理论，不仅是连接数学与现实世界的桥梁，更在神经科学、物理学、生态学、工程学等领域展现出强大的解释力，成为理解系统“从量变到质变”的关键数学工具。

金融小师妹

3月美联储货币政策决策的动态博弈——基于就业市场数据与通胀预测的AI模型分析摘要：本文通过引入AI数据驱动分析框架，结合机器学习算法对历史经济数据的模式识别与预测能力，分析美联储理事沃勒关于3月美联储决策的立场转变及其与就业市场数据、通胀因素之间的复杂关联。

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机器学习算法分类与数据处理机器学习的核心在于算法，而根据数据集是否有标签，我们可以将机器学习算法分为四大类。掌握这些分类，就像拥有了机器学习的地图，能让我们在面对不同问题时快速判断方向，而不是盲目选择模型。