人工智能

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爱喝可乐的老王

机器学习中常用交叉验证总结在机器学习建模工作中，“选对模型、调好参数”是核心难题。而交叉验证（Cross-Validation，简称CV），就是解决这个难题的“靠谱工具”——它能帮我们更客观地判断模型的真实能力，避免因为运气好（比如测试集刚好是模型擅长的数据）而选错模型。

2026 Web3机构级风口：RWA Tokenization + ZK隐私系统定制开发全解析我们达普韦伯是国内最早一批专注机构级Web3落地的技术团队，已经为10+家持牌金融机构、家族办公室、房地产基金交付了RWA+ZK双引擎项目，核心经验总结如下：

目标检测之YOLOyolo相比Faster R-CNN速度更快，但是精度有所下降1、原始图片resize到448x448，经过前面卷积网络之后，将图片输出成了一个7x7x30的结构以图示的方式演示 2、默认7x7个单元格，这里用3x3的单元格图演示

AI视频生成企业级方案选型指南：2025年核心能力与成本维度深度对比随着生成式AI技术的爆炸式发展，AI视频生成已从年初的“技术演示”阶段，快速步入“商业应用”的深水区。对于广大企业、商家及内容创作者而言，这既是降本增效的利器，也带来了新的选型难题：如何在众多方案中，找到兼顾生成质量、商用成本、集成效率与本土化适配的解决方案？

强化学习入门到实战系列（四）马尔科夫决策过程前面一节我们已经讨论到的马尔可夫过程和马尔可夫奖励过程都是自发改变的随机过程；而如果有一个外界的“刺激”来共同改变这个随机过程，就有了马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）。我们将这个来自外界的刺激称为智能体（agent）的动作，在马尔可夫奖励过程（MRP）的基础上加入动作，就得到了马尔可夫决策过程（MDP）。MDP 与 MRP 非常相像，主要区别为 MDP 中的状态转移函数和奖励函数都比 MRP 多了作为自变量的动作 a 。

北邮刘老师

智能体治理：人工智能时代信息化系统的全新挑战与课题一、智能体治理：一个全新的命题过去十多年里，企业治理数字化能力的两条主线非常清晰：一条是数据治理，通过制度、流程与角色分工，确保数据“准确、可用、安全、负责任地被使用”。

第七章构建自己的agent智能体框架目标：把“会用框架”升级为“能造框架”。本章以版本迭代方式构建 HelloAgents，并将智能体知识点用工程化方式串讲落地。最终框架将支撑后续章节（RAG/Memory/上下文工程/协议等）高级案例。

中国古代诗词名句按主题分类有哪些？（爱国 / 思乡 / 送别）在古诗词数字化与智能化应用领域，按主题（如爱国、思乡、送别）进行精准分类与检索，是满足用户深度学习和创作需求的核心功能。然而，传统技术方案在此面临显著瓶颈。测试显示，基于简单关键词匹配的初级算法，其主题分类准确率普遍低于50%，常出现“烽火连三月，家书抵万金”被误判为“战争”而非“思乡”的案例。其技术痛点集中于两点：

机器学习-L1正则化和L2正则化解决过拟合问题在机器学习中，过拟合（Overfitting）是模型训练过程中最常见且最棘手的问题之一。当一个模型在训练集上表现优异（误差极小），却在测试集或新数据上表现糟糕时，我们就说模型出现了过拟合。这种现象如同学生死记硬背了所有习题答案，但遇到新题目就束手无策。本文将深入探讨过拟合的本质原因、直观理解，并重点讲解两种强大的解决方案——L1正则化和L2正则化，从数学原理到实际应用进行全面剖析。

深度学习损失函数目录一、交叉熵损失函数二、多分类FocalLoss对于单个样本其交叉熵误差表示如下：其中表示分类数量，表示该样本第个分类的真实值（对于one-hot分类而言仅有一个一个分类为1，其他分类为0），表示对第个分类的预测值。进一步对于批量数据（如个样本的情况），需要取每一个样本的误差均值，如下：

小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇（PCA数据降维）当我们尝试向朋友描述一朵花时，若逐一列举其萼片长度5.7厘米、宽度2.8厘米、花瓣长度4.5厘米及宽度1.3厘米等繁琐的细节，对方可能难以理解我们索要表达的重点。那么我们能否找到一种更简洁的方式，在保留花朵核心特征的同时简化描述。这就是数据降维所要解决的实际问题。在机器学习中，面对成百上千个特征的高维数据，过多的维度会拖慢计算效率，并可能导致“维度灾难”——即数据在高维空间中过于稀疏，使模型难以学习有效模式。所以我们可以使用PCA方法，它能够从众多特征中提取关键信息，实现数据的简化与压缩。

融智学形式本体论：一种基于子全域与超子域的统一认知架构本文正式提出并系统阐述 “融智学形式本体论” 。它以三个不可再分的元子（物理、意义、文法）为基底，构建一个称为 “分层集合范畴” 的数学结构，实现了对物理世界、意义世界与符号世界的统一形式化。本理论的核心创新在于：1）提出 “子全域” （单一元子集）与 “超子域” （派生元组层次）的公理化定义，形成知识生成的形式骨架；2）将“宇宙、生命、智”三大终极奥秘归结为该公理体系之下可表述的三个高阶存在性定理；3）设计了 “人机孪生生态闭环” 模型，为人类智例与人工智例在统一框架下的协同归位提供了可计算的工程路径

Agent Spring Ai 开发之（一）基础配置

微软技术栈

Microsoft AI Genius | 解锁多模态智能体构建，从 0 到 1 极速上手！从 Ignite 的技术发布到真实生产落地，AI 正在加速走向“可用、可扩展、可集成”。Microsoft AI Genius 第三季正式开启，第一期课程将聚焦开发者最关心的话题之一：如何快速构建真正可用的多模态智能体应用。

# 第六章 agent框架开发实践 - 学习笔记核心价值：提升代码复用与开发效率实现核心组件的解耦与可扩展性标准化复杂的状态管理简化可观测性与调试过程

空中楼阁，梦幻泡影

LoRA 详细解析，使用LoRA 方式对模型进行微调详细操作指南目录一、LoRA 到底是什么？二、LoRA 最核心的几个关键特性三、使用 LoRA 微调，是否需要编写训练代码？

即插即用系列（代码实践）专栏介绍这篇文章不是为了“卖课”，而是想认真解释一件事—— 为什么我会花大量时间，把顶会论文拆成即插即用的代码模块。

【神经网络的训练策略选取】(1) 不用每输入一个样本就去变换参数，而是输入一批样本（batch），求出这些样本梯度的均值，根据均值改变参数。 (2) 在神经网络训练中，batch的样本数大致50-200不等。

抠头专注python环境配置

解决Windows安装PythonOCC报错：从“No module named ‘OCC’ ”到一键成功目录最常见的几个错误1. 第一步：导入失败2. 第二步：pip安装尝试（几乎必然失败）3. 第三步：尝试手动编译时的“依赖地狱”