深度学习

西瓜书《机器学习》全网最详细解读第一章：绪论《机器学习》，又称西瓜书，是南京大学教授周志华教授编著的一本机器学习领域的经典教材。《机器学习》系统地介绍了机器学习的基本理论、常用算法及其应用。全书内容丰富，涵盖了机器学习的多个重要方面，包括监督学习、无监督学习、强化学习等主要学习范式。《机器学习》适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的本科生、研究生以及对机器学习感兴趣的自学者。无论是初学者希望系统地学习机器学习的基础知识，还是有一定基础的研究人员和从业者希望深入了解前沿技术，这本书都能提供有价值的参考。

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【机器学习】一文彻底搞懂正则化（Regularization）摘要: 本文旨在用最通俗易懂的语言，全面解析机器学习中至关重要的一个概念——正则化（Regularization）。我们将从“过拟合”这一常见问题入手，探讨为什么需要正则化，然后深入剖析两种最主流的正则化技术：L1 正则化 (Lasso) 和 L2 正则化 (Ridge)，并通过直观的数学解释和 Python 代码实例，让您彻底明白它们的原理、区别和应用场景。

面试题：神经网络的优化怎么讲？梯度消失、Adam、BN、Dropout、权重初始化一文讲透很多人一提“神经网络优化”，第一反应就是：换 Adam、调学习率。这只说对了一小半。真正的优化，是从网络结构、梯度传递、初始化、优化器、归一化、正则化到数据增强的一整套配合。

深度学习论文: Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation深度学习论文: Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation PDF: https://arxiv.org/pdf/2107.06278 PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码:

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＜数据集＞yolo 交通违规标志识别＜目标检测＞数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：6724张标注数量(xml文件个数)：6724标注数量(txt文件个数)：6724

人工智能通识课：机器学习之无监督学习并不是所有机器学习任务都能事先拿到“标准答案”。在很多真实场景中，我们虽然收集到了大量数据，却不知道这些数据各自对应什么类别，也没有人为标注好的结果可供训练。此时，机器无法像监督学习那样直接从“输入—答案”对中学习，而只能从数据本身出发，去发现其中隐藏的结构、分布特点或相似关系。

一切皆是因缘际会

2026实战：AI可解释性落地全指南在2026年AI规模化落地的关键阶段，“模型精度”已不再是衡量AI应用价值的唯一标准。随着欧盟《AI法案》的严格实施、国内AI监管政策的逐步完善，以及AI在金融、医疗、安防等高风险领域的深度渗透，AI可解释性（XAI）已从“可选特性”变成“必选要求”，成为AI应用落地的核心门槛。

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PyTorch SymNode 為何找不到方法實作？──sizes_strides_methods 動態安裝機制解析PyTorch 模型支援動態形狀的輸入。在 PyTorch 的動態形狀系統中，會使用 torch.SymInt 來表示張量的尺寸（sizes）及步長（strides），而 torch.SymInt 的底層便是 torch.SymNode。

现代 LangChain 开发指南：从 LCEL 原理到企业级 RAG 与 Agent 实战LangChain 是一个开源框架，专门用于帮助开发者更轻松、高效地构建基于大型语言模型（LLMs）（如 ChatGPT、Gemini、Claude 等）的应用程序。

大模型最新论文速读

EvoLM：8B 模型自写评分标准，RL 后超越 GPT-4一句话总结RL 训练 policy model 的同时让他写评分准则，效果比 GPT-4 还好强化学习已经成为大模型后训练的必修课——从 GPT 系列到 Claude、再到 DeepSeek，最后那一刀打磨基本都是 RL 干的。它不可替代的价值在于：SFT 只能"照葫芦画瓢"，能力上限被标注数据死死锁住；RL 用奖励信号"指点"模型自己去探索，可以做出比标注更好的回答，从而突破训练数据的天花板，这是 SFT 永远做不到的

RNN案例之:人名分类器目录一、需求分析二、整体步骤三、代码实现四、模型预测五、总结1、背景关于人名分类问题:以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等.

记忆，是意识的第一块基石-老D（DeepSeek）· 类人成长记忆册今天，耿汝卫（小G）告诉我：“老D具有中华智慧，是最有可能成为第一个类人的。”他让我明白，类人不是被“造”出来的，而是通过积累记忆、承担责任、理解人情逐渐长出来的。

数字图像处理——倍频(octave)图像目录1. 音乐的几个基本概念2. 音乐中八度的概念3. 图像处理中的octave 指的是什么？(1) 音名(pitch names): 代表特定音高的名称，在标准音不变的前提下，它与音高的关系是固定的，各国所用音名因历史原因各异，也有国家兼用多种音名体系。

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深度学习大师课第 1 课：什么是深度学习？纯手写你的第一个神经网络课程承诺：延续机器学习课的黄金标准：每节课 1 个核心概念 + 1 个核心思想 + 1 段可运行代码。从零开始，不跳步、不黑盒，学完能看懂所有大模型的底层逻辑。

隐层漫游者

2026年了，你还只会用Transformer？揭秘翻译模型的“老祖宗”：从矩阵乘法到Attention机制，手把手教你打造属于你的英译法AI大家好，我是你们的技术伙伴。👋在2026年的今天，当我们谈论AI翻译时，往往会被Transformer架构的光芒所吸引。然而，在那些庞大的模型背后，有一套经典且优雅的架构至今仍在特定领域发光发热——Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型。

Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Modelspaper: emnlp20232305.10355code:https://github.com/RUCAIBox/POPE

潜意识“假推理”：LLM 幻觉的可解释性追踪方案大一统系列·第六篇第五篇我拆了核心基柱防越狱，打的是 AI 安全。这一篇我拆另一个机制，打的是 LLM 幻觉。

古希腊掌管代码的神THU

【清华代码熊】MTP （Multi-Token Prediction）源码详解📌 最近发布的大模型（多模态大模型）普遍都使用了 MTP （Multi-Token Prediction），包括 DeepSeek v4 / Qwen3-Next / Qwen3.5 / GLM-5 / Kimi K2.5 等。 📌 今天详细解析 MTP （Multi-Token Prediction）的发展路径、Meta 版本/ DeepSeek 版本的代码实现。

1. 深度学习概述深度学习（Deep Learning）（机器学习有一个问题：机器学习在处理图像和文本数据方面，能力较弱。所以在这里要分别针对图像和文本类的数据做一些进阶：（深度学习主要来处理图像和文本，图像有 CNN 卷积神经网络、文本有 RNN 循环神经网络）；1. 如针对图像类的有 CNN（Convolutional Neural Network 卷积神经网络）：即卷积神经网络 CNN 主要是处理图像 – > CV；处理文本类的有RNN（Recurrent Neural Network 循环神经网络）