深度学习

机器学习到底是什么？这是「机器学习从 0 到 1」系列的第 1 篇。这个系列会用通俗的语言，带你系统学完机器学习的核心知识。不需要任何基础，从这里开始就好。

AI医影跨模态组学

如何将影像组学与病理组学特征与胃癌术后复发的“炎症‑耗竭”免疫机制建立关联，并解释其与患者预后及辅助化疗/免疫治疗响应的机制联系01导语近年来，影像组学（Radiomics）已经从“单纯做预测模型”的阶段，逐渐进入“强调生物学解释与机制验证”的新阶段。过去，大量影像组学研究往往停留在“特征提取—模型构建—AUC展示”的技术路径上，虽然能够取得较好的预测性能，却始终面临一个核心质疑：这些影像特征到底反映了什么生物学本质？也正因如此，越来越多顶级期刊开始不再满足于“预测准确”，而更关注模型是否能够揭示肿瘤异质性背后的分子机制、免疫状态以及肿瘤微环境变化。换句话说，未来真正有影响力的影像组学研究，核心竞争力已经不再只是算法，而是“机制解

三类公路裂缝目标检测数据集分享（适用于YOLO系列深度学习检测任务）链接:https://pan.baidu.com/s/19kfg1KTfrN21fzmpO6aB4g?pwd=ii31

Deepseek MLA CP通信AlltoAll长文本CP 切分，共2次All2All第一次AlltoAll，输入按Seq维度汇总，按Head维度切。（切输入，非TP维度的切参数）

day31_RNN及其变体循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network），专门以序列数据为输入，通过网络内部结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般以序列形式进行输出。

大模型最新论文速读

GRPO 丢失的组内排序信息，LamPO 补回来了一句话总结GRPO 只知道组内谁好谁坏，但丢失了排序结构。LamPO 改用两两对比的方式保留了这一信息，在各基准上一致超越了 GRPO 及其变体，并且不引入显著额外开销

AI医影跨模态组学

如何将多参数MRI影像组学特征与CMS4相关TGF-β/EMT/CAF机制建立关联，并进一步解释其与患者预后及治疗响应的机制联系01导语近年来，影像组学的发展已经逐渐从“做预测”进入“讲机制”的阶段。过去大量研究往往停留在模型性能层面，例如预测分期、复发或疗效，但始终面临一个核心质疑：影像特征究竟对应了什么生物学本质？为什么一组纹理参数能够反映肿瘤行为？也正因为缺乏机制支撑，传统影像组学常被认为是“黑箱模型”，难以真正获得临床与生物学层面的认可。而这篇发表于《Radiology》的研究，真正值得学习的地方，并不只是建立了一个术前预测CMS4的MRI影像组学模型，而是首次较为完整地构建了一条 “影像表型—肿瘤微环境—CAF激活—TG

深圳电磁屏蔽插箱厂家在深圳这个充满活力与创新的城市，电磁屏蔽插箱市场竞争激烈。众多厂家各展所长，为不同行业提供着多样化的产品。今天，我们就来深入了解一下深圳的电磁屏蔽插箱厂家，重点聚焦深圳市机汇五金制品有限公司（以下简称“机汇五金”），看看它在市场中有着怎样的表现。

手写 MoE（混合专家模型）：从零实现大模型的稀疏激活架构2024 年底，DeepSeek-R1 的横空出世震撼了整个 AI 社区——仅用不到 GPT-4 十分之一的训练成本，就达到了比肩甚至超越的性能。很多人把目光聚焦在其"推理能力"上，但真正让这一切成为可能的底层技术，是比 GPT-4 更纯粹、更极致的 MoE（Mixture-of-Experts，混合专家模型）架构。

PyTorch：主要模块简介PyTorch 是 Python 生态中最常用的深度学习框架之一。它并不是只提供若干神经网络层，也不是简单的 GPU 计算工具，而是围绕深度学习的完整流程，组织出一组相互配合的模块：张量计算、自动求导、神经网络建模、数据加载、优化器、设备加速、模型保存、分布式训练与部署扩展等。

线性神经网络：深度学习的“第一堂课”上一篇我们把深度学习的预备知识都讲透了，现在终于可以正式开启深度学习之旅啦！就像学开车前先认识油门刹车，预备知识让我们知道了“是什么”，现在我们要开始学习“怎么用”。

人工智能培训

探析数字孪生的核心特性与应用价值随着物联网、大数据、人工智能技术的深度融合，数字孪生技术打破了物理世界与虚拟世界的壁垒，成为智能制造、智慧城市、基建运维等领域的核心赋能技术。数字孪生并非简单的三维建模或虚拟仿真，而是对物理实体全维度、全周期、全要素的数字化镜像映射，能够实现虚实联动、动态迭代与智能决策。区别于传统数字化技术，数字孪生具备独有的核心特性，这些特性决定了其高精度、高价值、高适配的技术优势，也是其广泛落地各行各业的核心支撑。

TorchEasyRec：阿里巴巴开源的推荐系统深度学习框架详解TorchEasyRec 是阿里巴巴 PAI 团队开发的基于 PyTorch 的推荐系统框架，专门用于构建生产级别的深度学习推荐模型。简单来说，它就是一个让你能够快速、高效地开发和部署推荐模型的工具箱。

深度分析字节最新研究cola-DLM第 06 章：分块因果 DiT 先验 —— 在隐空间里做 Flow Matching论文：Continuous Latent Diffusion Language Model 项目地址：ByteDance-Seed/Cola-DLM 源码：modeling_cola_dit.py

深入浅出讲解ERNIE-Image图像创作大模型欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding AIGC算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享：WeThinkIn/Interview-for-Algorithm-Engineer欢迎大家Star～

【infra之路】Transformer 核心计算流无论是搞大模型应用、RAG，还是深入到基础设施层的 vLLM 推理优化，Self-Attention 的矩阵乘法维度变化和 KV Cache 的底层原理都是最核心的硬核知识。

神经网络模型的外推性验证神经网络模型拟合sinx, 训练区间为-4pi~-2pi, 2pi~4pi。在-2pi~2pi, 神经网络模型拟合效果不好。

DL：扩散模型的基本原理与 PyTorch 实现扩散模型（Diffusion Model）是近年来生成式深度学习中非常重要的一类模型。与生成对抗网络（GAN）通过“生成器—判别器”的对抗训练生成样本不同，扩散模型采用另一种思路：先把真实数据逐步加噪声，直到它接近纯随机噪声；再训练神经网络学习反向去噪过程，从随机噪声一步步还原出清晰样本。

深圳电力设备插箱厂家在深圳这座充满创新活力的城市，电力设备插箱市场竞争异常激烈。对于需求方来说，选择一家合适的电力设备插箱厂家至关重要。今天，我们就来深入探讨深圳的电力设备插箱厂家，为大家提供一些实用的选择建议。

09aa-偏置是什么？本文档详细解释神经网络中偏置（bias）的概念，涵盖数学定义（y=wx+b 中的 b）、几何意义（y 轴截距）、为什么需要偏置、PyTorch 代码示例对比带偏置与无偏置的区别，以及偏置在深度学习和现代大语言模型中的角色 🛠️