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学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型

学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。

宁儿数据安全·2025-07-19 20:44

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间

梦想的初衷~·2025-07-19 20:43

【vLLM 学习】Encoder Decoder Multimodal

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-07-19 20:42

LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列）

我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进

GA琥珀·2025-07-19 19:11

Copula 回归与结构方程模型：R 语言构建多变量因果关系网络

技术点目录专题一、R及Python语言及相关性研究初步专题二、二元Copula理论与实践（一）专题三、二元Copula理论与实践（二）【R语言为主】专题四、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】专题五、高维数据与VineCopula【R语言】专题六、正则VineCopula（一）【R语言】专题七、正则VineCopula（二）【R语言】专题八、时间序列中的Copula【R语言】专题九、Co

·2025-07-19 19:41

DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。

·2025-07-19 19:10

网络编程（服务器与端客户）

2.pingip地址ip：终端唯一ip地址（127.0.0.1：本地回环地址）3.port端口号（用来识别TCP/IP网络中互连的主机和路由器）七层模型七层模型

陈佳梁·2025-07-19 19:40

关于市场主流大模型的系统性整理和分析（必看系列，附汇总表格）

一、旗舰专有模型生态系统在生成式AI的高端市场，几家公司凭借其强大的研发实力和资本支持，构建了以旗舰专有模型为核心的生态系统。它们通过API和订阅服务提供最先进的功能，引领着技术发展的方向。

GA琥珀·2025-07-19 19:09

GPU网络运维

）的高频、大流量需求，主流技术方案及特点如下：网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟（~1us）、高带宽（400Gb/s）、原生RDMA支持超大规模集群（≥1000节点）、千亿参数模型训练子网管理

一行代码通万物·2025-07-19 19:07

python automl_自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中

·2025-07-19 19:37

RN 新架构到底牛在哪？一张图看懂「砍线程、省 Bridge、帧率拉满」

维度旧架构（≤0.67）新架构（Fabric+TurboModules）通信模型Bridge：JS→JSON→原生，异步、串行、易阻塞JSI：JS直接持有C++HostObject引用，可同步调用渲染管线

wayne214·2025-07-19 19:36

谷歌云(GCP)入门指南：从零开始搭建你的第一个云应用

通过逐步分析推理，我们将涵盖背景知识、核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景、工具资源推荐等多个方面，帮助读者深入理解GCP的使用方法和搭建云应用的流程，为后续的云计算实践打下坚实

AI云原生与云计算技术学院·2025-07-19 19:06

Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review-RAG与推理能力深度结合-新方向

欢迎关v：数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型（LLM）在处理复杂任务时面临两大瓶颈：知识局限性：纯LLM存在“知识幻觉”（编造事实）和“领域知识缺口”；推理浅度：传统检索增强生成（

数据分析能量站·2025-07-19 19:05

python--自动化的机器学习（AutoML）

自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。

Q_ytsup5681·2025-07-19 18:03

聚众识别漏检难题？陌讯多尺度检测实测提升 92%

某景区监控项目曾反馈，开源模型在节假日人流高峰时，因漏检导致预警延迟达20秒，存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性：单

·2025-07-19 18:29

人人皆有神功：AI如何改变程序员的江湖地位？

而如今，随着通用人工智能（AGI）和大模型技术的突飞猛进，我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手，编程是否还重要？程序员将何去何从？

nbsaas-boot·2025-07-19 17:28

CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界

温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型（LLMs），如参数量为7B或13B的模型，在机器翻译（MT）任务中展现出良好性能

AI专题精讲·2025-07-19 17:26

大型语言模型的智能本质是什么

大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude

ZhangJiQun&MXP·2025-07-19 17:56

渣土车识别漏检率高？陌讯算法实测降 90%

技术解析：从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型（如FasterR-CNN），其核心缺陷在于：特征

2501_92487936·2025-07-19 17:22

复杂场景检测失效？陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战

传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴：漏报：夜间、遮挡场景下召回率骤降（实测ResNet50漏报率>40%）误报：树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟：1080P视频流检测延迟普遍>100ms

2501_92473061·2025-07-19 16:51

复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40%

技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）

2501_92453489·2025-07-19 16:21

深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿

摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。

·2025-07-19 16:50

基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用

研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的

科研的力量·2025-07-19 16:18

工业大模型应用报告：新机遇、挑战与未来展望

大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述：大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代，推动技术创新和应用。

花生糖@·2025-07-19 16:46

AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。

梦想的初衷~·2025-07-19 15:12

飞算JavaAI

通过大语言模型（LLM）实现自然语言到代码的转换，覆盖需求分析、接口设计、表结构设计、业务逻辑生成、代码生成与合并等全流程开发环节。

·2025-07-19 15:41

多租户SaaS系统中设计安全便捷的跨租户流程共享

四维协同架构，结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息，结合属性动态校验

Alex艾力的IT数字空间·2025-07-19 14:34

黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模

黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar

强化学习曾小健·2025-07-19 14:02

深度对比：innerHTML vs 虚拟DOM——原理、性能与应用全解析

引言在现代Web开发中，高效操作DOM（文档对象模型）是构建高性能应用的关键。传统方法如innerHTML和新兴的虚拟DOM（VirtualDOM）技术代表了两种截然不同的DOM更新策略。

止观止·2025-07-19 13:01

『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉，未来影响及技术展望的深入见解！

文章目录一.整个访谈内容1.1.起点：理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya：他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多，但从多模态中学习会更容易1.5

AI大模型前沿研究·2025-07-19 13:27

百度文心4.5对比Qwen3：开源大模型双雄终极评测

>2024年大模型战场硝烟再起，百度携文心4.5强势入局开源领域，与阿里通义千问Qwen3上演"双雄争霸"。这场技术对决将如何重塑AI开发格局？本文将带您深入技术腹地，揭秘两大模型的真实战力！

Loving_enjoy·2025-07-19 13:57

AI大模型开发工程师之路：从零到一的进阶指南

·2025-07-19 12:52

ColQwen-Omni：RAG全模态检索来了，支持【文本|图像|视频|音频】四种模态！

这些模型开创了视觉文档检索的新范式：无需费力地从文档中提取文本进行处理，只需将文档页面视为一系列图像（屏幕截图），然后训练视觉语言模型（VLM）直接将其内容表示为向量。

致Great·2025-07-19 12:22

C++-linux 7.文件IO（二）文件描述符、阻塞与非阻塞

文件IO进阶：文件描述符、阻塞与非阻塞在前文我们介绍了文件IO的核心系统调用，本章将深入探讨Linux文件IO的底层机制，包括文件描述符的本质、阻塞与非阻塞IO模型、文件偏移量控制（lseek）以及系统调用中的参数传递规则

HHRL-yx·2025-07-19 12:21

Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot

一、在Maven中引入依赖核心配置如下，这里使用的是Springboog3,jdk17，注意版本，如果启动不起来很有可能是版本冲突：17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star

moxiaoran5753·2025-07-19 12:47

互联网大厂Java求职面试：基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现

面试官是技术总监李总，拥有丰富的架构设计经验，尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。

在未来等你·2025-07-19 12:16

Agent架构解析及分布式Agent协作方案

来源：AI大模型应用实践AIAgent（智能体）系统发展迅猛，且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力，智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视，比如最近的MCP

·2025-07-19 11:45

如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心” ：LLM的“自信”不是“什么都能答”，而是“该答的答得准，不该答的敢说不”。

如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心”Pleaseprovideafirmanswer,andforthosewhodon’tknow,pleasereply‘unknown’LLM（大语言模型

ZhangJiQun&MXP·2025-07-19 11:44

Redis 深度解析：从核心原理到生产实践

其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开：内存存储特性纯内存操作：基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作，单节点QPS可达10万+持久化方案：RDB（快照）与AOF（日志）双模式，支持数据持久化与故障恢复单线程模型

Pasregret·2025-07-19 11:14

vLLM快速入门：开启高效推理与部署之旅

在如今这个人工智能飞速发展的时代，语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面，从智能聊天机器人到文本生成工具，都离不开强大的语言模型技术支持。

·2025-07-19 11:13

深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略

在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLM）的推理和部署面临着诸多挑战，尤其是当模型规模日益庞大时，如何高效地利用硬件资源成为关键问题。

·2025-07-19 11:13

妖爷的三点儿

拷贝如下：图片发自App1.一直以来，我们有那么多探索性格、分析特质的书籍，比如性格色彩、九型人格、disc性格分析模型，在不断探索自我，认识自我，最根本的目的，是为了达到幸福。

三月暖阳2017·2025-07-19 11:53

AI产品经理面试宝典第30天：AI+教育个性化学习与知识图谱相关面试题的解答指导

面试官：请用产品视角解释AI自适应学习系统的核心逻辑你的回答：自适应学习系统本质是构建"数据-模型-决策"的闭环。

TGITCIC·2025-07-19 11:09

英伟达Triton 推理服务详解

TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer（简称Triton，原名NVIDIATensorRTInferenceServer）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为AI模型的部署和推理服务而设计

leo0308·2025-07-19 11:09

阻塞非阻塞和同步异步

首先引用levin的回答让我们理清楚五种IO模型1.阻塞I/O模型(同步阻塞)老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。耗费：在车站吃喝拉撒睡3天，其他事一件没干。

大金叶子·2025-07-19 11:18

状态机（State Machine）是什么？

状态机（StateMachine）详解状态机是一种描述系统行为的数学模型，用于表示一个对象或程序在有限状态之间的转换逻辑。

Yashar Qian·2025-07-19 11:07

SUSE让AI可观测，助企业摆脱盲马夜行

“未知”出人意料地成为目前困扰众多企业迈出AI创新的最大迷雾——相关调查报告指出，至2025年1月份，仅有44%的AIPoC进入生产环节；同时由于模型及工具应用的不一致性、扩展及信任等各种原因，预计在

·2025-07-19 10:06

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告

青云交·2025-07-19 10:06

AI应用服务

AI大模型--AI应用，该如何和前端交互，呈现llm模型答复内容呢？向LLM大模型提问后，系统得先识别问题，再从数据网络找信息，接着推理出正确结果，还得防止模型“胡编乱造”（控制模型幻想）。

SUPER5266·2025-07-19 10:35

AI Agent从零到精通：深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training

它不同于传统聊天模型（如ChatGPT）的单次回答能力，而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如：任务：用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。

爱看烟花的码农·2025-07-19 10:34

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