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摘要： K-Means 是一种常用的无监督聚类算法，主要功能是将一组未标注的数据样本自动划分为 \(K\) 个簇（Cluster）。它的核心目标可理解为：将数据点根据彼此之间的相似程度（通常用欧氏距离度量）进行分组，使得组内数据越紧凑、组间越分散越好。 K-Means 的数学目标可简单表示为最小化簇内平均距 阅读全文

摘要： 2018 年，OpenAI 提出了基于 Transformer Decoder 架构的语言模型 GPT，并将在 5 年后轰动全世界…… 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 博客：Improving langua 阅读全文

摘要： GB/T 7714-2015 GB/T 7714-2015 是中国学位论文参考文献的标准格式。 常见类型格式 文献类型 格式示例 期刊 [序号] 作者. 题名[J]. 刊名, 年, 卷(期): 起止页码. 图书 [序号] 作者. 书名[M]. 出版地: 出版社, 年: 页码. 会议论文 [序号] 作 阅读全文

摘要： ViT 实现了将 Transformer 应用到 CV 领域。 模型定义 import torch as th import torch.nn as nn class SimpleViT(nn.Module): def __init__( self, image_size=28, image_dim 阅读全文

摘要： Setup pip install torch torchvision -i https://download.pytorch.org/whl/cu126 定义模型和数据： from torchvision.models import resnet18 import torch as th x = 阅读全文

摘要： tcc（Tiny C Compiler）是一个轻量级的 C 编译器。可以将 C 语言以脚本的形式运行。 安装 tcc： sudo apt install tcc 编写代码： vim main.c #!/usr/bin/tcc -run #include <stdio.h> int main() { 阅读全文

摘要： 安装 gradio 库： pip install gradio 编写代码： vim app.py import gradio as gr # 定义要展示的函数 def greet(name, intensity): return "Hello, " + name + "!" * int(intens 阅读全文

摘要： 初始配置 安装依赖： pip install sphinx 创建文档项目： sphinx-quickstart docs Separate source and build directories: y 编辑首页： docs/source/index.rst: Welcome to Lumache' 阅读全文

摘要： 数据类型 原始数据类型：string, number, boolean, bigint, symbol, null, undefined sonst num: number = 1 const str = 'Hello World' // 这样也不会报错，因为 TS 会推导类型 数组：number[ 阅读全文

摘要： CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由 OpenAI 开发的多模态模型，用于同时处理图像和文本。其核心思想是通过对比学习，将图像和对应的文本描述映射到同一特征空间中。这样，模型能够理解图像与文本之间的关系，并在多种任务中表现出色，如图像分类、图像 阅读全文