摘要：
所属操作 函数名 用处 使用频率 张量的创建 torch.tensor() 从列表 / 数组创建张量 ★★★★★ torch.Tensor() 创建默认 float32 类型张量 ★★★☆☆ torch.zeros() 创建全 0 张量 ★★★★★ torch.ones() 创建全 1 张量 ★★★ 阅读全文
posted @ 2026-06-27 10:05
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摘要：
一、一句话定义 EDA = 探索性数据分析，是建模 / 数据清洗之前的诊断步骤：不预设模型、不做预测，只用图表、统计指标把数据集全貌、问题、规律全部挖出来，指导后续数据预处理、清洗、特征工程。你可以理解成：给数据做一次全面体检。 二、EDA 核心目标（为什么预处理前必须做 EDA） 看懂数据：每列含 阅读全文
posted @ 2026-06-23 10:34
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摘要：
1. KNN概念。 KNN = K-Nearest Neighbors，又叫 K 近邻算法。 是最简单的 无监督 / 有监督通用通用惰性学习（Lazy Learning） 机器学习算法。((20260623084419-afxpojv '【机器学习】五类范式')) 核心思想：物以类聚，近朱者赤； 一 阅读全文
posted @ 2026-06-23 10:07
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摘要：
范式 数据标签情况 学习核心逻辑 数据成本 核心优势 核心短板 监督学习 全部人工标注 拟合 X 到真实 Y 映射 极高 预测精度高、结果可控 海量标注人力成本高 无监督学习 完全无标签 挖掘数据内在结构 极低 无需标注，挖掘隐藏规律 结果无标准，解读依赖业务 半监督学习 少量标注 + 大量无标注 阅读全文
posted @ 2026-06-23 09:46
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摘要：
一、参数权重正则化（惩罚参数大小） 核心思路：给损失函数加惩罚项，限制权重变得过大，抑制模型学习噪声。 L1 正则化（Lasso） 公式：损失 \(+\lambda\sum|w|\) 效果：容易让部分权重变为 0，自动稀疏化、做特征筛选。 特点：对异常值更敏感，适合特征多、希望精简参数的场景。 L2 阅读全文
posted @ 2026-06-10 15:53
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摘要：
#!/usr/bin/env bash # # Dify + RAGFlow 一键部署脚本 for CentOS 7/8/9 / Stream / Alibaba Cloud Linux # # 默认版本： # Dify: 1.14.0 # RAGFlow: v0.22.0 # # 配置原则： # 阅读全文
posted @ 2026-06-09 07:57
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摘要：
反向传播 BP = 用来计算梯度的工具； 梯度下降 = 用算好的梯度去更新参数的优化方法。 二者分工不同、配合完成神经网络训练，缺一不可。 一、角色分工（最核心） 反向传播（Back Propagation, BP） 负责求梯度： 从输出层往输入层反向逐层计算： 损失函数 E 对每一层权重 W、偏置 阅读全文
posted @ 2026-06-08 22:02
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摘要：
1. 上下文腐烂 一、核心定义 上下文腐烂：属于Transformer架构天生缺陷，指上下文Token数量越多，模型推理、检索定位能力反而持续变差。 并非上下文溢出、装不下内容，而是信息堆积过多导致注意力稀释、关键信息失效。 RAG典型坑：盲目增大召回Chunk数量（TopK过大），不仅不提升准确率 阅读全文
posted @ 2026-06-06 09:12
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摘要：
1. 参考文献： nodejs官网：https://nodejs.org/en/download/current Claude code官网：https://code.claude.com/docs/zh-CN/setup 2. 开始部署 （1）国内加速 # 1.配置NVM国内镜像，安装nvm ex 阅读全文
posted @ 2026-06-03 09:05
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摘要：
1. 激活函数的作用 引入非线性，无激活函数时，多层神经网络等价于单层线性模型，无法拟合复杂数据分布。引入激活函数之后，神经网络能够拟合任意复杂的曲线，做分类，深度学习。 约束输出值域、保障梯度正常传递，支撑反向传播完成模型训练。 2. 常见的激活函数有哪些？ sigmoid：将输出映射到(0, 1 阅读全文
posted @ 2026-05-29 23:32
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