摘要：
strtok_r 是 C 语言标准库 <string.h> 中提供的一个线程安全的字符串分割函数。它是 strtok 函数的重入（reentrant）版本。 为什么需要 strtok_r？ 传统的 strtok 函数使用一个静态内部变量来保存当前解析到的位置。这意味着如果你在一个函数中开始解析一个字 阅读全文
posted @ 2025-11-20 09:16
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摘要：
网卡绑定（NIC Bonding 或 Link Aggregation）是将服务器上的多张物理网卡组合成一个逻辑接口的技术。其主要目的是提供网络冗余（高可用性）和/或负载均衡（增加带宽和吞吐量）。 Linux 系统通常支持七种主要的绑定模式（mode 0 到 mode 6），每种模式都有不同的实现原 阅读全文
posted @ 2025-11-18 10:10
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摘要：
这些优化器旨在解决标准梯度下降在实际应用中遇到的挑战，例如学习率难以选择、收敛速度慢、容易陷入局部最优解以及鞍点（Saddle Points）问题。 以下是几种最著名且广泛使用的梯度下降优化算法变体： 1. 动量算法（Momentum） 动量算法引入了一个“速度”概念，旨在加速相关方向的收敛，并抑制 阅读全文
posted @ 2025-11-17 16:03
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1. 权重矩阵初始化 权重矩阵初始化是神经网络训练中至关重要的一步，它直接影响模型的收敛速度和性能。不恰当的初始化可能导致梯度消失、梯度爆炸或训练停滞。 以下是常见的几种权重矩阵初始化方法： 零初始化 (Zero Initialization)： 将所有权重都设置为零。 问题：这会导致对称性问题（s 阅读全文
posted @ 2025-11-17 14:44
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1. 数据集划分 在标准的机器学习流程中，数据集通常被划分为以下几个主要部分： 1）. 训练集 (Training Set) 作用：用于训练模型，即通过学习数据中的特征和模式来优化模型的内部参数。 用途：模型接触的绝大部分数据都在这里，是模型“学习”的基础。 2）. 验证集 (Validation 阅读全文
posted @ 2025-11-17 10:27
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摘要：
Softplus函数是一种在数学和机器学习中常用的激活函数，它被视为ReLU（线性整流单元）函数的一个平滑近似。 1. Softplus函数定义与公式 Softplus函数的定义公式为自然对数与指数函数的组合： 𝑓(𝑥)=ln(1+𝑒𝑥) 其中，ln代表自然对数，𝑒是自然常数。该函数的输出 阅读全文
posted @ 2025-11-14 15:28
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摘要：
参数调优（Hyperparameter Tuning 或 Hyperparameter Optimization, HPO）是机器学习和深度学习模型开发过程中至关重要的一步。它指的是选择一组最优的超参数（Hyperparameters），以使得模型在特定任务上的表现（通常由验证集上的性能指标如准确率 阅读全文
posted @ 2025-11-14 11:07
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混淆矩阵（Confusion Matrix），也称为误差矩阵，是评估分类模型性能的一种重要工具。它以表格形式直观展示了模型在预测时，对不同类别样本正确分类和错误分类的情况。 理解混淆矩阵是分析模型在样本不平衡、误报率、漏报率等问题上表现的基础。 混淆矩阵的结构 对于一个二分类问题（例如：检测疾病、判 阅读全文
posted @ 2025-11-14 10:50
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摘要：
异或门问题的难点在于其非线性可分性。 1. 为什么单层感知机无法处理 XOR？ 如果我们尝试用一个只有输入层和输出层的单层感知机来解决 XOR 问题，会遇到困难。 单层感知机只能学习线性可分的决策边界。这意味着它只能用一条直线（或超平面）将不同类别的样本分开。 将 XOR 的数据点画在坐标系上：(0 阅读全文
posted @ 2025-11-14 09:54
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摘要：
矩估计（Method of Moments, MoM）是统计学中一种用于估计概率分布参数的经典方法。它是一种直观且相对简单的参数估计方法，由英国统计学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）在 1894 年提出。 1. 矩估计核心思想 矩估计的核心思想是将样本的统计特征（样本矩）与总体的理论特征（ 阅读全文
posted @ 2025-11-13 15:13
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