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RSS订阅原创 深度学习之CNN原理（Deep Learning about The Principle of CNN）
卷积神经网络（CNN）通过多层卷积、ReLU激活与池化实现从图像中逐级提取特征，最后经展平与全连接层分类，输出各类别得分。整个过程可视为“特征提取器+分类器”的协同工作，实现高效图像识别。
2026-10-19 23:50:22
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原创 深度学习之卷积神经网络（Deep Learning about CNN）
计算机视觉旨在让计算机理解图像与视频。图像由像素构成，常用RGB三通道表示。传统MLP处理图像时面临参数爆炸与结构忽视问题。卷积神经网络（CNN）通过局部连接与参数共享，顺应图像的局部相关性、平移等变性及层次结构特征，逐层提取边缘、纹理到物体的抽象特征，高效处理视觉任务，在分类、检测、识别等领域广泛应用。
2026-10-15 10:42:15
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原创 深度学习之神经网络完整训练（Deep Learning about The training process of neural networks）
本文系统阐述了深度学习模型训练的完整流程，涵盖网络初始化、前向传播、损失计算、反向传播与参数更新五大环节。
2026-10-13 21:48:48
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原创 深度学习之最简神经网络（Deep Learning about The simplest neural network）
本文基于PyTorch实现MNIST手写数字识别，涵盖数据预处理、两层全连接网络构建、前向传播、损失计算、反向传播与参数更新。
2026-10-12 19:42:51
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原创 深度学习之梯度与优化器（Deep Learning about Gradient and Optimizer）
本文系统阐述了神经网络训练中的梯度下降与优化器发展。
2026-10-12 19:17:46
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原创 深度学习之反向传播与全流程（Deep Learning about Backpropagation and Entire Process）
反向传播是解决多层神经网络训练难题的核心算法，其本质为“层层追责”：从输出误差出发，利用链式法则逐层计算损失对各参数的梯度，指导权重更新。
2026-10-11 19:23:20
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原创 深度学习之激活函数（Deep Learning about Activation function）
激活函数是神经网络非线性表达的关键，避免多层线性变换退化为单层。
2026-10-09 21:07:12
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原创 深度学习之神经网络（Deep Learning about Neural Network）
本文系统介绍深度学习基础，涵盖其核心理论、发展历程与典型应用。
2026-10-08 19:22:36
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原创 机器学习之K-Means聚类（Machine Learning about K-Means Clustering）
本文系统介绍K-Means聚类算法及其进阶应用，涵盖聚类基本原理、K-Means实现流程、K值选择（肘部法则）、轮廓系数评估、K-Means++初始化优化与Mini-Batch加速方法。
2026-10-07 17:35:39
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原创 机器学习之决策树与随机森林（Machine Learning about Decision Tree and Random Forest）
决策树通过熵、信息增益和基尼系数衡量数据纯度，实现分类分裂。
2026-10-07 17:06:44
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原创 机器学习之特征工程（Machine Learning about Feature Engineering）
本文系统介绍了特征工程的核心内容，涵盖数据清洗、数值与类别特征处理、时间特征提取及特征选择方法等。
2026-10-06 21:29:09
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原创 机器学习之逻辑回归（Machine Learning about Logistic Regression）
本文系统介绍逻辑回归的核心原理与应用，涵盖Sigmoid函数的数学特性、模型构建流程、决策边界可视化及sklearn实现。
2026-10-05 21:40:21
91
原创 机器学习之线性回归（Machine Learning about Linear Regression）
本文系统介绍线性回归基础与进阶应用，涵盖一元及多元线性回归、最小二乘法、均方误差（MSE）与决定系数（R²）评估指标。
2026-10-05 18:23:40
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原创 机器学习之数据可视化（Machine Learning about Data visualization）
本文系统介绍Python数据可视化核心库Matplotlib与Seaborn。
2026-10-01 14:52:16
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原创 机器学习之Pandas（Machine Learning about Pandas）
Pandas是Python中数据分析的核心库，提供了两种最主要的数据结构：Series和DataFrame，理解这两种数据结构的差异和使用场景，是掌握Pandas的首步。
2026-09-29 10:55:40
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原创 机器学习之Numpy（Machine Learning about Numpy）
本文系统介绍NumPy数据处理基础，涵盖数组创建、索引切片、运算与聚合。
2026-09-28 23:13:06
137
原创 算法知识一一背包问题
在给定容量的背包中，从n个物品中选择若干物品装入，每个物品只能选或不选，使得总价值最大。含义：对于第i个物品，在容量w下，选择"不装"或"装"中的较大值。
2026-09-28 08:00:49
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原创 机器学习之数据清洗（Machine Learning about Data Cleaning）
数据清洗是爬虫项目中确保数据质量的关键步骤，需应对空格、HTML标签、格式不一、缺失值及类型错误等问题。
2026-09-27 18:21:38
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原创 机器学习之综合爬虫架构（Machine Learning about Crawler architecture）
本文介绍爬虫自动化项目架构设计，强调模块化、可配置、可扩展与容错性。
2026-09-27 15:56:15
161
原创 机器学习之反爬虫（Machine Learning about Auti-crawler）
本文系统介绍爬虫反爬策略，涵盖请求头检测、IP频率限制、代理使用、Cookie管理等核心机制。
2026-09-27 14:08:54
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原创 机器学习之DrissionPage（Machine Learning about DrissionPage）
DrissionPage是高效、轻量的爬虫自动化工具，相比Selenium，它内置驱动、无需手动配置，支持反检测（undetected=True），通信优化后速度更快。
2026-09-26 21:43:19
23
原创 机器学习之Selenium（Machina Learning about Selenium）
爬虫自动化，关于Selenium函数库的使用以及爬虫中如何完成自动化交互操作以及等待条件，并且配备了对应的实战案例
2026-09-26 19:08:19
150
原创 机器学习之静态爬虫（Machine Learning about Static Spider）
本文介绍静态爬虫（StaticSpider）的完整架构与实现，涵盖发送请求、获取响应、解析数据、存储数据及翻页爬取五大步骤。以BookstoScrape图书网站为例，展示基于requests和BeautifulSoup的下载、解析与CSV存储流程。强调分页规律与API接口两种爬取方式，推荐使用newline=''避免CSV行间距问题，并提出合法合规、控制频率、异常处理及规避敏感信息等关键注意事项，确保爬虫高效且安全运行。
2026-09-26 17:16:28
60
原创 算法知识一一组合总和解法全解析
给定一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的数字可以无限制重复被选取。
2026-09-26 12:39:56
134
原创 阿里Qwen系列多模态模型重磅更新
大模型参数持续扩展：阿里Qwen系列后续版本参数将扩展至5-10万亿，显示大模型规模竞争仍在加剧Agent向硬件载体演进：Qwen Book将AI智能体从软件层面延伸至硬件终端，推动个人智能向RSI（自主智能体）演进多模态能力垂直化：从通用多模态向工业、车载等垂直场景深化，LingLongInsight和AutoOmni分别针对工业核验和智能座舱进行优化推理优化成为焦点：随着大模型上下文增长和并发需求提升，KV Cache共享存储等推理优化技术成为规模化落地的关键基础设施。
2026-09-25 16:52:37
257
原创 豆包大模型多模态编程新突破
9月16日，火山引擎宣布豆包大模型正式升级至Seed 2.1 Pro-0915版本，重点强化多模态编程能力。该版本能够理解设计草图、界面截图、操作录屏等非文本信息，直接转化为可运行的软件功能，在视觉理解、计算机操作、移动端操作等公开测评中跻身全球第一梯队。本次更新的模型在图像推理和视频推理上的Token消耗相比上一代Pro模型下降30%以上，同时推理轮次与工具调用次数同步下降，显著降低开发者调用成本，兼顾性能与使用效率。
2026-09-24 07:57:33
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原创 Dijkstra算法详解与应用
Dijkstra算法是图论中最经典的单源最短路径算法，在有权图（权值非负数）中求从起点到其他所有节点的最短路径。该算法采用贪心思想，不断寻找距离源点最近的未访问节点，逐步扩展最短路径树。
2026-09-04 16:56:03
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原创 Linux基础——环境
这篇教程详细介绍了在VMware中安装Ubuntu 22.04.5虚拟机的完整步骤。首先需要下载VMware软件和Ubuntu 22.04.5 ISO镜像文件。创建虚拟机时选择"典型"配置，指定Linux-Ubuntu 64位系统类型，并为虚拟机命名及设置存储位置。最后通过挂载ISO镜像启动安装。教程图文并茂，适合初学者跟随操作，完成Ubuntu虚拟机的创建和运行。
2026-06-03 17:53:40
174
原创 Python编程——基础知识（装饰器）
Python装饰器是一种在不修改原函数代码的情况下动态扩展功能的语法糖。本文通过修复两个典型装饰器案例（普通装饰器和带参装饰器），系统讲解了装饰器的核心原理：1. 底层是高阶函数+闭包；2. 必须使用*args和**kwargs适配参数；3. 需用@functools.wraps保留元信息；4. 带参装饰器需三层嵌套。文章还总结了常见应用场景（日志、缓存、重试等）和最佳实践，包括正确处理返回值、精确捕获异常、注意装饰顺序等。通过规范使用装饰器，可以实现业务逻辑与辅助功能的优雅解耦。
2026-05-18 20:35:57
391
原创 MYSQL——基础知识（元数据）
本文全面介绍MySQL中的元数据及其核心数据库information_schema。元数据作为"关于数据的数据，描述了数据库结构、对象属性等关键信息。文章详细解析了information_schema这一只读系统数据库，重点讲解了SCHEMATA、TABLES、COLUMNS等核心表的实战应用，包括查看数据库、表结构、索引和外键关系等。同时对比了SHOW命令等替代方案，并提供了在应用程序中使用元数据的示例。
2026-04-27 00:10:14
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原创 PyTorch——安装（有无 NVIDIA 显卡的完整配置方案）
本文提供了PyTorch安装的两种方案：对于拥有NVIDIA显卡的用户，推荐使用Conda安装GPU版本，包括创建虚拟环境、安装CUDA工具包和PyTorch GPU版的详细步骤；对于无NVIDIA显卡的用户，则建议直接通过pip安装CPU版本。文章还包含常见问题解答和安装验证方法，帮助用户根据硬件条件选择最适合的安装路径，确保PyTorch能正常运行。两种方案都提供了具体的命令行操作指南，使安装过程清晰简单。
2026-04-25 22:26:10
604
空空如也
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