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RSS订阅原创 【HCIA-AIV4.0】2025题库+解析（三）
34、某工程师使用一个全连接神经网络实现了100分类任务，此网络有15层隐藏层，每层均有32个神经元，输出层有100个神经元，输入层有20个神经元。59、LSTM 门控组件(如输入门的 sigmoid 层)默认使用 sigmoid 激活函数，若某时间步输入到遗忘门 sigmoid层的计算结果Z=0，则该遗忘门的输出值(即信息保留权重)为。(请填写阿拉伯数字)58、在机器学习的形式化定义中，如果一个计算机程序在任务T上的性能(以P衡量)随着经验E的积累而得以提升，则称该程序从经验E中进行了(请填写英文全称)
2025-12-03 21:42:35
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原创 【HCIA-AIV4.0】2025题库+解析（二）
将输出层的原始得分（Logits，可正可负、无范围限制）转化为 [0,1] 区间的概率值，且所有类别的概率总和为 1，完美匹配多分类任务对 “概率分布” 的需求。训练时长的核心是 “收敛” 而非 “越长越好”。（如 CPU 的运算速度、GPU 的显存带宽、昇腾芯片的算力密度），这是由硬件设计、芯片架构、系统驱动决定的，属于硬件厂商或系统层面的优化范畴，AI 框架无法直接修改或提升 “平台本身的执行效率”。，动态调整每个参数的学习率（梯度大的参数学习率小，梯度小的学习率大），适配不同参数的更新需求。
2025-12-02 21:32:01
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原创 【HCIA-AIV4.0】2025题库+解析（一）
本文摘要： 本文主要围绕人工智能基础知识展开，涵盖计算机视觉、机器学习、深度学习框架等多个方面。内容包括计算机视觉应用场景（如语义分割、智能驾驶）、机器学习任务类型（分类、回归）、神经网络结构（LSTM、感知机）、深度学习优化技术（激活函数、梯度处理）等核心概念。同时介绍了主流AI框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore）的特点和应用，以及华为昇腾AI处理器的技术架构。文章还涉及大语言模型、智能家居、智慧医疗等前沿应用场景，并详细解析了AI开发流程中的数据处理、模型训练和部署等关键环节
2025-12-01 20:36:45
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原创 【华为ICT实践赛-昇腾AI赛道】省初赛考点全概括
人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能行为的能力，核心是让机器具备感知、学习、推理、决策的能力。从技术落地的核心能力出发，AI 可划分为七大核心领域：。
2025-11-15 00:09:58
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原创 什么是开源？从0到1读懂开源
文章摘要：开源并非程序员专属，它已渗透日常生活——从安卓手机到浏览器、外卖平台，都依赖开源技术。开源本质是共享协作生态，核心在于开放代码、共同优化。关键点：开源与闭源区别：开源允许查看/修改代码（如安卓），闭源则封闭（如iOS）。参与价值：学生可丰富简历，职场人提升技能，普通人免费使用优质工具。入门路径：非技术岗可从翻译文档、运营社区起步；技术岗需掌握Git等工具，从小任务切入。中国生态：开放原子基金会及高校社团提供资源支持，如培训、认证、实习推荐。行动建议：注册AtomGit、加入社团，
2025-10-13 20:50:46
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原创 【算法导论】【笔记/习题解】第五章：概率分析和随机算法
第五章目标是将概率论融入算法，解决问题： 概率分析 vs 随机算法的区别 维度 概率分析（HIRE-ASSISTANT） 随机算法（RANDOMIZED-HIRE-ASSISTANT） 输入依赖 依赖输入分布（如应聘者以均匀随机排列出现） 不依赖输入，算法主动随机排列输入 性能保证 仅对符合假设分布的输入，平均情况性能良好 对所有输入，期望性能良好 核心思想 分析 “输入随机
2025-10-12 13:51:38
847
原创 【算法导论】【笔记/习题解】第四章：分治策略
第四章围绕核心思想是将复杂问题拆解为规模更小的子问题，递归求解子问题后合并结果，同时系统讲解了递归式的三种求解方法（代入法、递归树法、主方法），本章目标是让掌握 “设计分治算法→建立递归式→求解递归式” 的流程，为后续复杂算法的学习奠定基础。
2025-10-10 14:25:05
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原创 【华为ICT实践赛-昇腾AI赛道】【HCIA-AI V4.0】备考笔记
学习算法：通过经验（数据）优化性能的程序，核心是 “从历史数据归纳规律，预测未来”。与传统基于规则的区别：传统靠人工显性编程，ML 靠数据自动学习规则（适用于规则复杂 / 数据分布动态变化场景）。定义：亿级以上参数、大规模数据训练、多任务处理能力的模型（如 GPT-3、LLaMA、GLM）。核心特点规模大：参数量十亿至万亿级（如 GPT-4 猜测 1.76 万亿）。能力强：跨任务泛化、少样本 / 零样本学习、涌现能力（如 CoT 推理）。
2025-10-09 23:16:40
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原创 【算法导论】【笔记/习题解】第三章：函数的增长
仿写一下Ω(g(n,m)) 的定义Ω(g(n,m))={f(n,m)∣∃ c,n0,m0,使得对所有 n≥n0 或 m≥m0,有 0≤cg(n,m)≤f(n,m)}Θ(g(n,m)) 的定义Θ(g(n,m))={f(n,m)∣∃ c1,c2,n0,m0,使得对所有 n≥n0 或 m≥m0,有 c1g(n,m)≤f(n,m)≤c2g(n,m)}
2025-09-28 20:32:03
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原创 【数学建模2025】2025年数学建模国赛A题比赛记录
本文分享了作者参加2025年全国大学生数学建模竞赛A题的解题过程与经验。作者采用最优控制理论、遗传算法与约束规划等方法，针对无人机烟幕弹投放策略优化问题，提出了五问的解决方案。第一问通过采样目标点建立遮蔽判断模型，得到遮蔽时长1.455秒；第二问采用网格搜索优化四个参数，遮蔽时长提升至4.479秒；第三问将单机单弹扩展为单机多弹，通过遗传算法求解得到6.042秒；第四问优化多机单弹策略，实现25.9秒遮蔽；第五问因变量过多未完成。文章详细介绍了各问的解题思路、数学模型和Python实现，并分享了参考的梯度下
2025-09-02 23:17:25
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空空如也
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