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RSS订阅原创 EP05：【Python 第一弹】标准库模块和包
本文介绍了Python标准库模块的常用功能和示例，包括sys、os、random、datetime、json、math和re模块。sys模块用于与解释器交互，处理命令行参数；os模块提供文件/目录操作；random模块生成随机数；datetime处理日期时间；json实现数据序列化；math提供数学运算；re模块支持正则表达式操作。每个模块都通过典型代码示例展示了核心功能和使用方法，为Python开发提供基础工具支持。
2025-07-20 11:49:51
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原创 EP04：【Python 第一弹】函数编程
1) 函数的基本定义语法和特点；2) 形参与实参的区别，以及默认参数、关键参数、可变参数(*args/**kwargs)的使用方法；3) 全局变量与局部变量的作用域规则；4) 常用内置数学函数(abs, divmod, pow, round)和类型转换函数(int, float, str)的用法。通过代码示例展示了如何创建和调用函数，处理不同参数类型，以及变量作用域的管理技巧，为Python函数编程提供了实用指南。
2025-07-20 09:39:04
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原创 EP03：【Python 第一弹】逻辑语句
本文介绍了Python程序设计的三种基本结构。顺序结构按照代码书写顺序执行，适用于简单计算和数据处理。分支结构包括双分支和多分支语句，通过条件判断控制程序流程。循环结构包含while和for循环，用于重复执行代码块，并介绍了break和continue控制循环流程。每种结构都配有实例代码演示其应用场景，如计算圆面积、成绩判断和验证码生成等，帮助读者理解程序控制流的基本原理和实现方法。
2025-07-20 06:00:11
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原创 EP02：【Python 第一弹】复杂数据类型
本文介绍了Python中两种重要的数据结构：列表和字典。在列表类型部分，详细对比了NumPy的ndarray和Python内置列表的特性与用法，包括ndarray的高效数值计算能力和列表的灵活性。字典部分则讲解了其键值对结构、创建方法以及常见操作如访问、修改和添加元素。通过代码示例直观展示了各种数据结构的创建和操作方法，帮助读者理解它们的核心差异和应用场景。
2025-07-20 05:09:32
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原创 EP01：【Python 第一弹】基础入门知识
本文介绍了Python编程的基础入门知识和基本数据类型。第一部分涵盖代码规范（包括语句分隔符、格式化快捷键、注释方式）、变量定义及命名规则。第二部分详细讲解数字类型（整型/浮点型）、布尔类型（True/False）及其逻辑运算，以及字符串类型（单/双/三引号表示法），包括转义符、格式化输出、序列操作和常用字符串方法。文章通过示例代码演示了圆形周长面积计算、逻辑运算等实操案例，并提供了PEP 8官方文档参考。各类数据类型均附有定义说明、应用场景和典型操作方法，适合Python初学者系统学习基础语法和编程规范。
2025-07-19 23:05:35
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原创 EP02：【NLP 第二弹】自然语言处理数据
序列数据是深度学习的核心数据类型，其样本顺序不可随意更改，包括文本、时间序列、音频、视频等。文本数据依赖语义顺序，分词后形成最小语义单元Token；时间序列数据则强调时间步顺序。文本编码方式多样，如One-hot、词嵌入（Word2Vec、GloVe等）及大语言模型编码，而时间序列分为二维（单序列）和三维（多序列）结构。两者均需保持原始顺序以确保数据含义，算法设计需据此适配。
2025-07-16 20:50:45
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原创 EP01：【NLP 第二弹】自然语言处理概述
本文系统梳理了自然语言处理(NLP)技术的发展历程与行业影响。内容分为三个核心部分：首先阐述了NLP作为实现人工智能认知智能的关键路径，包括图灵测试、智能层次划分等理论基础；其次重点分析了2011年至今NLP的三阶段发展，特别是Transformer架构和大模型时代的技术突破；最后探讨了以GPT为代表的大模型带来的行业变革，指出从业者面临的机遇与挑战。
2025-07-16 19:50:17
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原创 DAY02：【ML 第一弹】KNN算法
本文介绍了K近邻算法（KNN）的基本原理与应用。KNN通过计算样本间的距离进行分类或回归预测，常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离。文章详细阐述了K值选择对模型的影响，以及算法在分类和回归问题中的具体应用方式。同时提供了scikit-learn中KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor的API参数说明和使用示例，包括距离度量参数设置、预测方法等。通过代码实操展示了KNN模型从训练到预测的完整流程，为机器学习实践提供了实用指导。
2025-07-13 21:42:39
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原创 DAY01：【ML 第一弹】机器学习概述
本文系统介绍了机器学习与人工智能的核心概念。主要内容包括：1）AI、机器学习和深度学习的定义与关系；2）AI的发展历程、应用领域和计算基础（CPU/GPU/TPU）；3）机器学习术语（样本/特征/标签等）和算法分类（监督/无监督/半监督/强化学习）；4）建模流程（数据获取、特征工程、模型训练与评估）；5）特征工程的关键环节（提取、预处理、降维等）；6）模型拟合问题（欠拟合/过拟合）及解决原则。文章从基础概念到实践应用，全面阐述了机器学习的知识体系。
2025-07-13 09:45:16
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原创 ML之高等数学
f′(x0)=limΔx→0f(x0+Δx)−f(x0)Δxf'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x_0 + \Delta x) - f(x_0)}{\Delta x} \quadf′(x0)=Δx→0limΔxf(x0+Δx)−f(x0)或f′(x0)=limx→x0f(x)−f(x0)x−x0f'(x_0) = \lim_{x \to x_0} \frac{f(x) - f(x_0)}{x - x_0} \quadf′(x0)=x→x
2025-05-24 19:27:25
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原创 DL之nn网络层
功能：对多个二维信号进行二维卷积：输入通道数：输出通道数，等价于卷积核个数：卷积核尺寸stride：步长padding：填充个数dilation：空洞卷积大小groups：分组卷积设置，默认为1，即不分组bias：是否使用偏置Hout⌊Hin2×padding0−dilation0×kernelsize0−1−1stride01⌋Hout⌊stride0。
2025-04-16 17:04:26
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原创 DL之模型容器
2021年 AlextNet 以高出第二名10多个百分点的准确率获得 ImageNet 分类任务冠军，开创了卷积神经网络的新时代。
2025-04-16 09:39:34
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原创 DL之模型构建
在机器学习的训练流程中，模型构建是核心环节之一。从传统机器学习的线性模型到深度学习的神经网络，模型的复杂度呈指数级增长。PyTorch 作为主流深度学习框架，通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口，使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。
2025-04-12 18:01:46
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原创 DL之图像增强
仅接受一个参数，返回一个参数注意上下游的输出和输入# 通过继承类，实现多参数传入 # class YourTransform(object): # def __init__(self, ...): # ... # def __call__(self, img): # ... # return img概念：椒盐噪声，又称脉冲噪声，是一种随机出现的白点或者黑点，白点称为盐噪声，黑点称为椒噪声。产生原因：椒盐噪声的产生是由于光照不均匀导致的。
2025-04-10 21:20:15
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2
原创 DL之计算图与动态图机制
在深度学习框架中，计算图是理解自动求导和模型优化的核心概念。无论是PyTorch的动态图机制，还是TensorFlow早期的静态图模式，计算图都扮演着关键角色。本文将深入解析计算图的基本原理，并结合PyTorch代码演示动态图的运行机制，帮助读者建立从理论到实践的完整认知。
2025-04-10 18:37:49
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原创 DL之张量
本文介绍了PyTorch中的核心数据结构张量(Tensor)。张量整合了原Variable的自动求导功能，包含数据类型(dtype)、形状(shape)和设备(device)等属性。张量创建方法分为两类：(1)直接创建：包括torch.tensor()从数据直接创建，以及torch.from_numpy()与numpy数组共享内存；(2)依数值创建：如zeros()/ones()创建全0/1张量，arange()创建等差数列，linspace()创建均分数组等。每种
2025-04-10 17:55:00
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原创 ML之模型拟合
欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。
2025-03-19 17:14:26
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原创 ML之特征工程
特征提取是从原始数据中提取出具有和的特征的过程，目的是将原始数据转化为适合机器学习模型输入的形式。在不同的数据类型和应用场景中，特征提取的方法也有所不同。
2025-03-19 16:52:18
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3
原创 ML之算法分类
处理无标签数据，发现数据模式。无监督学习不依赖于带标签的数据，而是直接对无标签的数据进行分析，挖掘数据中的隐藏结构和模式。这种方式在数据标注成本高、数据量大且难以获取标签的情况下非常有用。结合少量标签数据和大量无标签数据。半监督学习介于有监督学习和无监督学习之间，它同时利用了少量的带标签数据和大量的无标签数据来进行模型训练。这种方式在实际应用中非常实用，因为在许多情况下获取大量带标签数据的成本较高，而无标签数据则相对容易获得。通过试错学习最大化奖励。
2025-03-19 10:20:28
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原创 ML之发展历程
符号主义时代是机器学习发展的早期阶段，专家系统在这一时期占据主导地位。这些早期的尝试为后续的机器学习研究提供了重要的理论和实践基础。
2025-03-19 09:34:41
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原创 ML之核心概念
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为当今科技领域的热门话题，其目标是让机器具备人类智能，从而在各个领域为人类提供帮助。
2025-03-19 09:24:18
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原创 【模拟】灌溉
小蓝负责花园的灌溉工作。花园可以看成一个 n 行 m 列的方格图形。中间有一部分位置上安装有出水管。小蓝可以控制一个按钮同时打开所有的出水管，打开时，有出水管的位置可以被认为已经灌溉好。每经过一分钟，水就会向四面扩展一个方格，被扩展到的方格可以被认为已经灌溉好。即如果前一分钟某一个方格被灌溉好，则下一分钟它上下左右的四个方格也被灌溉好。给定花园水管的位置，请问 k 分钟后，有多少个方格被灌溉好？
2025-03-16 14:48:03
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原创 【蓝桥】模拟
模拟算法，顾名思义，就是通过代码“模拟”实际情况来解决问题。比如现实中的排队叫号、游戏中的角色移动路径，都可以用模拟算法在代码中还原。它的逻辑通常容易理解，但实现起来需要处理大量细节，堪称“细节控的战场”。复杂问题可以拆解为简单细节的组合。通过不断练习模拟题（如日期转换、文本处理、游戏规则模拟），能提升代码严谨性与逻辑思维能力。记住，模拟算法的关键不在于“炫技”，而在于对每个细节的精准把控。现在，赶紧动手写几道模拟题，巩固所学吧！微语录：你总会迎来那束光，或早或晚。
2025-03-15 21:49:23
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原创 【枚举】反倍数
给定三个整数abc，如果一个整数既不是a的整数倍，也不是b的整数倍，还不是c的整数倍，则这个数称为反倍数。请问在1至n中有多少个反倍数？
2025-03-14 07:56:21
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原创 【枚举】特别数的和
小明对数位中含有 2、0、1、9 的数字很感兴趣（不包括前导 0），在 1 到 40 中这样的数包括 1、2、9、10 至 32、39 和 40，共 28 个，他们的和是 574。请问，在 1 到 n 中，所有这样的数的和是多少？
2025-03-14 07:27:47
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原创 【蓝桥】枚举
根据问题性质和约束条件，确定每个变量的取值范围。这一步是优化时间复杂度的关键。例如，在求两数之和的问题中，可通过分析约束缩小枚举范围，减少无效计算。枚举算法以其简单直观的特点，成为算法学习的基础内容。尽管在大规模问题中效率受限，但其清晰的逻辑为复杂问题提供了初步解决思路。通过掌握解空间类型和循环枚举步骤，我们能更灵活地应用枚举算法，为后续学习回溯、搜索等高级算法奠定基础。在实际编程中，合理界定解空间范围、优化枚举逻辑，能最大化发挥枚举算法的价值。
2025-03-14 07:06:52
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原创 【蓝桥】常用库函数
定义在头文件<cstring>中主要作用是对一块内存区域进行设置值的操作定义在头文件<utility>中主要作用是用于交换两个变量值如果需要对自定义类型进行交换操作，可以通过重载swap函数来提高效率或者实现特定逻辑定义在头文件中主要作用是用于反转序列容器（如vectorstringdequearray等）中的元素顺序如果自定义的容器支持双向迭代器，也可以使用reverse()来反转其中的元素定义在头文件中主要作用是用于移除给定范围内的连续重复元素，只保留每个重复序列的第一个实例。
2025-03-04 15:52:24
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原创 【蓝桥】全排列
用于重新排列给定范围内的元素到下一个字典序排列。如果当前排列已经是最后一个排列，则该函数会将其调整为第一个排列（即升序排列），并返回 false；否则，它将排列调整为下一个更大的排列，并返回 true// 根据长度排序do {return 0;在使用之前，一般需要先对数据进行升序排序，以确保从最小的排列开始当没有更多的排列时，返回false并将范围恢复为初始状态（即最小排列）用于将给定范围内的元素重新排列为前一个字典序排列。
2025-03-02 23:23:29
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原创 【蓝桥】最值查找
return 0;#include <algorithm> // 包含min_element和max_elementif(min_it!if(max_it!return 0;定义：用于找到第 n 小或第 n 大的元素，其平均时间复杂度为 O(n)// 输出结果以验证return 0;微语录：在追求梦想的道路上，每一步都算数。无论前方是荆棘还是坦途，持续前行的勇气和对未知的好奇心，才是通往成功的真正钥匙。
2025-03-02 20:13:27
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