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摘要：本项目基于手机硬件参数预测二手手机价格区间（0-3类）。通过收集电池容量、内存、摄像头像素等20个特征指标，构建全连接神经网络模型。采用PyTorch框架实现数据预处理、模型构建与训练，使用交叉熵损失函数和SGD优化器进行多分类任务。模型包含两个隐藏层（128和256个神经元），通过ReLU激活函数处理非线性关系。实验将数据按8:2划分训练集和验证集，采用批处理方式优化训练效率，为手机定价提供数据驱动的决策支持。

本文介绍了深度学习中参数初始化和损失函数的关键内容。参数初始化部分详细阐述了7种初始化方法（均匀分布、正态分布、全0/1、固定值、Kaiming、Xavier）及其适用场景，并提供了PyTorch实现代码。损失函数部分重点讲解了多分类交叉熵损失(softmax)、二分类交叉熵损失(sigmoid)和回归任务中的MAE损失(L1)的计算原理与实现方式，包括数学公式和对应PyTorch函数。文章还给出了不同激活函数下初始化方法的选择建议，以及各类损失函数的特点和适用任务。

PyTorch自动微分与神经网络基础 摘要： PyTorch通过autograd模块实现自动微分功能，极大简化了神经网络训练过程。 神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，神经网络工作过程包括前向传播（计算预测值）和反向传播（计算梯度并更新参数）,神经元工作时会产生4个关键值

本文讲述了深度学习简介、深度学习相关框架、以及详细介绍了Pytorch框架及基本API操作

本文主要说明了聚类算法的KMeans算法以及介绍了混淆矩阵中的精确度、召回率、F1分数

本文主要说明机器学习中分类算法的逻辑回归，主要解决分类问题，介绍了逻辑回归应用场景以及逻辑回归原理（交叉熵损失函数、似然函数以及伯努利分布函数），也说明了交叉熵和似然函数关系，最后介绍了逻辑回归API以及案例

本文主要对机器学习算法中的回归算法进行介绍，说明了线性回归API、损失函数、正规方程法、梯度下降法、回归模型评估方法以及案例详细代码，而且文章中介绍了机器学习算法使用到相关的数据知识，便于大家理解

本文主要对KNN算法进行介绍，了解APi、距离度量、以及特征处理

本文介绍了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）三大核心概念及其关系。AI是模拟人类智能的广泛领域，ML作为其子集通过数据学习规律进行预测，DL则利用多层神经网络处理复杂模式识别。文章通过买西瓜和房价预测的案例，生动解释了机器学习的基本原理，包括特征、标签、线性回归等关键术语。同时概述了机器学习的发展历史和AI三要素（数据、算法、算力），并介绍了结构化/非结构化数据、数值/分类数据等数据类型划分。文章强调模型是学习到的规则集合，而大模型通过海量参数提升处理能力。

Streamlit是一个开源的Python库，专为数据科学家和工程师设计，可快速将数据分析和模型转化为交互式Web应用。它具有简单易用、快速开发、高度可定制等特点，提供文本、输入控件、数据展示等丰富组件。文章展示了用户注册页面和AI聊天机器人的实现案例，并介绍了如何通过Ollama调用本地大模型构建智能对话系统。Streamlit无需前端知识，通过简洁的Python代码即可创建功能完善的Web应用，适合快速原型开发。聊天机器人基于Streamlit和Ollama共同创建。

聊天机器人是一种模拟人类对话的程序，应用广泛于客服、教育、娱乐等领域。其核心技术包括自然语言处理（NLP）、对话管理和个性化交互。当前主流搭建方式包括无代码平台、开源框架和大模型集成三种，其中基于大模型（如DeepSeek、Kimi等）的方案能提供更优的对话体验。Ollama作为一个开源的本地大模型部署工具，简化了LLM的本地运行流程，支持多种模型并保障数据隐私。文章详细介绍了聊天机器人的架构、应用场景及Ollama的安装使用方法，为不同需求的开发者提供了技术选型参考。

介绍Python数据分析三大核心库Numpy、Pandas和Matplotlib。三者协同工作，形成"数值计算-数据处理-结果可视化"的完整分析流程。文章还提供了各库的安装方法和中文显示解决方案，并通过一个完整案例演示了三库的综合应用流程，展示了从数据生成、处理到可视化的典型数据分析工作流。

文章摘要： 本文系统介绍了三种基础排序算法。首先解释了排序算法的稳定性概念（相同元素相对位置不变），并列举了稳定与不稳定算法示例。然后详细讲解了冒泡排序（相邻元素两两比较交换）、选择排序（每轮选择最小元素交换）和插入排序（将无序元素插入有序部分）的原理、实现步骤和时间复杂度分析。其中冒泡排序为稳定算法，时间复杂度O(n²)；选择排序不稳定，最优O(n)；插入排序通过构建有序序列实现排序。三种算法均附有Python代码实现样例，适用于小规模数据排序场景。

本文介绍了数据结构的基本概念与分类，重点阐述了线性结构的存储实现方式。主要内容包括： 内存存储基础：以字节为单位，整型占4字节，字符占1字节； 线性结构特点：非空集、每个节点最多一个前驱和后继； 顺序表实现：分为一体式和分离式存储，通过下标偏移实现O(1)访问； 链表结构：详细说明单向链表、循环链表和双向链表的节点构成； 代码示例：用Python实现单向链表的基本操作，包括节点类、链表类及增删查等方法。文章对比了顺序表和链表的存储特点，为理解数据结构提供了基础框架。