GamBleout的博客

Dropout是一种神经网络训练技术，旨在通过随机地“丢弃”或屏蔽一部分神经元来减少过拟合。在训练过程中，每个神经元都有一定的概率被随机选择并屏蔽，这些被屏蔽的神经元在前向传播和反向传播时都不起作用。

提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域特征是唯一的、可追踪的、能比较的–角点。

最小二乘法（Least Squares Method，又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差（即观测值与模型预测值之间的差）的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法在回归分析、曲线拟合、机器学习等领域有着广泛的应用。

模型压缩是一个重要的讨论话题，因为它直接关系到模型在实际应用中的效率和部署能力。模型压缩的主要目的是在保持模型性能的同时，减少模型的参数量和计算量，从而加快推理速度、降低存储需求，使得模型能够在资源受限的设备上运行。

【代码】交叉熵的数学推导和手撕代码。

调取api和本地部署llm使用上的优劣调取API的优势：调取API的劣势：本地部署LLM的优势：本地部署LLM的劣势：调取API的优势：方便快捷：通过API调用大型语言模型，可以迅速集成到现有的应用程序或服务中，无需担心模型的部署和维护问题。灵活性高：用户可以根据需要随时调整API调用的参数，实现不同的功能和效果。成本可控：对于小型项目或初创企业而言，使用云端的API服务可以降低成本，避免高昂的基础设施投资。持续更新：云端服务提供商会定期更新模型，用户无需自己进行模型训练和维护，即可享受到最新的

在这个示例中，my_decorator是一个装饰器函数，它接收一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。优点：GIL的存在简化了Python的内存管理，避免了多线程编程中的许多复杂问题，如线程同步和互斥。装饰器是Python中一个非常强大的功能，它允许我们在不修改原有函数或类代码的情况下，给函数或类添加新的功能。使用支持并行计算的库：如NumPy、SciPy等，这些库内部实现了高效的并行计算机制，可以在不受GIL限制的情况下执行复杂的数学运算。性能监控：测量函数的执行时间等性能指标。

梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，梯度值变得非常大，超出了网络的处理范围，导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。由于反向传播算法中，各层之间的权重系数是通过导数来修正的，而当网络层数增多时，由于链式法则，当导数值小于1时（如sigmoid函数），越靠近输入层的导数越接近0，从而权重系数无法得到有效修正。选择合适的激活函数：例如ReLU函数，它在输入为正时梯度恒为1，有助于缓解梯度消失问题，但也要注意ReLU函数在输入为负时梯度为0可能导致“死神经元”问题。

判断失真类型类型类型模糊失真：表现：图像细节不清晰，边缘模糊，整体看起来像是被一层薄雾笼罩。原因：可能是由对焦不准确、相机抖动、快门速度过慢或景深过浅等原因造成。判断方法：观察图像中的细节是否清晰，边缘是否锐利。如果整体模糊，且没有明显的几何形状变化，则可能是模糊失真。色彩失真：表现：图像中的颜色与原始场景的颜色不一致，出现偏色或色彩饱和度异常。原因：可能是由白平衡设置不当、光线条件变化、相机色彩传感器性能限制或后期处理过度等原因造成。判断方法：将图像中的颜色与参考颜色或实际场景进行对比

开运算是先对图像进行腐蚀操作，再对腐蚀后的结果进行膨胀操作。其数学表达式为：Opening(A) = Dilation(Erosion(A))，其中A是输入图像，Erosion和Dilation分别表示腐蚀和膨胀操作。

KAN网络，全称为Kolmogorov-Arnold Networks，是一种新型的神经网络架构，其设计灵感来源于Kolmogorov-Arnold表示定理。该定理表明，多元连续函数可以表示为有限数量的单变量连续函数和二元加法运算的复合。KAN网络正是基于这一理论，旨在通过在网络边缘（即权重）上引入可学习的激活函数，来提高模型的灵活性和表达能力，同时保持模型的解释性。

腐蚀操作类似于“领域被蚕食”，它会将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化。在形态学操作中，腐蚀是通过一个结构元素（通常是一个小的矩阵或模板）对图像进行扫描，只有当结构元素完全包含在目标区域内时，才保留该结构元素中心对应的像素点，否则将其视为背景。

LN层，即层标准化层，是另一种归一化技术，它主要关注于对神经网络中某一层的所有神经元进行归一化处理。

GPU则是被动运行的，在接收到CPU指派的任务后才开始工作，并在任务完成后进入休眠状态等待下一个任务。由于GPU需要处理大量的并行计算任务，其能耗通常比CPU高。在成本方面，高端GPU的价格往往比同等级的CPU更高，但在需要高性能图形处理或并行计算的应用中，GPU的投资回报率可能更高。GPU的计算能力则主要体现在其并行处理能力上，能够同时处理成百上千个计算任务，因此在处理大量数据时具有显著优势。CPU主要负责执行复杂的计算任务，特别是那些需要高逻辑处理能力的任务，如操作系统调度、应用程序执行等。

大模型，通常指的是在深度学习领域，具有大规模参数和复杂结构的模型。这些模型往往需要大量的计算资源和数据进行训练和推理。大模型因其强大的表示能力和泛化性能，在多个领域展现出了显著的优势。

损失函数（Loss Function），也称为误差函数，是机器学习和深度学习中的一个重要概念。它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。简单来说，损失函数是一个数值评估指标，通过比较模型输出和真实标签之间的差异，来评估模型的预测性能。

死神经元：当神经网络中的某些神经元在训练过程中始终不被激活，即其输出值始终接近于零，这些神经元就被称为“死神经元”。与Sigmoid函数类似，也存在梯度消失问题，但相对于Sigmoid函数，其输出范围更大，有利于梯度的传播。Leaky ReLU是ReLU的一个变体，在输入为负时给予一个小的非零斜率，避免了“死神经元”问题。在正区间内解决了梯度消失问题，但在负区间内梯度为0，可能导致“死神经元”问题。将一组数值转换为概率分布，即所有输出的和为1，且每个输出都在(0,1)之间。当输入为负时，输出为0。

梯度的定义主要出现在多元函数的微分学中，是一个向量场，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

Docker，它是一个开源的应用容器引擎，就像是一个超级轻便的箱子，可以把应用和它需要的所有环境打包在一起。这样，不管在哪里运行，只要打开这个箱子，应用就能以相同的方式运行，超级方便的！而Anaconda呢，它是一个开源的Python发行版，Anaconda不仅仅是一个Python包管理器，它更像是一个科学计算和数据科学的环境管理器。

卷积层是CNN中的核心组件，它通过卷积运算对输入数据进行特征提取。卷积层由多个卷积单元组成，每个卷积单元的参数通过反向传播算法优化得到。

过拟合是指在机器学习或深度学习中，模型在训练数据上表现过于优异，几乎能够完美地拟合训练数据，但在未见过的测试数据上表现却较差的现象。这通常是因为模型过度学习了训练数据中的噪声和细节，而未能捕获到数据的通用规律。

相机标定是指通过对相机进行一系列的参数测量和计算，来确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标、畸变系数等）和外部参数（如相机的位置、姿态和方向等），从而建立相机成像的几何模型。这一过程的目的是提高图像处理的精度和准确性，确保从图像中获取的信息能够真实地反映实际场景。

图像的边缘是图像中亮度、颜色或纹理等特征发生急剧变化的地方，这些变化通常代表了图像中不同对象的边界。边缘检测是图像处理中的一个重要环节，它对于图像分割、图像识别、图像压缩等领域都有着广泛的应用。在数字图像中，边缘通常是通过计算图像中每个像素点与其邻域像素点的差异来检测的。这些差异可以通过各种边缘检测算子来量化，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。

包括低通滤波器（允许低频通过）、高通滤波器（允许高频通过）、带通滤波器（允许一定范围的频率通过）、带阻滤波器（允许一定范围的频率通过并阻止其他频率通过）、全通滤波器（允许所有频率通过，只改变相位）和陷波滤波器（阻止一个狭窄频率范围通过）。其中，Canny边缘检测是一种非常流行的算法，它通过多阶段处理（如图像降噪、计算梯度、非极大值抑制和双阈值筛选）来提取图像的边缘信息。直方图均衡化是一种用于改善图像对比度的技术，它通过重新分配图像的亮度值，使图像的直方图分布更加均匀，从而增强图像的视觉效果。

优化器有哪些，原理是什么？优化器有哪些，原理是什么？优化器有哪些，原理是什么？随机梯度下降（SGD, Stochastic Gradient Descent）原理：SGD每次从训练集中随机选取一个小批量（mini-batch）样本，然后计算这个小批量样本的损失函数，通过反向传播计算梯度，并沿着梯度的反方向更新参数。特点：计算效率高，适用于大规模数据集。但对参数较为敏感，需要较好的初始化。容易陷入局部最小值，且每次更新方向波动较大。RMSprop原理：RMSprop是一种自适应学习率方法，

Canny边缘检测算子是一种旨在以最优方式从图像中提取边缘信息的算法。低错误率：算法应尽可能多地标识出图像中的实际边缘，同时尽量减少噪声产生的误差。高定位性：标识出的边缘应与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像中的每个边缘只应被标识一次，避免重复边缘的出现。

PPO算法，全称为Proximal Policy Optimization（近端策略优化），是一种强化学习算法。它由OpenAI在2017年提出，旨在解决策略梯度方法中的一些问题，特别是训练过程中的不稳定性和计算复杂度高的问题。PPO算法通过限制策略更新的步长，使得训练过程更加稳定高效，从而在多个领域得到了广泛应用。

注意力机制核心思想是让模型在处理输入数据时，能够动态地关注到输入序列中最重要的部分。基本思想是在序列到序列（Seq2Seq）模型中，注意力机制允许解码器在生成每个输出词时，不仅考虑编码器最后时刻的输出，还考虑编码器所有时刻的输出，但给予不同时刻的输出不同的权重（即注意力权重）。这样，模型就能够“注意”到输入序列中与当前输出最相关的部分。

透视变换（把斜的图变正，也就是一个坐标系到另外一个坐标系）是一种图像处理技术，它利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，但仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。透视变换是中心投影的射影变换，在用非齐次射影坐标表达时是平面的分式线性变换。

仿射变换（原图和一个矩阵进行运算）是指在几何中，图像从一个向量空间经过一次线性变换和一次平移，映射到另一个向量空间的过程。这种变换可以保持图像的“平直性”和“平行性”，即直线经过仿射变换后仍然是直线，平行线经过变换后仍然保持平行。

在图像处理领域，蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型（教师模型）来指导一个小型且简单的模型（学生模型）的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。因此，蒸馏的目标是将教师模型的知识转移到学生模型中，以便在保持或接近教师模型性能的同时，降低计算成本和模型复杂度。在图像处理任务中，蒸馏可以应用于多个方面，如图像分类、图像识别、图像生成等。在蒸馏过程中，学生模型会尝试模仿教师模型的输出或行为。输出级蒸馏。

特征工程是指对原始数据进行一系列的处理和转换，以便从中提取出对模型训练和预测最有用的特征的过程。它是机器学习和深度学习项目中至关重要的一个环节，对模型的性能有着直接且显著的影响。

在处理文本时，CNN可能使用一维卷积操作（如TextCNN），以捕捉文本中的n-gram特征。：虽然CNN也可以用于文本处理（如文本分类、情感分析等），但此时输入的是文本数据，通常需要先转换为词向量或字符向量的形式，形成一维或二维的矩阵。：CNN通过权重共享机制，减少了模型参数的数量，降低了计算复杂度，并提高了模型的泛化能力。：CNN具有层次化的结构，从低级的特征提取到高级的特征组合，逐渐构建出对数据的全面理解。：池化层（如最大池化、平均池化）用于降低数据的空间维度，减少计算量，并提取最重要的特征。