『机器学习』核心概念的可视化解释

原创 已于 2023-03-07 14:15:43 修改 · 314 阅读 · 1 ·
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#机器学习 #人工智能 #逻辑回归

于 2023-03-06 14:04:30 首次发布
本文介绍了亚马逊的MLU（机器学习大学）教育计划，特别是MLU-Explain部分，它通过互动可视化来阐述机器学习的基本概念，如ROC AUC、交叉验证等，以及线性回归、逻辑回归等模型。

👍 『机器学习』核心概念的可视化解释

MLU（ Machine Learning University，机器学习大学）是亚马逊的一项教育计划，旨在教授机器学习理论和实际应用。MLU-Explain 作为计划的一部分，通过可视化这种信息丰富且有趣的方式，讲解了机器学习的重要概念。交互页面的设计非常酷！

https://mlu-explain.github.io/

不过现在涉及的模型不太多，主要有机器学习基本概念（ROC AUC 交叉验证 测试/验证/测试集 准确率 召回率等等），还有简单线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等

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vLLM 巨大里程碑
01-06 400
大家好，我是 Ai 学习的老章我是 vLLM 的粉丝，更新过 N 多相关文章，内网部署大模型全都是使用 vLLM前文之后继续介绍 vLLM 的最新的几个动态。
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阿里开源Wan2.2视频生成全家桶
01-06 852
Wan2.2是阿里通义万相团队推出的第二代视频生成大模型。从官方定位来看，它对标的是 Runway、Pika、可灵等闭源商业产品，目标是成为开源领域最强的视频生成模型。从技术路线上看，Wan2.2 基于架构，并在此基础上做了大量创新。引入 MoE（混合专家）架构：这是 Wan2.2 最大的技术亮点训练数据大幅扩增：图片增加了 65.6%，视频增加了 83.2%电影级美学优化：专门针对光影、构图、色调进行了精细标注推出高效的 5B 轻量模型：支持消费级显卡部署。
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OpenCode：开源版Claude Code来了，附Windows客户端
01-05 1291
OpenCode是一个100% 开源的 AI 编程智能体，可以在终端、桌面应用或 IDE 里使用。和 Claude Code 有什么区别？完全开源：代码全在 GitHub 上，想怎么改就怎么改不绑定模型：Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 甚至本地模型都能用，75+ 个 LLM provider 随便切内置 LSP 支持：能自动识别你项目用的语言，加载对应的 LSPTUI 极致体验：这帮人是 Neovim 用户，也是的创造者，对终端的执念可想而知客户端/服务端架构。
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腾讯翻译大模型，手机可运行
01-04 896
HY-MT1.5：18 亿参数的轻量级版本：70 亿参数的完整版这两款模型主打一个“又快又准”：支持33 种语言的互译，还额外覆盖了5 种民族语言和方言。最牛的是，1.8B 的小模型翻译质量居然能逼近 7B 大模型，"小钢炮"属性拉满。[外链图片转存中…(img-WTJUiCxq-1767539031275)]
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目前世界上最好的文生图开源模型，本地部署，Windows可用前端
01-04 708
Z-Image Turbo 在阿里云上的价格为每千张图像 5 美元，是目前最便宜的图像模型之一，比 FLUX.2（每千张图像 12 美元）、HiDream-I1-Dev（每千张图像 26 美元）和 Qwen-Image（每千张图像 20 美元）都要便宜。Z-Image Turbo 是阿里云通义-MAI 团队（与阿里云万和 Qwen 团队无关）发布的首款模型，超越了 FLUX.2、HunyuanImage 3.0 (Fal) 和 Qwen-Image。Z-Image 是一个强大的、高效的图像生成模型，具有。
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开源AI做PPT神器，本地部署，支持Ollama
01-01 918
Presenton本地跑。你可以用 OpenAI、Gemini、Claude 这些云端模型，也可以用 Ollama 跑本地开源模型，数据完全不出你的机器。你可以直接上传已有的 PPTX 文件，让它学习你的设计风格（颜色、字体、间距、布局逻辑），然后批量生成同风格的 PPT。官方管这叫"品牌 DNA"——你的模板一旦创建，后续生成的每一张幻灯片都能保持一致的设计语言。这对企业用户来说简直是福音。✅自定义模板与主题：用 HTML + Tailwind CSS 随便造，无限量创建✅AI 模板生成。
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【开源项目】AI 账号控制中心，一键配置所有Agent
01-01 669
Quotio是一个原生 macOS 菜单栏应用，用 SwiftUI 写的，界面非常精致。统一管理你所有的 AI 账号，实时追踪配额，自动故障转移。说白了，就是在你 Mac 的菜单栏里放一个"AI 账号控制中心"，点一下就能看到所有账号的配额使用情况，不用再一个个网站登录去查了。这货在 GitHub 上已经有1.2k Stars，说明确实解决了很多人的痛点。🔌多Provider支持。
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MiniMax M2.1 量化版来了
12-31 323
大家好，我是 Ai 学习的老章我看官方部署文档，虽然模型文件只有 230GB，但是如果想要支撑更高上下文达到理想效果，所需显存还是蛮高的：模型权重 220GB+ 每百万 Tokons 上下文需要 240GB 显存。推荐几个主流且稳定的量化版吧，本地跑起来成本低很多。
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Gemini-CLI 进阶玩法，详细版
12-31 700
大家好，我是 Ai 学习的老章最近高频使用 Gemini-CLI，发现很多同学对其了解还是太少了专门在写一篇介绍几个高级用法。
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我写了一个OCR测试工具：DeepSeekOCR、PaddleOCR 和 混元OCR
12-31 333
可以实现同样的提示词 + 图片/PDF，利用 Python 多线程并行调用 DeepSeek、Paddle 和 混元这三个模型的 API 进行解析，并将结果并排展示。最近的 OCR 大模型我都做了本地部署和测试，还写了一个 API 统一对接这三个模型。使用也很简单，图片/PDF 上传之后，输入提示词，没有特殊要求，使用默认就行。前端其实纯 HTML+CSS+js 实现，为了内网部署，不依赖任何 CND。感兴趣的同学可以试试，OCR 模型 API 部分替换成官方/第三方的 API。
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DeepSeek-OCR本地部署（1）：CUDA 升级12.9，不重启，教程
12-30 1374
大家好，我是 Ai 学习的老章DeepSeek-OCR 开源有段时间了，我曾详细测试过DeepSeek-OCR 官方项目 README:中有关于 vllm 0.8.5+cu118+transformers>=4.51.1 下进行的详细步骤，但是教程中在线推理部分 vLLM 还是 nightly 版本。我看网上大家根据官方文档进行部署，问题多多。正好，。
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本地部署PaddleOCR，消费级显卡轻松跑，支持本地图片和PDF文件
12-30 919
大家好，我是 Ai 学习的老章
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腾讯混元OCR大模型，本地部署，实测
12-30 681
大家好，我是章北海
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科研神器，大模型阅读论文，免费用Gemini、Claude
12-29 725
【摘要】AlphaXiv是一款AI驱动的论文阅读神器，提供多项高效科研工具：支持与PDF文档对话、高亮引用、多语言查询、自动生成研究博客和BibTex引用。其浏览器插件可一键跳转arXiv等平台，集成Gemini3Pro等大模型免费使用。新增功能包括SOTA模型基准查询、论文地理分布可视化，以及DeepSeek-COR的API调用服务。该工具显著提升论文阅读效率，实现3分钟完成总结翻译，支持中英互转和跨文献概念关联。（149字）
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阿里千问安全审核大模型，本地部署，实测
12-29 735
大家好，我是 Ai 学习的老章
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动动嘴就能查数据库，这个开源项目有点猛
12-29 697
Wren AI 是我最近看到的 GenBI 赛道最成熟的开源方案之一。它没有走"LLM 直接生成 SQL"这条看起来简单但坑很多的路，而是老老实实做了一层语义抽象。这个方向是对的。官方文档写得也很清楚，把 RAG + LLM 查数据库的四大挑战（上下文收集、检索精度、SQL生成、协作）都点出来了，然后一一给出解决方案。这种"先讲问题再讲方案"的思路，说明团队对这个领域理解很深。如果你的团队经常有"让 AI 帮我查数据"的需求，值得认真评估一下。
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PDF 文件翻译，我有4个方案推荐
12-28 811
本文汇总了4种AI论文PDF翻译方案：1）豆包插件-操作简单但样式损失大；2）沉浸式翻译arXiv版-完美保留HTML排版；3）BabelDOC开源工具-精准还原排版并优化公式处理，支持本地部署；4）PDF2Zh双语对照工具-基于Gradio实现但免费版较慢。各方案在翻译速度、排版保留和适用范围上各有优劣，为科研工作者提供了多样化的英文文献阅读辅助选择。
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全模态大模型部署，vLLM-Omni 来了，100%开源
12-28 1133
vLLM-Omni是由vLLM团队推出的全新开源框架，专为全模态大模型部署设计。它在原vLLM基础上扩展支持图像、视频、音频等多模态数据处理，并兼容非自回归架构。核心优势包括优化的KV缓存管理、流水线并行执行和灵活资源调度，性能显著优于Hugging Face Transformers。该框架支持主流开源模型如Qwen-Omni，提供OpenAI兼容API，并支持多种并行推理方式。安装可通过uv或Docker完成，支持离线推理和在线API调用，还提供Gradio交互界面。项目由中国开发者主导，未来将发布40
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vLLM 帮助文档翻译，模型相关
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大家好，我是Ai学习的老章前文我介绍了vLLM部署多模态/全模态大模型的vLLM-Omni简介及安装其中最关键的自然是 ModelConfig（模型的配置选项）相关做个翻译，方便自己学习记忆，也分享给大家。
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小米的大模型，就问你快不快吧
12-19 393
📄 技术报告：http://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf。📝 博客文章：http://mimo.xiaomi.com/blog/mimo-v2-flash。🤗 模型权重：http://hf.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash。🎨 AI 工坊：http://aistudio.xiaomimimo.com。我看了一下小米这个 MiMo-V2-Flash，也试用了一下，但。
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