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我也要
运用某种算法通过大量的数据进而使计算机进行衍化进化。
能用简单方法解决的就用简单方法解决，只有非用不可，并且可以带来显著提升的时候才用
数据 模型 算法 （需求）
联合概率 条件概率 独立性 条件独立
告别‘打架’的检测头：手把手教你用PyTorch实现YOLOv11解耦头（附完整代码）
本文详细解析了YOLOv11解耦检测头的创新设计与PyTorch实现，通过解耦分类和回归任务，显著提升目标检测性能。文章包含完整的代码实现、架构设计解析及工程调优技巧，帮助开发者深入理解并应用这一先进技术。
机器学习相关的数学概念的学习记录【不定时持续更新】
数学基础薄弱，在机器学习中遇到的相关知识点的记录，只是想简单理解一下基础的数学概念而已。
Linux内核同步原语之队列自旋锁（Queued Spin Lock）深度解析
本文深度解析了Linux内核中的队列自旋锁（Queued Spin Lock）机制。通过对比传统自旋锁的瓶颈，详细阐述了队列自旋锁如何利用紧凑的4字节结构、每CPU节点数组和pending位优化，有效解决多核（SMP）系统中的缓存行乒乓和惊群效应，实现公平、高效的锁等待队列，从而显著提升内核在高并发场景下的可扩展性与性能。
机器学习中几种常见的乘积(product)
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
Win10/Win11系统下冒险岛V128单机版一键搭建教程（含MySQL配置避坑指南）
本文提供Win10/Win11系统下冒险岛V128单机版一键搭建的详细教程，涵盖服务端部署、MySQL配置优化及常见问题解决方案。通过本指南，玩家可轻松实现单机版冒险岛的一键启动，重温经典游戏体验，同时避免常见的技术陷阱。
Word公式一键转MathType保姆级教程（附omml2mml.xsl报错终极解决方案）
本文提供Word公式一键转MathType的保姆级教程，重点解决常见的omml2mml.xsl报错问题。通过详细分析报错原因、官方解决方案实操步骤及转换后格式优化技巧，帮助用户高效完成公式转换，适用于科研论文和商业文档编辑。
人工智能数学基础-内积和外积
一。三角形面积1、s=(1/2)*底*高 2、海伦公式: s=√[p(p-a)(p-b)(p-c) ]其中p=1/2(a+b+c) , 推导过程 求出ha，然后用公式1即可。3、s=1/2absinC, s=1/2acsinB ,s=1/2bcsinA 由公式1推导而来二。余炫定理 二。向量内积（点积。数量积）与外积（叉积。向量积）1.内积a和b的点积公式为：（也就...
74HC165级联踩坑实录：STM32读取32路开关状态，时序调试与常见问题排查
本文详细介绍了74HC165级联在STM32读取32路开关状态时的时序调试与常见问题排查。从硬件设计的PCB布局优化、电源噪声控制，到软件时序的精确调校和数据采集策略，提供了完整的解决方案。通过逻辑分析仪和示波器的高效使用，解决了信号延迟和干扰问题，最终实现了稳定可靠的32路信号读取。
向量点乘（内积）和叉乘（外积、向量积）概念及几何意义解读
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。 点乘公式 对于向量a和向量b：
ollama使用CPU安装qwen-coder模型_并在eclipse中使用ai coder插件_配置本地qwen-coder模型_ollama常用操作记录---AI大模型应用探索0002
文章摘要：作者分享了在Windows 10上安装和使用Ollama模型的过程。尝试了不同规模的qwen-coder模型（7b、1.5b和0.5b），发现7b模型响应极慢（需35分钟），而1.5b模型表现较好（3秒响应）。最终选择1.5b版本用于代码开发辅助，支持多语言自动补全。同时提到在最新版Eclipse中的AIcoder配置问题。文章重点比较了不同模型规模在CPU环境下的实际使用体验和响应速度差异。
YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
统计原理笔记 Notes for Statistics II
商统笔记
基于MATLAB编程的LSTM的时间序列预测
时间序列预测，回归分析，LSTM详细原理
【机器学习】统计学与概率论知识点汇总
常见分布 正态分布： 标准正态分布： 对数正态分布： 均匀分布： 指数分布： 伽玛分布：，其中 分布： 设是来自正态总体的一个样本，则 若是来自标准正态分布的一样样本，则其平方和服从自由度为n的分布。 贝塔分布： t分布：，t分布是正态总体的一个样本的样本均值与样本标准差的特定函数。当自由度较大（如）时，t分布...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
龙星计划机器学习笔记
前言 最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程，具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型，同时还介绍了最近几年比较热门，比较新的算法，另外也将ML理论和实际问题结合了起来，比如将其应用在视觉上，web上的等。总之，虽然课程内容讲得不是特别细（毕竟只有那么几节课），但是内容还算比较新和比较全的。学完这些课后，收获还算不少的，至少了解到了自己哪方面的知识...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
基于统计学的机器学习（一）
写在之前： “全世界都在编程，除了计算机系的学生，因为他们都在忙着学数学。” ——我说的 本文为博主学习李航老师《统计学习方法》和周志华老师《机器学习》及相关内容的读书笔记，相关表述仅代表个人理解，恳请相互学习讨论。另：强烈推荐以上两本著作。 一、统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。又称统计机器学习（statistical mach
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
Deep learning：四十(龙星计划2013深度学习课程小总结)
头脑一热，坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程，课程预先的计划内容见：http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html。上课老师为微软研究院的大牛——邓力，群（qq群介绍见：Deep learning高质量交流群）里面有人戏称邓力（拼音简称DL）老师是天生注定能够在DL（Deep learning）领域有所成就的，它的个人主页见：h...
机器学习1——概率论
学习数据挖掘的时候看到需要有机器学习的基础，然后就在Cousera上找到了Andrew Ng的Machine Learning看了一下，讲的深入浅出，对新手大有裨益，可是回过头来当回顾他讲的回归分析法以及梯度下降法时发现大学学习的很多公式都忘了，于是再去找概率论、线性代数，以及统计的相关书籍来看。接下来便是关于概率论及随机过程学习中的一点总结，希望能够对知识点进行一下梳理。 （一）基础概率 （
快速学习-机器学习(线性代数[概率统计])
线性代数 概率统计 常用统计变量 常见概率分布 重要概率公式
关于机器学习的数学基础-高数、线性代数、概率论与数理统计
文章目录高等数学线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值和特征向量二次型概率论和数理统计随机事件和概率随机变量及其概率分布多维随机变量及其分布随机变量的数字特征数理统计的基本概念 高等数学 1.导数定义： 导数和微分的概念 f′(x0)=limΔx→0 f(x0+Δx)−f(x0)Δxf'({{x}_{0}})=\underset{\Delta ...
【机器学习300问】139、Post-LN 和 Pre-LN 的区别？
Post-LN与Pre-LN的核心区别在于LayerNorm的位置：Post-LN在残差连接后，导致梯度需经LayerNorm变换，深层易出现梯度衰减或震荡；Pre-LN先做归一化，使输入稳定，残差路径梯度可无损回传，显著提升深层训练稳定性。尽管Pre-LN支持更深层次模型（如LLaMA、Qwen），但存在“深度诅咒”——深层贡献不足。相比之下，Post-LN浅层表现尚可，深层数易发散。因此，现代大模型普遍采用Pre-LN以保障训练可靠性。
python 机器学习 交叉验证train_test_split 网格搜索GridSearchCV
最佳参数: {'metric': 'euclidean', 'n_neighbors': 3, 'weights': 'uniform'}交叉验证 用于在数据集中拆分成测试集和验证集，用于模型训练和验证。最佳交叉验证得分: 0.9428571428571428。网格搜索 用于自动查找最合适的模型参数，用于模型调优。测试集准确率: 1.0。
【机器学习300问】138、LayerNorm和BatchNorm的区别？
本文阐述了归一化与标准化在深度学习中的核心作用。输入层标准化可统一初始输入，但深层网络仍面临激活分布漂移。为此，提出BatchNorm与LayerNorm两种主流方法。
为什么生成对抗网络训练常不稳定，模式崩溃与判别器过强之间是什么关系？
当支持集不重叠时（即 $D$ 能完美区分真假），JS 散度为常数 $\log 2$，其梯度为 0。这意味着一旦 $D$ 训练得稍好，$G$ 就失去了学习方向，导致训练停滞。生成对抗网络（GAN）的训练本质上是生成器（$G$）与判别器（$D$）之间的非合作零和博弈。以下代码展示了如何通过梯度惩罚（Gradient Penalty）来约束判别器，避免其过强导致生成器梯度失效。判别器过强是导致模式崩溃的直接诱因之一，二者之间存在明确的**“梯度误导”**因果关系。
人工智能，机器学习，深度学习，神经网络之间到底是什么关系，它们之间有什么联系和区别
联系：四者是目标 - 方法 - 架构 - 深化的递进关系。AI 是终极目标，ML 是实现 AI 的主流路径，NN 是 ML 中模仿人脑的算法架构，DL 是利用深层 NN 解决复杂问题的最强工具。区别核心AI包含非学习型规则系统（如专家系统）。ML强调“从数据中学习”，但通常需要人工介入特征工程。NN是具体的算法模型，浅层 NN 属于传统 ML。DL特指“深层”NN，核心优势在于自动特征提取和处理非结构化大数据的能力。技术选型建议：若数据量小、特征明确且需要高可解释性（如金融风控表格数据），首选。
【人工智能驱动的电催化研究-01】人工智能是什么？AI、机器学习、深度学习和神经网络之间有什么区别？
介绍人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的基本概念及相互关系。围绕催化剂性能预测，解释样本、特征、标签、模型、参数、训练、预测与验证的含义。结合二硫化钼边缘位点与析氢活性的研究案例，说明科学问题如何指导特征选择。利用真实文献中的析氢数据，通过手算和Python实践，对比人工规则与均值模型，理解参数学习和误差评价。强调数据学习不保证预测更优，相关性不能直接证明反应机理，文献数据还须核查实验条件与适用范围，为后续编程、数学和电催化机器学习课程建立基础。
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