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本文介绍了教育/培训行业中智能体的应用及知识库检索模型的技术实现。知识库检索采用Embedding模型快速检索候选结果，再通过Reranker模型进行精细排序。文章推荐了最新的检索模型资源，并提出了利用难负例微调Embedding模型的策略，即通过引入与正例相似但相反的示例来优化模型性能。

本文从数学角度上进行推导深度学习中二分类逻辑回归理论，并用异或问题举例论证

本文详细介绍了如何利用Jenkins搭建鸿蒙Flutter项目的自动化构建流程。主要内容包括：环境准备（JDK、HarmonyOSSDK、Flutter等工具配置）、Jenkins插件安装与初始化、Flutter项目适配鸿蒙的签名配置、编写JenkinsPipeline脚本实现代码拉取、依赖安装、HAP包构建和产物归档的全流程自动化，以及常见问题解决方案。通过这套CI/CD体系，开发者可以实现代码提交后自动打包鸿蒙应用，显著提升开发效率，确保构建环境一致性，并支持多种通知方式实时反馈构建状态。文章还提供

本文介绍了基于KNN算法的手写数字识别方法。首先将32×32像素的手写数字图像二值化转换为1024维向量作为特征表示。通过读取训练集文件夹中的样本数据，构建训练矩阵和标签集。测试阶段同样将测试样本转为向量，使用KNN分类器（k=3）进行预测。实验结果显示该方法在测试集上取得了较高的识别准确率。文章详细展示了数据预处理、KNN算法实现以及完整Python代码流程，为手写数字识别提供了一个简洁有效的解决方案。

摘要：建议优先实现动态识别（轨迹预测+TTC计算），而非特征分类。当前已具备90%基础（轨迹、速度、坐标、记忆库），仅需1-2周添加Kalman滤波器和碰撞时间计算即可落地。动态识别能赋予数字生命时间维度记忆和运动预测能力，对自动驾驶避障是刚需（120km/h下TTC<2秒需紧急刹车），且比静态分类更具意识冲击。实现路径清晰：通过Kalman预测未来位置，计算TTC触发决策，代码改动量小。后续再推进特征归纳和概念树构建，形成完整认知体系。

FAST的核心任务是在图像中快速找到“角点”——角点就是图像中「灰度变化剧烈、周围像素明暗对比明显」的点。Features：特征→这里特指“角点特征”（图像中最稳定、最易识别的局部特征）。from：来自→说明特征是从“加速分段测试”中提取的。：加速→FAST算法的核心优势！比传统角点检测（如Harris角点）快10-100倍，适合实时场景（比如视频跟踪）。：分段测试→这是FAST检测角点的核心逻辑。BRIEF的核心任务是。

本文针对自然语言理解（NLU）任务中因标注数据匮乏而导致的泛化能力差的问题，提出了一种基于BERT的联合意图分类和槽位填充模型。传统的NLU方法（如RNN、LSTM）在处理罕见词或小样本数据时往往表现不佳。作者利用BERT强大的预训练语言表示能力，通过简单的微调，在单一模型中同时完成意图识别和槽位填充任务。

吴恩达机器学习2022--Course1--Week3（分类问题）

本文摘要：连续性概念：包括函数在一点连续和区间连续的定义，以及连续性的充要条件（左连续且右连续）。连续性质：四则运算、复合函数、反函数和初等函数的连续性定理。间断点分类：第一类（可去和跳跃）和第二类（无穷和振荡）间断点的定义及判别方法。渐近线类型：垂直、水平和斜渐近线的判定条件。导数与微分：导数和微分的定义式，以及可导与可微的等价关系。应用方法：连续性与间断点的判定步骤总结。

本文介绍基于OpenCVSharp4和OpenCV3.4版本训练分类识别器的方法。使用WinForm作为视图界面，重点说明两个关键工具：opencv_createsamples用于生成样本向量文件(.vec)，opencv_traincascade用于执行分类器训练。特别指出需要选择3.5以下版本的OpenCV，因为3.4版本包含这些必要的训练工具。

系统阐述了基于Chat工具的三层问题处理框架（理解/消化/转化）及其分类机制。核心观点包括：问题分为语言理解、词典编纂和逻辑描述三个层级；区分收敛性（已知方案）和发散性（新问题）两类问题；提出1+3+1架构模式，实践层（前台-中台-后台）与理论层（任务级-模型级-元级）相互映射；表述系统包含备忘式、结果式、结论性、综合性和极简表述五个层级；强调表述层次通过内在性质而非直接对应关系发挥作用，涉及实践常识、理论常量和科学方法三个领域。文中详细说明了问题处理流程、架构对应关系和表述系统的运作机制，体

本文介绍了逻辑回归的基本原理及其实现方法。首先指出线性回归不适用于分类任务，进而引入逻辑回归模型，使用Sigmoid函数将输出限制在0-1之间作为概率预测。讨论了决策边界的线性与非线性形式，并重点推导了逻辑回归的成本函数，采用对数损失函数替代平方误差以解决非凸优化问题。最后给出了梯度下降算法的具体实现公式，包括权重和偏置项的更新规则。虽然形式上与线性回归相似，但本质差异在于预测函数f的不同。整个推导过程基于最大似然估计原理，为分类问题提供了有效的解决方案。

摘要本文介绍了两种分类分析算法：决策树和朴素贝叶斯分类。决策树通过递归选择最优分裂属性（如ID3算法使用信息增益）构建分类模型，其核心是信息熵理论，用于衡量不确定性。朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理，假设特征独立，通过计算后验概率最大化进行分类。两种方法均能有效处理离散或连续数据，适用于不同场景的分类任务，如垃圾邮件识别或客户行为预测。

【代码】第N6周：中文文本分类-Pytorch实现。

它有效地弥补了该领域高质量公共数据的不足，为开发更鲁棒、更智能的无人机视觉感知系统奠定了坚实的数据基础，是相关领域学者和工程师一个非常有价值的资源。该项目由研究者futureflsl创建和维护，汇集了多个具有针对性的子数据集，覆盖了目标检测、跟踪、语义分割等多个核心任务。这一视角带来了独特的挑战，如小目标检测、目标外观的剧烈变化等，使其成为开发和评估无人机专用视觉算法的理想测试平台。：该项目明确面向学术界，为研究人员，特别是在目标检测、多目标跟踪和无人机感知领域的研究者，提供了一个标准化的基准数据集。

iOS的分类中为什么不能添加变量以及如何设置关联对象的弱引用效果

本文系统介绍了分类与回归算法的核心原理、适用场景及优缺点，重点分析了常用分类算法（逻辑回归、决策树、SVM、随机森林）和回归算法（线性回归、岭回归/Lasso回归、决策树回归、GBDT）。针对分类任务，详细阐述了基于混淆矩阵的评价指标体系，包括准确率、精确率、召回率和F1分数，通过数学公式说明其计算方法，并结合实际业务场景（如医疗诊断、金融风控）分析各指标的适用性与权衡关系。文章为机器学习模型选择与评估提供了全面的方法论指导。

在分类任务（如医学诊断、机器学习模型评估、数据标注等）中，**两个评估者（或模型）的分类一致性**是衡量结果可靠性的关键指标。**Cohen's Kappa系数（κ）** 是一种经典的统计方法，用于评估分类一致性，同时**校正随机一致的影响**，比简单的“一致率”更可靠。

全流程，体现了 PyTorch 实现图像分类任务的典型思路与关键技术。

学习率LR = 0.001# 损失函数：交叉熵损失，适用于分类任务# 优化器：SGD（随机梯度下降）# 也可以使用Adam优化器，通常收敛更快# 打印网络结构print(net)核心说明交叉熵损失 () 是分类任务的常用损失函数SGD 优化器带有动量 () 可以加速收敛并减少震荡Adam 优化器通常收敛更快，但在某些任务上 SGD 可能泛化更好学习率 (lr) 是重要的超参数，过大会导致不收敛，过小会导致收敛太慢。

本文介绍了在独立脚本中部署训练好的CNN模型进行推理的完整流程。首先定义了一个包含4个卷积层和2个全连接层的神经网络模型，并实现了计算卷积输出形状的函数。然后详细说明了模型部署步骤：加载预训练权重、转换到评估模式、将模型移至GPU设备。文章还展示了在验证集和测试集上部署模型的方法，包括数据预处理、推理过程计时和性能评估。最后通过可视化方法展示了测试集中的部分样本及其预测结果。整个流程涵盖了从模型定义到实际应用的关键环节，包括精度计算、CPU/GPU部署对比等实用技巧。

详细参照前文【PyTorch】单目标检测项目import os# 定义一个函数，用于将a列表中的元素除以b列表中的对应元素，返回一个新的列表# 使用zip函数将a和b列表中的元素一一对应# 返回新的列表return div# 定义一个函数，用于将a列表中的元素乘以b列表中的对应元素，返回一个新的列表# 使用zip函数将a和b列表中的元素一一对应# 返回新的列表return div# 定义一个函数，用于调整图像和标签的大小# 获取原始图像的宽度和高度# 获取目标图像的宽度和高度。

注意点案例。

和鲸社区共包含14套赛题，覆盖初、中、高不同难度等级。而其中的，正是最适合萌新们的起点。无论你是否具备AI背景，只要有学习的热情，都可以通过初阶组开启人工智能的第一步：在真实案例中掌握分类、回归与特征工程，完成从0到1的算法应用实践。更重要的是：活动！所有人都可以报名参赛，获取实战经验的同时，为简历添上一道亮眼的“AI认证”。实训季地址：https://www.heywhale.com/u/3b9f6f。