【海洋生态环境】十大数据集合集，速看！
MARIDA (Marine Debris Archive) 是第一个基于多光谱 Sentinel-2 (S2) 卫星数据的数据集，它将海洋碎片与共存的各种海洋特征区分开来，包括马尾藻大型藻类、船舶、天然有机材料、波浪、尾流、泡沫、不同的水类型（即清澈、浑浊的水、富含沉积物的水、浅水）和云。带注释的
分布式机器学习系统：设计原理、优化策略与实践经验
分布式机器学习系统仍在快速发展。随着新型硬件的出现和算法的进步，我们预期会看到更多创新的优化技术。
机器学习之特征提取
自编码器就像是一个神奇的魔术师，它能将复杂的数据压缩成简洁的低维表示，同时还能从这个压缩后的表示中重构出原始数据。想象一下，把一堆杂乱无章的东西塞进一个小盒子里，然后还能再把它们完好无损地取出来，这就是自编码器的魅力所在。
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十七）：蒙版生成（mask-generation）
本文对transformers之pipeline的蒙版生成（mask-generation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用多模态中的蒙版生成（mask-generation）模型。
可解释人工智能（XAI）领域的全面概述
本文提供一份关于 XAI 的全面综述，涵盖常见的术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。
AI前景分析展望——GPTo1 SoraAI
人工智能（AI）领域的飞速发展已不仅仅局限于学术研究，它已渗透到各个行业，影响着从生产制造到创意产业的方方面面。在这场技术革新的浪潮中，一些领先的AI模型，像Sora和OpenAI的O1，凭借其强大的处理能力和创新的技术架构，成为了当前最为关注的焦点。本文将对这两款模型进行深入剖析，探讨它们在技术架
从本地部署到企业级服务：十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。
手搓人工智能-最优化算法（1）最速梯度下降法，及推导过程
对于复杂函数来说，直接求解矢量方程得到优化函数的极值点往往非常困难。在这种情况下，可以考虑采用迭代的方法从某个初始值开始，逐渐逼近极值点，即——梯度法
基于特征子空间的高维异常检测：一种高效且可解释的方法
本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法：不是采用单一检测器分析数据集的所有特征，而是构建多个专注于特征子集(即*子空间*)的检测器系统。
掌声响起来——不确定性人工智能与高斯云方法的应用
“掌声响起来”软件正是针对这一问题而设计的。它利用不确定性人工智能的理论，结合高斯云方法，旨在模拟和分析观众在不同情境下的鼓掌行为。掌声不仅是对表演者的认可和赞赏，更是观众情感共鸣的体现。通过对掌声的研究，我们不仅可以更好地理解观众的心理，还可以为活动的组织者提供有价值的反馈，优化活动安排，提高观众
AI Agent（智能体）行专题报告：从技术概念到场景落地
1. 原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度智能有机体”扩展到了人工智能。如今随 着大模型的快速发展，这个概念又被重新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体， 有望完成从概念到实际应用的蜕变。 用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份
置信区间与预测区间：数据科学中的不确定性量化技术深度解读
本文深入探讨了统计学中两个常见但容易混淆的不确定性量化工具：置信区间和预测区间。
机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎
大语言模型是一种通过深度学习技术训练的神经网络模型，旨在理解、生成和操作自然语言。这些模型通常基于 Transformer 架构，通过大规模数据训练生成高维语义表示。
【AI知识点】启发式算法（Heuristic Algorithms）
启发式算法（Heuristic Algorithms） 是一种基于经验、直觉和局部优化的求解问题的算法，尤其适用于解决计算复杂度高、规模庞大的问题。它们通过简化问题、局部搜索和快速近似，提供了一种在短时间内获得“足够好”解的途径。虽然启发式算法无法保证全局最优解，但它们在实际应用中广泛使用，特别是在
计算一个简单AI模型——从线性回归到实际应用
篇文章将带你走进AI的世界，介绍一个简单的机器学习模型——线性回归，并且手把手教你如何在纸上计算一个简单的AI。你将从实际的例子开始，逐步理解机器学习背后的思维方式，掌握如何利用数据进行预测。
【机器学习】特征工程、降维与超参数调优：提升机器学习模型表现的三大核心技术
花萼长度（sepal length）花萼宽度（sepal width）花瓣长度（petal length）花瓣宽度（petal width）目标是预测花卉的品种特征工程、降维和超参数调优是提升机器学习模型性能的三大关键技术。特征工程通过提取、转换和选择重要特征，为模型提供更有意义的数据；降维通过减少
一份写给数据工程师的 Polars 迁移指南：将 Pandas 速度提升 20 倍代码重构实践
Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。
【机器学习】K近邻算法
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单但非常实用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量（如欧几里得距离）来进行预测，核心思想是给定一个样本，找到与其最接近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或特征对该样本进行分类或预测。
Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流
在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。
