Keras 深入解析
Keras 深入解析是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
OpenCV 配置方法
OpenCV 配置方法是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Keras 配置方法
Keras 配置方法是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Keras 核心概念
Keras 核心概念是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Keras 常见问题
Keras 常见问题是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Keras 最佳实践
Keras 最佳实践是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Keras 实战指南
Keras 实战指南是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
OpenCV 核心概念
OpenCV 核心概念是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
OpenCV 最佳实践
OpenCV 最佳实践是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
OpenCV 实战指南
OpenCV 实战指南是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
OpenCV 入门教程
OpenCV 入门教程是开发者需要掌握的知识点。本文从基础概念开始结合实际案例详细讲解帮助读者深入理解并应用到实际开发中。
Ollama 本地 LLM 运行
Ollama 一条命令运行本地 LLM 模型。模型文件管理。OpenAI 兼容 API 接口。本文用 Ollama 运行 Qwen 和 Phi 模型。
Ray 分布式 Python 框架
Ray 是通用分布式框架远程函数和 actor 模型。RLlib 强化学习库Serve 模型服务。本文用 Ray 并行处理数据。
Faiss 向量搜索库
Faiss 是 Facebook 的向量搜索库。IVF/HNSW 索引精度速度平衡。GPU 加速大规模搜索。本文用 Faiss 建索引做相似度搜索。
DBSCAN 密度聚类算法
DBSCAN 基于密度聚类不需要指定类别数可以识别噪音点。eps 邻域半径 MinPts 核心点阈值。适合不规则形状聚类。本文用 sklearn 做客户分群聚类。
Open3D 点云处理
Open3D 点云处理是开发中常用的技术工具或方法。本文从实际应用出发介绍核心概念和操作步骤帮助读者快速上手并掌握关键技巧。
KAN 柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络
KAN 用可学习激活函数替代固定激活函数在节点上。比 MLP 更可解释参数量更少。适合科学发现。本文用 KAN 拟合数学函数。
Diffusion Model 扩散模型原理
扩散模型前向逐步加噪声反向去噪恢复数据。DDPM 和 DDIM 采样。Stable Diffusion 基于潜在扩散。本文用数学解释扩散正向和反向过程。
Gaussian Splatting 3D 渲染
Gaussian Splatting 用 3D 高斯椭球体表示场景渲染速度快于 NeRF。适合实时 3D 可视化。本文训练 Gaussian Splatting 模型从照片重建场景。
VQGAN 矢量量化生成模型
VQGAN 用矢量量化把图像压缩为离散编码Transformer 用这些编码生成新图像。比 GAN 质量更高。本文用 VQGAN 生成艺术风格图片。
LoRA 低秩微调大模型
LoRA 在冻结原模型权重的基础上插入低秩矩阵训练。显存占用大大降低。可插拔切换不同任务。本文用 LoRA 微调 Llama 做文本分类。
Anthropic Function Calling 工具调用
Anthropic 的 Claude 模型支持工具调用功能。定义 JSON Schema 指定工具 Claude 会返回工具调用请求。本文构建调用天气 API 的 Agent。
TensorBoard 训练可视化
TensorBoard 可视化训练过程的损失曲线和模型图。标量追踪指标直方图看权重分布。嵌入投影降维。本文用 TensorBoard 分析训练收敛情况。
LSTM 时间序列预测
LSTM 用门控机制解决长序列梯度消失问题。适合时间序列预测和文本生成。比传统 RNN 更能捕捉长期依赖。本文用 LSTM 预测股票价格。
Google OR-Tools 约束求解
Google OR-Tools 解决排程路径和约束满足问题。CP-SAT 求解器处理整数和布尔约束。本文用 OR-Tools 排课堂时间表。
PyTorch Lightning 训练框架
PyTorch Lightning 封装训练循环自动化日志和 Checkpoint。与 Trainer 互动减少样板代码。多 GPU 和 TPU 自动切。本文用 Lightning 训练图像分类模型。
LiteLLM 统一 LLM API 调用
LiteLLM 用同一接口调用 OpenAI/Anthropic/Gemini 等模型。成本跟踪和模型路由。可以作为代理转发。本文用 LiteLLM 做模型降级备用方案。
JAX 可微分编程框架
JAX 用 XLA 编译 NumPy 代码在 GPU/TPU 上加速运行。grad 自动求导jit 编译加速。vmap 向量化。本文用 JAX 训练线性回归模型。
vLLM 高性能 LLM 推理
vLLM 用 PagedAttention 管理 KV 缓存大幅提升 LLM 推理吞吐。连续批处理提高 GPU 利用率。支持量化 AWQ/GPTQ。本文部署 vLLM 兼容 OpenAI API。
OpenCV 人脸检测 Haar Cascade
OpenCV 的 Haar 级联分类器用 LBP 特征检测人脸计算快。预训练模型直接使用。适合实时摄像头检测。本文用 OpenCV 实现摄像头实时人脸框选。
YOLOv8 目标检测
YOLOv8 是 Ultralytics 的目标检测模型同时检测和分割。训练速度快推理实时。预训练权重直接使用。本文用 YOLOv8 检测图片中的人车物。
Hugging Face Transformers 库
Transformers 是 Hugging Face 的 NLP 库统一接口使用数百种预训练模型。BERT 编码器 GPT 解码器。Pipeline 简化推理。本文用 Pipeline 做情感分析。
Stable Diffusion 图像生成参数调优
Stable Diffusion 的出图效果受多个参数影响。CFG Scale 控制提示跟随强度采样步数影响细节。Negative prompt 避免生成不想看的内容。本文用对比图展示参数调优。
ChatGPT Plugin 开发入门
ChatGPT Plugin 通过 OpenAPI 规范对外暴露功能让 GPT 调用。Manifest 文件描述插件信息。适合搜索和代码执行场景。本文开发一个查天气的 ChatGPT Plugin。
OpenAI Whisper 语音识别
Whisper 是 OpenAI 的语音识别模型支持多语言。有多个模型尺寸从 tiny 到 large。直接转录音频到文本不需要 LM 后处理。本文用 Python 批量转录音频文件。
ONNX 模型格式的跨框架转换
ONNX 是开放神经网络交换格式。PyTorch 导出为 ONNX 后在 ONNX Runtime 上推理。跨框架部署无需重新训练。本文将 PyTorch 模型转为 ONNX 并部署。
MXNet 深度学习框架
Apache MXNet 支持符号式和命令式混合编程。Gluon API 简化模型构建。自动并行在 GPU 集群上扩展。本文对比 MXNet 和 PyTorch 的 API 设计差异。
Dify 开源 LLM 应用开发平台
Dify 是开源 LLM 应用平台可视化编排 Prompt 和 RAG 工作流。支持多模型 Provider。内置 Agent 和工具调用。本文搭建一个知识库问答应用。
深度学习模型量化的 INT8/FP16
模型量化用更低精度（INT8/FP16）减少模型体积和推理延迟。校准数据选择影响精度损失。量化感知训练效果优于训练后量化。本文对比 INT8 和 FP16 的精度损失。
NLP 中的 Transformer 注意力机制
Transformer 的自注意力机制让每个词关注所有词的位置提取全局依赖。多头注意力从不同表示空间学习。位置编码提供序列信息。本文用图解释注意力计算过程。
Stanford Alpaca 微调方法的局限
Stanford Alpaca 用 Self-Instruct 方法用 GPT API 生成训练数据微调 LLaMA。但生成的数据质量问题限制了模型效果。本文分析 Alpaca 方法的优缺点和改进方向。
强化学习 Q-Learning 入门
Q-Learning 通过 Q 表记录状态动作的价值。Agent 探索环境根据奖励更新 Q 值。$\epsilon$-greedy 平衡探索和利用。本文用走迷宫的例子实现 Q-Learning。
RAG 检索增强生成的原理
RAG 在 LLM 生成前先从知识库检索相关文档作为上下文减少幻觉。嵌入向量存储和相似度搜索是核心技术。本文用 LangChain 搭建一个简单的 RAG 问答系统。
Graph Neural Network 图神经网络入门
图神经网络在节点和边上做消息传递聚合邻居信息更新节点表示。GraphSAGE 采样邻居适合大规模图。本文用节点分类任务解释 GNN 的基本流程。
机器学习 AUC ROC 曲线评价指标
ROC 曲线展示不同阈值下真正率和假正率的关系。AUC 是曲线下面积越大模型越好。AUC 不受样本不平衡影响。本文用分类模型计算和解读 AUC 值。
NLP 中文分词工具对比 jieba 和 HanLP
中文 NLP 的第一步是分词。jieba 轻量易用适合快速原型HanLP 功能更全面支持词性标注和命名实体识别。本文对比两款工具的分词效果和性能。
时序异常检测算法 Isolation Forest
Isolation Forest 通过随机划分特征空间来隔离异常点。异常点更容易被少量划分隔离。适合高维数据集的异常检测。本文用传感器数据演示 Isolation Forest 的应用。
PyTorch 张量操作基础
PyTorch 的张量类似 NumPy 但支持 GPU 加速。张量上的运算自动构建计算图方便求导。本文从张量创建到自动求导展示 PyTorch 的基础操作。
OpenCV 图像处理基础操作
OpenCV 是计算机视觉的标准库。用 Python 调用 OpenCV 进行图像读取灰度化边缘检测和轮廓查找十分便捷。本文用几个常用操作展示 OpenCV 的基本用法。
推荐系统协同过滤算法原理
协同过滤基于用户行为推荐。UserCF 找相似用户ItemCF 找相似物品。矩阵分解通过隐因子建模解决稀疏性问题。本文用电影推荐例子解释算法原理。
机器学习特征工程中的缺失值处理方法
缺失值是数据预处理中常见问题处理方法包括删除均值中位数填充和模型预测填充。不同的填充方法对模型效果影响不同。本文用实际数据集对比各种处理方式的优劣。