文章介绍了地平线征程6板端部署中模型精度一致性问题的排查方法，涵盖export、convert、插入前处理节点及compile等步骤，并提供了用户侧与工具侧问题的定位流程与解决方案。

4.5 [等级1] 三目运算 (Ternary Operator) 1. 概念介绍 三目运算符，也叫条件运算符，是 C++ 中唯一一个需要三个操作数的运算符。它是一种紧凑的 if-else 语句的替代

在实时目标检测领域，YOLO系列凭借其一阶段框架，在精度与速度之间取得了卓越的平衡。然而，一个根本性局限长期存在：静态密集计算。 无论是面对稀疏大目标的简单天空，还是布满微小目标的拥挤路口，所有YOL

特征工程（Feature Engineering） 是机器学习流程中将原始数据转换为适合模型学习的特征的关键步骤。它直接决定了模型能否高效捕捉数据中的规律。

一、一个让人心动的问题 2023年初，GPT-4V发布后不久，我们接到一个老客户的电话。 他是某家电企业的技术负责人，两年前我们帮他们上了一套基于YOLOv5的外观检测系统，跑得一直不错。 电话里他问

【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 --- (6) --- ActionTask 0x00 概要 0x01 基础知识 1.1 相关组件 1.2 ActionTask 1.3 Pyt

特征构造是 通过已有的原始特征生成新的、更具信息量的特征 的过程。它是特征工程中提升模型性能的重要手段。 目标是增强特征的表达能力，使模型更容易捕捉数据的潜在规律

本文介绍了基于BEVFormer的Dense BEV优化方案，通过引入BevMask减少冗余计算，并使用BPU友好的Gridsample算子，在征程6芯片上实现推理性能提升30%。

本文将在**语义检索**领域探讨更加接近实战的话题：如何如何选择FAISS的索引类型。**Faiss** 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。

从 L1/L2 到 Dropout：深度解析正则化，为何推荐系统“只能练一次”？ 一、 为什么我们需要正则化？ 在训练模型时，我们经常面临一个核心矛盾：我们希望模型在训练集上表现好（Loss低），但又

特征工程（Feature Engineering） 是机器学习流程中将原始数据转换为适合模型学习的特征的关键步骤。它直接决定了模型能否高效捕捉数据中的规律。

数据预处理是机器学习和数据分析流程中的基础步骤，其目标是将原始数据转化为干净、规范且适合模型处理的形式，从而提升模型的训练效率与预测性能。

揭秘阿里 DIN：当深度学习遇上“千物千面” 🚀 01. 传统模型的阿喀琉斯之踵：Base Model 的困境 在 DIN 出现之前，工业界的主流模型（如 Wide&Deep, PNN, Deep C

LangChain 的创始工程师 Lance 和 Manus 的联合创始人详细探讨了 上下文工程 的概念、策略以及在生产环境中的实战经验。这是一篇基于视频的解读文章.

一、BPE 算法核心原理 1. 核心思想 BPE 的核心思想是从基础词汇单元（字符 / 字节）出发，反复迭代地合并出现频率最高的相邻字符对（字节对），将其作为新的子词单元，直到达到预设的词汇表大小或没

快手有12篇论文入选AAAI 2026，研究成果涵盖搜索与推荐系统、多镜头视频生成、多模态内容理解与评估、生成式模型基础技术、视频大语言模型、实验设计以及LLM隐空间推理等方向。

在机器学习中，模型的训练本质上是一个优化问题：我们希望找到一组参数，使得模型在给定数据上的损失最小化（或目标函数最大化）。

学习理论（Learning Theory）是机器学习的数学与理论基础之一，它可以从严格的数学角度解释和分析学习算法的性质与性能。

广播（Broadcasting） 允许我们在形状不同（但相容）的张量之间进行逐元素（element-wise）的数学运算。学会它，你的代码将变得简洁且高效。