【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 --- (7) --- AgentsExecutionEnvironment 0x00 概要 0x01 基础知识 1.1 定义 1.2 功能 1

树模型与集成模型是机器学习中非常重要的一类方法。树模型（如决策树）通过逐层划分特征空间，把复杂的预测问题转化为一系列“如果-那么”的规则，具有直观、可解释性强的特点。

分类模型（Classification Models） 是监督学习中的另一大核心分支，目标是将输入样本正确地划分到预定义的类别中。与回归模型预测连续值不同，分类模型的输出是 离散的类别标签。

就在刚刚，Ultralytics 正式发布 YOLO26，这是迄今为止最先进、最易部署的 YOLO 模型。就是那个在 YOLO Vision 2025 大会上首次亮相的新一代视觉模型。不得不说，每次

本文记录一次完整、可复现的工程实践： 在 RK3576 平台上，将多模态大模型 Qwen3-VL-2B 拆分并部署到 NPU 上运行。 目标不是介绍工具功能，而是让读者： 一、整体部署流程总览（先看全

导读 Transformer 之所以重要，不只是“更强的模型”，而是它用注意力让序列计算可以并行化，并且把“依赖关系建模”变成了可解释、可控制的操作。本文从公式与结构讲清楚核心机制，再落到 PyTor

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

随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、智能终端等领域的广泛应用，如何在计算资源有限的嵌入式设备中高效部署检测模型，已成为工业界与学术界共同关注的核心问题。传统的检测模型如Faster R-CNN、YO

机器人能叠衣倒水，AI伴侣看懂你的眼神——这一切都因为，机器终于学会了真正地“看”世界。 2026 拉斯维加斯会展中心，当LG的机器人CLOiD“凝视”着地上散落的毛巾，经过短暂“思考”后决定召唤扫地

回归模型（Regression Models） 是监督学习中用于预测连续数值的一类方法，其核心目标是：根据输入特征预测数值型输出。

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

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。

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。

【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

目录 前言 提示：我就是一个运气很好的人，运气爆表 本系列《绝境求生》记录转码算法筑基过程，以代码随想录为纲学习，leetcode_hot_100练手，在此记录思考过程，方便过后复现。内容比较粗糙仅便

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

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

​ 目录 前言 碎碎念：任何一句话，你只要不说出来，那你一直是它的主人，如果你把它说出来了，那未来可能成为它的奴隶。谨言慎行。 本系列《绝境求生》记录转码算法筑基过程，以代码随想录为纲学习，leetc

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%。