禺垣

算法工程师，也叫数据科学家，听来似乎是一个炽手可热的高大上职位，近些年随着人工智能技术的强势崛起，而水涨船高。...

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，受热力学中扩散过程的启发，通过模拟数据从噪声中逐步去噪的过程来生成样本。其核心思想是渐进式地添加噪声（正向过程）和...

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过对抗训练生成数据的深度学习模型。...

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的预训练语言模型，其...

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All...

深度学习模型能够在各种生产场景中发挥重要的作用，而深度学习模型往往在Python环境下完成训练，因而训练好的模型如何在生产环境下实现稳定可靠的部署，便是一个重要内容。...

机器学习模型的训练通常在Python环境下完成，而现实生产环境的复杂性和多样性使得模型的部署成为一个值得关注的重点。...

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、目标检测、模式识别等领域。它通常搭配在Visual Studio集成开发环境中使用，配置步骤主要有下...

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种受物理中固体退火过程启发的元启发式优化算法，用于在大规模搜索空间中寻找近似全局最优解。...

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出，其...

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法，由Marco Dorigo于1992年提出，常用于解决组合优化...

遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法，其核心思想是模拟自然界中 “物竞天择、适者生存” 的进化过程，通过对候选解的迭代优化，找到问题的最优解。...

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是 “物以类聚，人以群分”，即通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户相...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类任务，也可扩展到回归问题（称为支持向量回归，SVR）。其核心思想是通...

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归数学算法，用于从包含噪声的观测数据中动态估计系统的状态。它广泛应用于信号处理、导航、控制系统、机器人等领域。...

损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，其值越小表示模型性能越好。不同的任务（如分类、回归、生成等）需要选择不...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一种直接在图结构数据上运行的神经网络，用于处理节点、边或整个图的特征信息。...

区块链技术是一种去中心化、分布式账本技术，通过密码学、共识机制和智能合约等核心组件，实现数据不可篡改、透明可追溯的系统。...

知识图谱（Knowledge Graph） 是一种基于图结构的语义网络，用于表示实体及其之间的关系，旨在实现更智能的知识表示和推理。它通过将现实世界中的各类信息抽象为 “实...

长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失 ...