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以下是 AI 相关的文章

2026-04-10
Claude Code 安装使用教程 (Linux版) 一、什么是 Claude Code？ Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI Agent。不用怀疑，这是目前世界上最强的 AI Agent，就选它没错。大模型是大脑，用来思考的；AI Agent是在大模型的基础上，安装了身体、手和脚，用来干活的。所以一个 AI Agent 必
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- AI
2026-04-09
2026年，AI已变天：大模型和 AI Agent 如果你对AI的印象还停留在“聊聊天、写写文案”，那可能咱们需要稍稍跑一跑追赶一下时代了。 2026年4月的今天，AI正在经历一场深刻的范式跃迁。它不再是那个只会乖巧回答问题的“聊天机器人”，而是正在变成能操作电脑、调用工具、独立完成任务的“数字同事”。行业的竞争焦点，已经从“谁的参数更多”转向了“谁
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- AI
2025-10-14
Django 基础指令 Django 是一个使用 Python 语言的后端框架，适用于快速开发和迭代小项目。 1 环境准备需要 Python 环境。建议使用 Anaconda 管理 Python 环境。官网地址：Anaconda、Python、Django。创建 conda 环境，选择一个合适的 Python 版本，
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- Python
- Django
2025-08-27
第二节：3 Adaptive Learning Rate 引言之前学习的 critical point，在训练任务中并不是做大的障碍，也不是非常常见。也就是说，训练受阻，并不一定是梯度太小，还可能是别的原因。 1 Training stuck ≠ Small Gradient Grad Norm（也称为 Norm of Gradient）：梯度范数，是梯
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-26
第二节：2 Batch and Momentum 1 Review: Optimization with Batch 每一个epoch之后，都要shuffle数据，重新分batch，再进行下一个batch。 2 Small Batch v.s. Large Batch 理论分析（不考虑GPU的并行计算）：实际上，
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-25
第二节：1 Local Minima and Saddle Point 1 引言：模型训练不起来怎么办可能是因为梯度为0，导致参数不再更新，模型训练也就停滞不前了。梯度为0有两种情况：局部最大值（local maxima）局部最小值（local minima）鞍点（saddle point）它们被统称为 critical point。
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-25
第二节：0 机器学习任务攻略 1 Framework of ML 1.1 Training Data {(x^1, \hat y^1), (x^2, \hat y^2), ..., (x^N, \hat y^N)} 1.2 Training 1.2.1 Step 1: function with unknown y = f_{\
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-22
第一节（下）：机器学习基本概念 1 Linear Model的局限性对于线性模型y = b + wx_1，模型训练的过程可以不断更新b和w，但是不论如何变化，该模型始终是一条直线：对于训练数据，也许数据满足的是红线的模型。如果是这样，无论我们训练出多么好的线性模型y = b + wx_1，模型的预测能力与真实情况仍存在较大差距
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-20
第一节（上）：机器学习基本概念 1 什么是机器学习？ Machine Learing 约等于 Looking for Function。示例： 2 不同类型的Functions 2.1 回归（Regression）
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-12
01-方程组的几何解释 1 二元一次方程组的几何解释考虑二元一次方程组： \begin{cases} 2x - y = 0 \\ -x + 2y = 3 \end{cases} 1.1 二维行图像按行将方程写成矩阵形式：
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- Linear Algebra