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本文介绍了在Colab平台上实现线性回归模型的完整流程。主要内容包括：1) 参数优化与训练数据量的关系，讨论了batch size、更新次数等关键概念；2) 线性回归类的实现细节，涵盖初始化、参数更新和预测方法；3) 数据预处理与模型训练过程，包括数据读取、划分和可视化；4) 现代开发模式建议，强调理论创新与AI辅助编码的结合。文章通过Python代码示例展示了从数据准备到模型评估的全流程，并提供
如果输出维度大于1，去除多余的维度（例如从(batch_size, 1)变为(batch_size,)）"D:\深度学习\第三节,回归实战代码\regression\covid\covid.train.csv""D:\深度学习\第三节,回归实战代码\regression\covid\covid.test.csv"# 跳过第一行（表头）和第一列（ID），转换为numpy数组并转为浮点型。# 训练集：
在AI持续迭代的推动下，**金融、医疗、制造、法律、媒体创意、物流运输和教育七大行业将被深度颠覆**，核心是自动化替代标准化劳动、AI辅助复杂决策、人机协作重构岗位。到2030年，AI将取代约9200万个传统岗位，同时催生1.7亿个新岗位，净增超过7800万。以下是基于2025-2026年最新趋势的深度分析
就此，智源提出了Emu3，基于“预测下一个词元”的全新多模态模型，将图像、文本和视频统一离散化到同一个表示空间中，并从零开始，在多模态序列混合数据上联合训练一个单一的 Transformer。在此研究基础上，悟界·Emu3.5进一步通过大规模长时序视频训练，学习时空与因果关系，展现出随模型与数据规模增长而提升的物理世界建模能力，并观察到多模态能力随规模扩展而涌现的趋势，实现了“预测下一个状态”的范
好写作AI的经济学实证辅助，其最终目标不是生产复杂的“计量炫技”，而是。
对于个人开发者：从应用一 (视觉 RPA)入手。利用 Kimi 看图的能力，写一个自动化抢票、自动化填表的脚本，成本最低，效果最惊艳。对于企业应用二 (金融/文档分析)是刚需。结合 Kimi 的长上下文和私有化部署 (vLLM)，可以构建极其安全的企业知识库。技术门槛：以上应用都需要API 化部署Kimi-K2.5。你需要一台显存约 48G-80G 的服务器（或使用量化版 + KTransform
传统测试方法难以应对设备多样性、硬件依赖性和漏洞隐蔽性，而Firmadyne作为开源自动化工具，通过固件仿真与动态分析，为测试人员提供了高效解决方案。随着IoT安全威胁升级，Firmadyne的演进方向包括：多架构支持（如RISC-V）、AI驱动的漏洞预测模型。：集成Metasploit框架，支持60+已知漏洞检测（如SNMP协议暴露、后门程序），并可通过脚本扩展自定义规则。访问模拟的Web接口（
摘要：Appium框架为移动应用输入安全测试提供了高效解决方案，支持跨平台自动化验证SQL注入、XSS等安全漏洞。通过WebDriver协议实现真实操作模拟，结合PageObject模式封装测试逻辑，可执行边界值测试、协议漏洞检测等场景。实践表明，该方法能提升65%测试效率，未来将通过AI技术进一步增强测试智能化。文章详细阐述了环境配置、元素定位、用例设计等关键技术，为构建自动化安全测试体系提供实
是 翻译官与礼仪老师：确保用户的话被翻译成模型能理解的“任务指令格式”。是 建筑图纸：决定了模型有多大、多深、能记多少东西。是 职业技能：存储了“如何拆解任务”和“如何写代码”的实际经验。是 交通指挥灯：关键时刻喊停，防止模型自嗨，确保“人机（模型与代码）协作”的节奏。这套文件系统使得 AgentCPM-Explore 不仅仅是一个生成文字的机器，而是一个能够操作计算机接口的智能中枢。这三大创新点
一、核心升级：TCN-BiLSTM 的优势与适配场景1.1 为什么用 BiLSTM 替代 LSTM？普通 LSTM 仅能单向捕捉时序依赖（从过去到现在），而 BiLSTM 通过前向 LSTM（捕捉过去→现在）和后向 LSTM（捕捉现在→过去）的双向融合，能：•更全面提取时序特征（比如机器人运动的 “历史惯性”+“未来趋势预判”）；•缓解长序列依赖的信息衰减（尤其时间窗长度＞30 时效果更明显）；•
一、引言：时序多输出预测的痛点与破局方案1.1 多输出时序预测的核心困境在 SLAM、光伏功率、风电预测等场景中，我们常需要同时预测多个相关输出（比如机器人同时输出位姿 (x,y,θ) 和运动状态 (v,ω)、光伏同时输出功率 + 辐照度预测），传统方案存在 3 大痛点：模型割裂：用多个单输出模型分别预测，忽略输出间的相关性（比如 x 位置与线速度 v 强相关）；时序建模弱：单一 LSTM 难以捕
水稻叶部病害的早期准确检测对于精准农业至关重要，然而在资源受限的移动设备上部署高性能目标检测模型仍然是一个重大挑战。在本工作中，我们提出了N−EIoU−YOLOv9N−EIoU−YOLOv9，一个轻量化检测框架，其核心是一种源自非单调梯度聚焦和几何解耦原理的信号感知边界框回归损失，称为N−EIoUN-EIoUN−EIoU（非单调高效交并比）。
是五官：负责听和看。mem_cube是血液细胞：包裹着氧气（数据）在全身流动。是心脏：控制血液流动的节奏（快慢车道）。mem_infra是大脑皮层：负责物理存储记忆。是睡眠机制：在休息中整理记忆，遗忘琐事。这套系统让 MemOS 不仅仅是一个“存东西的地方”，而是一个活的、会呼吸、会遗忘的操作系统。解决了“多源异构数据难以索引”的工程难题。在没有 MemCube 之前，想要把“一张图片”、“一段聊
是施工蓝图：它规定了模型有两只眼睛（理解/生成），虽然共用一个大脑。是全能大脑：它存储了逻辑推理、视觉审美和语言常识的所有经验。是翻译官：它确保外部输入的图片和文字能被转化为大脑理解的标准格式。tokenizer和是外周神经：负责最初的信号采集和最后的信号还原。它可以直接根据当前的对话上下文（文本）和环境观察（图像），在同一个潜空间内做出决策并直接生成视觉反馈，极大提高了多模态 Agent 的响应
是图纸。是全能大脑（负责思考和规划画面）。是眼睛和手（负责看清图片和画出最终像素）。tokenizer系列是嘴巴和耳朵（负责听懂命令和说话）。这一套系统紧密配合，实现了从理解意图到生成像素的端到端流程。MoT解决了“全能”带来的效率和干扰问题（大脑分区）。双编码器解决了“理解”与“生成”的精度矛盾（眼手协调）。涌现能力是上述架构在大规模数据训练后产生的“质变”（产生了物理直觉）。Agent 不直接
摘要：本文探讨了传统JMeter脚本编写面临的效率低、技能门槛高、环境依赖强三大痛点，提出四层自动化引擎解决方案：需求转换层实现接口自动抓取，脚本生成层支持多种构建方式，智能增强层通过AI实现参数化与断言，持续集成层打通CI/CD流程。电商登录测试案例显示，该方案使脚本创建耗时降低82%，参数化配置实现全自动化。未来将向预测式生成、自修复脚本等智能测试方向发展。
AlphaFold 3的发布无疑是AI制药领域的一个里程碑，但它也引发了资本的狂欢和创业的热潮。在这股热潮背后，隐藏着一些值得警惕的乱象。但我相信，这些乱象只是行业发展过程中的阵痛，它们将推动AI制药行业从技术狂欢走向理性回归。未来，AI制药可能会从"颠覆传统制药"的神话中走出来，回归到"辅助工具"的本质。AI将与药物化学家深度结合，共同推动药物研发的进步。
摘要：数字孪生技术为软件回归测试带来革新，通过构建系统虚拟副本实现高保真仿真和实时反馈。本文提出"实时回归验证体系"，整合数字孪生的动态仿真能力，显著提升测试效率和覆盖率。体系包含数据感知、智能分析和验证执行三层架构，已在智能制造、医疗健康等领域取得成效，使缺陷检出率提升40%。虽然面临数据隐私和部署成本等挑战，但结合AI和5G发展，数字孪生回归测试将推动测试人员向"
摘要：传统前端回归测试面临执行效率低、维护成本高和问题定位难等痛点。组件级测试通过精准验证单个组件，显著提升测试速度和定位精度。文章提出基于Cypress的组件测试实施方案，包括环境搭建、四维验证模型（Props、交互、边界、视觉）和CI优化策略。实践数据显示，该方法可降低83%测试耗时和85%缺陷率。未来发展方向包括AI生成用例和自愈型测试套件，为复杂前端工程提供高效质量保障方案。（149字）
我是路飞，专注AI智能体和个人IP。分享工作流实战案例，让普通人也能做出属于自己的工作流。这事现在在网上特别炸，涉及到了日常法律科普的内容都是火的特别离谱，就下面这个博主，发了13条作品，就抓住了5.2万粉丝，点赞也达到了22.9万，转化能力一点都不差，很多普通人都不懂这些知识，特别是像打工人关于劳动合同，离职问题等等
本文深入探讨了Zep AI推出的Graphiti框架，一种基于图数据库构建的实时、时序感知的知识图谱引擎，旨在为AI代理提供动态记忆支持。相较于传统的RAG方法，Graphiti能够实时更新数据、快速检索，并通过时序模型保留历史准确性，为智能代理的未来发展铺平道路 。
速记口诀GAN 快增强，AR 逐点唱，扩散精但慢，VAE 监控棒，Flow 可逆算概率，五大模型各一篇。
这样，同一空间位置的词元在所有帧中，要么同时可见，要么同时被遮蔽，从而有效切断了空间信息泄露的“捷径”，迫使模型依赖时序上下文进行预测。Lumos-1模型，核心目标是在尽可能保留LLM原生架构的基础上，构建一个不依赖外部文本编码器、并能实现高效训练推理的自回归视频生成器，从而为构建统一基础模型提供一个坚实且可行的技术路径。否则，生成的视频会出现明显的伪影和闪烁。这一操作确保了两种模态的位置编码处于
本文介绍了KNN（K-近邻）算法的核心原理与应用。KNN通过计算样本间欧氏距离，基于最近邻样本进行预测，适用于分类和回归任务。分类采用多数投票法，回归采用均值法。文章详细分析了K值选择对模型的影响（过小易过拟合，过大易欠拟合），并提供了Python实现代码示例，包括鸢尾花分类和房价预测回归任务。最后对比了KNN在分类与回归中的核心差异，强调回归任务必须进行特征标准化。该算法简单直观，但计算复杂度随
查重率居高不下愁到脱发？AI 生成痕迹明显被系统预警？在学术规范愈发严苛的当下，这两大难题成了无数毕业生和科研人的 “心头大患”。不少人踩坑传统降重工具：同义词替换导致语义失真，机械改写破坏论文逻辑；而普通降 AIGC 工具，只能浅层消除痕迹，难以通过学校的严格检测。作为深耕论文写作科普的博主，今天就给大家安利一款宝藏工具 ——）的降重降 AIGC 功能，依托第五代智能改写模型，实现 “深度语义重
还在为开题 PPT 逻辑混乱被导师打回重改？还在因答辩 PPT 数据堆砌、重点模糊错失高分？熬了三个通宵做的汇报课件，却被批 “不像学术成果”？作为深耕论文写作科普的教育博主，我实测多款工具后发现，的 AI PPT 功能，堪称学术人的 “演示救星”！它精准攻克学术 PPT“内容提炼难、格式不规范、制作效率低” 三大痛点，一键生成逻辑严密、颜值在线的专业演示文稿。
从实测结果来看，虎贲等考 AI是唯一能兼顾 “效率、真实、合规” 的全能型工具，尤其适合需要完成实证研究、追求学术深度的本科生和研究生。其他工具更适合作为 “辅助角色”，比如用 ChatGPT 做选题头脑风暴，用沁言学术优化引用格式。在学术审核日趋严格的今天，AI 写论文工具不是 “学术捷径”，而是 “效率助手”。选对像虎贲等考 AI 这样的合规工具，能帮你从机械性写作中解放出来，把更多时间投入到
摘要：针对毕业生论文写作需求，本文实测9款AI工具（虎贲等考AI、笔匠AI等），从文献真实性、查重精准度等维度进行评估。结果显示，虎贲等考AI凭借全流程学术闭环、真实文献支撑等优势，成为最优选择。其特色功能包括智能选题、数据可视化、双重查重保障等，实现从选题到答辩的一站式服务，满足高校学术规范要求。平台操作简便，数据安全有保障，是提升论文效率与质量的有效工具。（149字）
【摘要】虎贲等考AI智能写作平台凭借学术闭环、真实文献支撑和高合规性优势，成为毕业论文写作的全能助手。该平台提供智能选题、文献综述、数据图表生成等功能，支持多学科定制化输出，确保查重率可控且无AI痕迹。其特色包括一键生成答辩PPT、预测导师提问方向等，帮助用户高效完成论文全流程。平台强调AI仅辅助机械性工作，学术创新仍需用户主导，是毕业季论文写作的理想工具选择。
摘要：虎贲等考AI智能写作平台推出问卷设计功能，通过智能算法解决传统问卷设计的三大痛点：专业门槛高、信效度无保障、流程割裂。平台内置多学科标准化量表模板库，可自动生成专业问卷，规避引导性措辞，确保数据客观性。系统提供逻辑校验和信效度预设功能，并实现设计-发放-分析一站式闭环，支持多渠道发放和智能数据分析。该功能可与毕业论文、AIPPT等功能联动，适用于学术调研、课程作业等多种场景，用户仅需三步即可
摘要：课程论文写作面临选题困难、文献综述拼凑、查重率高等痛点。虎贲等考AI平台提供"选题精准化+内容专业化+合规智能化"解决方案：1）基于课程知识点和研究热点生成差异化选题；2）智能检索文献并生成规范综述，支持数据可视化分析；3）深度降重优化，确保查重率低于25%。该平台可自动适配格式要求，帮助学生高效完成高质量课程论文，将更多精力投入学术思考。（149字）
还在对着一堆问卷数据抓耳挠腮，不会用 SPSS 做信效度分析？还在为实验数据杂乱无章，找不到变量之间的关联而崩溃？辛辛苦苦收集的数据，却因分析方法不当沦为 “废纸”，让论文实证章节黯然失色？作为深耕论文写作科普的博主，我实测多款学术工具后发现，的数据分析功能，堪称科研人的 “数据救星”！它打破专业软件的技术壁垒，一站式搞定数据清洗、统计分析、可视化呈现，让数据分析从 “劝退难题” 变成 “加分利器
虎贲等考AI智能写作平台（官网：https://www.aihbdk.com/）是一款专业论文辅助工具，提供从选题到答辩的全流程服务。平台整合权威文献资源，支持自动生成开题报告、文献综述及答辩材料，并嵌入真实数据可视化功能。其核心优势包括智能降重查重、问卷设计分析、多学科模板适配等，确保论文符合学术规范。采用极简操作设计，保障用户隐私安全，适用于毕业论文、期刊论文等多种写作场景，帮助研究者高效完成
的训练效率、普通和一致的自回归框架的性能、在强化学习训练中使用反应式和非反应式模型的情况，以及改变时间范围所产生的影响。值得注意的是，在训练轨迹生成器时，我们可以灵活选择使用强化学习（它包含两个部分：交叉熵损失和辅助任务损失。带有模仿学习的生成器损失。损失由三部分组成：策略损失、价值损失和熵损失。，而是分别探索它们各自的特点。诱导出的策略分布（高斯分布的均值和标准差），函数。无模型设置下的训练效率
在 VBench-T2V 基准上，自回归离散扩散视频生成模型 Lumos-1 同样表现出色：即使我们没有依赖一个庞大且预训练好的文本编码器，自回归离散扩散视频生成模型 Lumos-1 的性能依然能与 OpenSoraPlan 等依赖强大文本理解能力的先进扩散模型效果相当。否则，生成的视频会出现明显的伪影和闪烁。由于模型在训练的过程中使用了多分辨率的数据，并且 token 序列中编码了分辨率信息，因
GPT-ImgEval不仅验证了GPT-4o在图像生成上的优势，更指出了它仍需突破的短板。GPT-ImgEval不仅系统性验证了GPT-4o在图像生成、图像编辑与知识合成三大任务中的领先表现，更进一步揭示了其架构特征、失败模式与安全边界。因此，作者认为如果采用了pixel encoder，其大概率是连续（非VQ）的而不是离散（VQ）的，并基于此提出了四种可能的完整架构示意图。也就是说，整个过程中，
大约在生成进度25–30%时，图像开始具有独特的视觉风格。野马的颜色区分开来，可能有深棕或黑色，阳光在它们身上闪耀，蹄下尘土飞扬。山体呈现更丰富的色彩：岩石、森林、甚至雪顶等。天空可能有几缕云彩。此阶段的任务是细化。
摘要**电子病历（EMR）在现代医疗中虽然不可或缺，但由于其复杂性和信息冗余性，给临床推理和诊断带来了挑战。为解决这一问题，我们提出了medIKAL（整合知识图谱作为大型语言模型的辅助工具）框架，该框架结合了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs），以提升诊断能力。medIKAL根据医疗记录中实体的类型赋予其加权重要性，使得能够在知识图谱中精确定位候选疾病。它创新性地采用类似残差网络的方法，允
摘要：本研究提出自回归对抗后训练（AAPT）方法，将预训练视频扩散模型转化为实时交互式视频生成器。通过架构转换（采用因果注意力）和对抗训练策略，模型可实现24fps实时生成（736x416分辨率单H100，或1280x720分辨率8xH100），最长支持1分钟视频生成。实验显示其性能优于现有方法，但存在快速动作处理、长程记忆等局限。未来将优化架构、物理一致性和人类偏好对齐，扩展实时交互应用场景。论
定义：自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是计算机科学、语言学、人工智能交叉的领域，核心是让计算机理解、分析、生成人类自然语言，实现人机语言交互（如语音识别、机器翻译、智能对话等）。核心挑战：解决语言的歧义性、多义性、语境依赖性（如 “银行” 可指金融机构或河边堤岸）。典型应用：语音输入、情感分析、智能客服、自动摘要等。定义：自注意力机制是一种序列数
回归
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