'data_path': './photos/', # 数据存储路径'image_width': 100, # 图片宽度'image_height': 100, # 图片高度'channel': 3, # 图片通道数'num_class':5, # 分类类别'lr':0.0001, # 学习率'epoch_size': 400, # 训练次数'save_checkpoint_steps': 1,

看到这里，相信你对聚类算法已经有了系统的理解。最后给大家梳理一条学习路径，帮你从 “入门” 到 “精通”：​基础阶段：搞懂聚类的核心概念，掌握 K-Means 的原理和实战（最常用，面试必问）；​进阶阶段：学习 DBSCAN 和层次聚类，理解 “密度聚类” 和 “层级聚类” 的逻辑，能根据数据特点选算法；​实战阶段：用真实数据集（如 Kaggle 的客户分群数据）练手，尝试结合特征工程、调参优化聚

'data_path': './photos/', # 数据存储路径'image_width': 100, # 图片宽度'image_height': 100, # 图片高度'channel': 3, # 图片通道数'num_class':5, # 分类类别'lr':0.0001, # 学习率'epoch_size': 400, # 训练次数'save_checkpoint_steps': 1,

在讲算法前，得先搞懂一个基础问题：到底什么是图像里的“特征”？其实和生活里的“特点”是一回事——我们认苹果时，会看“圆形、红色、表面光滑”这些特点；AI认苹果，也需要类似的“图像特点”，也就是图像特征。底层特征：比如边缘（苹果的轮廓线）、纹理（苹果皮的纹路）、角点（桌子的拐角），是图像最基础的“零件”；中层特征：由底层特征组合而成，比如“圆形轮廓+红色区域”组成苹果的“外形特征”；高层特征：更抽象

Transformer架构以自注意力机制为核心，通过并行化计算、强长距离依赖捕捉、模块化设计等创新，彻底改变了序列建模的技术路径，成为深度学习领域的基础性架构。从NLP到计算机视觉，从单一模态到多模态融合，Transformer架构的应用场景不断拓展，推动了人工智能技术的快速迭代与发展。尽管当前Transformer架构仍面临着长序列计算复杂度高、小样本学习能力不足等挑战，但基于其核心思想的改进与

微调方法核心特点计算成本数据需求适用场景性能上限全参数微调更新所有参数极高大量学术研究、核心任务最高LoRA低秩矩阵适配，参数高效低中等中小模型、多任务训练高Adapter插入轻量模块，结构灵活中低中等跨任务迁移、模型压缩中高前缀调优训练输入前缀，适配生成任务中中等文本生成、少样本学习中高指令微调遵循自然语言指令，泛化性强中高多样化通用大模型、对话机器人高RLHF人类反馈引导，对齐偏好极高高质量标

最后我们回到开头的问题：MoE到底是什么？它不是什么高深莫测的黑科技，而是把人类社会的“专业化分工”思想，用到了神经网络设计中。从“全能医生”到“专科会诊”，从“稠密模型”到“混合专家”，MoE的出现告诉我们：AI的进步不一定靠“堆参数”，更靠“巧设计”。未来，随着负载均衡、推理优化等技术的突破，MoE大概率会成为大模型的主流架构，让AI在更高效、更精准的道路上越走越远。

Transformer架构以自注意力机制为核心，通过并行化计算、强长距离依赖捕捉、模块化设计等创新，彻底改变了序列建模的技术路径，成为深度学习领域的基础性架构。从NLP到计算机视觉，从单一模态到多模态融合，Transformer架构的应用场景不断拓展，推动了人工智能技术的快速迭代与发展。尽管当前Transformer架构仍面临着长序列计算复杂度高、小样本学习能力不足等挑战，但基于其核心思想的改进与

如果我告诉一个程序‘帮我规划一场带父母去云南的一周旅行，预算1.5万，要兼顾老人休息和人文体验，顺便订好门票和民宿’，以前得自己拆分成查攻略、算预算、订酒店等十多个步骤，现在有工具能直接搞定全套流程了。这种“能自主办事”的工具，正是当下AI领域最火的概念之一——。可能你已经在不知不觉中接触过Agent了：比如自动整理邮箱并生成回复建议的邮件助手，能根据你的学习进度调整课程的在线教育系统，甚至是游戏

从底层到上层，大模型的算法逻辑其实很清晰：数学工具（线性代数/概率/优化）→ 基础组件（激活函数/归一化）→ 核心架构（Transformer自注意力）→ 学习策略（预训练+微调）→ 工程优化（分布式/压缩）对于新手来说，不用一开始就钻公式，先抓住“自注意力机制”和“预训练-微调”这两个核心，再逐步深入细节。