第三版所有代码使用最新的scikit-learn 和 Keras 版本，新增 ResNeXt, DenseNet, MobileNet,CSPNet, EfficientNet 等视觉模型，自然语言处理覆盖 Switch Transformers, DistilBERT, T5, PaLM，ViT, 概述 CLIP，DALL·E, Flamingo, GATO 等多模态模型。要学习一门新的技术，作

【深度学习创新模块速览】研究团队提出"模块缝合"创新方法，通过组合150+即插即用模块（包括注意力机制、Mamba、特征融合等）实现快速性能提升。重点推荐：1）AgentAttention平衡计算效率与表示能力；2）ARConv自适应卷积提升遥感影像处理；3）ConDSeg增强医学图像分割；4）nnMamba融合CNN与SSM优势；5）BCN归一化技术改进分类任务；6）MSGN

【深度学习创新模块速览】研究团队提出"模块缝合"创新方法，通过组合150+即插即用模块（包括注意力机制、Mamba、特征融合等）实现快速性能提升。重点推荐：1）AgentAttention平衡计算效率与表示能力；2）ARConv自适应卷积提升遥感影像处理；3）ConDSeg增强医学图像分割；4）nnMamba融合CNN与SSM优势；5）BCN归一化技术改进分类任务；6）MSGN

本文比较了EfficientNet、ViT、DINO-v2、CLIP和BLIP-2五种深度学习模型在图像相似性搜索中的表现。实验使用Flickr30k数据集和Faiss库，通过特征提取和相似性搜索验证不同架构模型的性能差异。结果显示：CNN架构的EfficientNet主要关注像素信息；ViT表现优于CNN但仍有局限；DINO-v2能准确识别前景物体；CLIP受文本信息影响较大；BLIP-2综合表

本文介绍了机器学习十大经典算法，包括线性回归、K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost和K-Means。对每个算法从原理、优缺点、适用场景三方面进行说明，并提供了Python代码示例。这些算法涵盖了监督学习、无监督学习等不同类别，适用于分类、回归、聚类等任务。文章还提供了获取机器学习入门书籍和AI科研指导的方式，帮助初学者系统学习。

本文系统梳理了人工智能学习路径，分为四个阶段：1）机器学习基础，掌握端到端建模流程和Sklearn等工具；2）深度学习进阶，学习CNN/Transformer等算法及PyTorch框架；3）生成式AI，研究LLM、提示工程等前沿技术；4）模型部署，掌握MLOps全流程管理。每个阶段均推荐配套学习资源和实践平台（Kaggle/UCI等），强调需补充集成学习、领域知识等内容，并通过创建GitHub作品

本文系统梳理了人工智能学习路径，分为四个阶段：1）机器学习基础，掌握端到端建模流程和Sklearn等工具；2）深度学习进阶，学习CNN/Transformer等算法及PyTorch框架；3）生成式AI，研究LLM、提示工程等前沿技术；4）模型部署，掌握MLOps全流程管理。每个阶段均推荐配套学习资源和实践平台（Kaggle/UCI等），强调需补充集成学习、领域知识等内容，并通过创建GitHub作品

本文通过条件概率的实例（如网球/足球偏好）解释了LLM（大语言模型）的工作原理。LLM基于条件概率预测下一个单词，通过计算给定上下文的单词条件概率分布来选择最可能的输出。文章介绍了损失函数（交叉熵、负对数似然）用于优化模型预测，并重点讨论了温度参数（temperature）的作用：低温使输出更确定但缺乏创意，高温增加随机性和多样性。最后通过代码示例展示了温度如何影响softmax函数对单词概率分布

本文介绍了一份2025最新版大模型学习路线，帮助AI新人系统掌握大模型技术。学习分为四个阶段：10天初阶应用，30天高阶应用，30天模型训练，20天商业闭环。内容涵盖从基础认知到提示工程、RAG系统搭建、模型微调训练，再到部署应用和商业落地的完整知识体系。学习资源包括书籍文档、视频教程、项目源码和面试题库，适合零基础学习者。完整资料可通过文末二维码免费领取。

本文介绍了一份2025最新版大模型学习路线，帮助AI新人系统掌握大模型技术。学习分为四个阶段：10天初阶应用，30天高阶应用，30天模型训练，20天商业闭环。内容涵盖从基础认知到提示工程、RAG系统搭建、模型微调训练，再到部署应用和商业落地的完整知识体系。学习资源包括书籍文档、视频教程、项目源码和面试题库，适合零基础学习者。完整资料可通过文末二维码免费领取。