本文从 LLaMA 的核心设计出发，拆解并实现了一个轻量级的 LLaMA-like 模型，覆盖了 RMSNorm、SwiGLU、RoPE、因果自注意力等关键组件。大模型看似复杂，但本质是 “简单组件的有序组合”—— 掌握这些核心设计，就能理解大模型的底层逻辑，为后续的模型训练、优化和部署打下基础。训练模型：用小数据集（如 WikiText）训练模型，观察 Loss 的下降趋势；扩展参数：将调至 4

本文提出一种融合 CNN、LSTM 与 Transformer 的混合深度学习模型，并引入鲸鱼优化算法（WOA）CNN：提取负荷序列的局部时空特征；LSTM：捕捉序列的长短期时序依赖；：建模全局时序关联；WOA：优化学习率、CNN 通道数、LSTM 隐藏层维度等关键超参数。短期电力负荷预测属于单变量时间序列预测问题，给定长度为L的历史负荷序列X=[xt−L​,xt−L+1​,...,xt−1​]，

本文构建的 “LLM + 运筹优化 + XAI” 融合系统，成功解决了传统运筹优化 “建模难、解释难、落地难” 的核心痛点，实现了从自然语言需求到商业决策的全链路自动化。该系统不仅适用于动态定价场景，还可扩展至库存优化、路径规划、产能调度等绝大多数运筹优化场景，为企业智能决策提供了可复用的架构范式。随着大语言模型和可解释 AI 技术的持续演进，这类 “技术 + 业务” 深度融合的系统，将成为企业数

本文从 LLaMA 的核心设计出发，拆解并实现了一个轻量级的 LLaMA-like 模型，覆盖了 RMSNorm、SwiGLU、RoPE、因果自注意力等关键组件。大模型看似复杂，但本质是 “简单组件的有序组合”—— 掌握这些核心设计，就能理解大模型的底层逻辑，为后续的模型训练、优化和部署打下基础。训练模型：用小数据集（如 WikiText）训练模型，观察 Loss 的下降趋势；扩展参数：将调至 4

本文提出的Tent-EBWO优化XGBoost回归框架，通过KPCA降维降低计算复杂度，利用Tent混沌映射增强BWO的全局搜索能力，最终实现了高精度的回归预测，并通过多维度可视化完成模型可解释性分析。实验结果表明，该框架在预测精度和稳定性上表现优异，特征可解释性分析也为业务理解提供了有力支撑。

一、引言文本分类是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，广泛应用于情感分析、垃圾邮件识别、意图识别等场景。传统文本分类方法以为代表，依赖人工设计的特征工程，具有训练速度快、可解释性强的特点；而深度学习方法（如 Transformer）通过自注意力机制自动提取语义特征，在复杂任务上表现更优，但训练成本更高。近年来，状态空间模型（State Space Model, SSM）凭借对长序列的高效建模能力

在自然语言处理和序列建模领域，Transformer 凭借自注意力机制成为主流架构，但传统 Transformer 在处理时序序列时，往往通过全局平均池化（GAP）等简单方式聚合序列信息，丢失了时序动态特征。而隐马尔可夫模型（HMM）擅长建模时序数据的隐状态转移规律，本文将详解，以及如何将其与 Transformer 融合，构建更强大的序列分类模型，并通过对比实验验证该融合方案的有效性。

DGNN-BiLSTM-Attention 的损失曲线快速下降并趋于平稳，50 轮后 MSE 降至 0.08 以下，说明模型收敛性良好，未出现过拟合（正则化生效）。为验证模型有效性，我们构建模拟数据集（电力负荷场景），并对比纯 LSTM、纯 BiLSTM、DGNN-BiLSTM-Attention 三种模型的性能。GCN 的核心价值是：将每个节点的特征与其邻居节点的特征加权融合，精准捕捉节点间的空

本文通过 Tkinter 搭建了一个轻量级的 DeepSeek 多功能 GUI 工作站，既讲解了 API 的配置与调用，也实现了多场景的 AI 交互。该项目易于扩展，可根据自己的需求添加更多功能，是学习 AI API 调用和 GUI 开发的绝佳实践案例。手把手搭建 DeepSeek 多功能 AI 工作站：基于 Python Tkinter 的 GUI 实现在 AI 工具日益普及的今天，DeepSe

本文提出MixLinear模型，通过双域融合架构实现轻量化时间序列预测。MixLinear结合时域分段线性变换和频域傅里叶滤波，以线性运算为核心，在参数量仅为LSTM 1/4的情况下取得45.2%的MSE提升。实验表明，MixLinear与LSTM/CNN的混合架构（如MixLinear-CNN-LSTM）性能最优，测试MSE达0.052，较LSTM提升67.9%。可视化分析验证了该模型在收敛速度