在Web开发中，表格是展示结构化数据的常见方式。无论是展示商品列表、成绩单，还是复杂的财务数据，表格的运用几乎无处不在。掌握HTML表格标签的正确使用，不仅能让你在开发中更加得心应手，还能为网页的用户体验加分。本篇文章将深入介绍HTML中的表格标签——包括<table><tr><td>和<th>，并扩展到表格的嵌套与优化技巧。HTML表格标签是用来在网页中展示结构化数据的工具。在Web开发中，表格

ResNet的核心在于引入了“残差学习”框架和“快捷连接”（Shortcut Connection），它巧妙地改变了网络的学习目标，使得优化深层网络变得异常容易。本文将深入剖析网络退化问题的本质，详细阐述ResNet的设计哲学、核心组件“残差块”的工作原理，并提供基于PyTorch的实现代码。通过理解ResNet，你将掌握构建超深神经网络的关键，并洞悉其为何能成为计算机视觉乃至整个深度学习领域的里

在深度学习领域，归一化技术已经成为模型训练中必不可少的一部分，而 Layer Normalization（简称 Layer Norm）作为一种经典的归一化方法，在 Transformer、语言模型（如 GPT、BERT）以及图像模型等领域得到了广泛应用。与 Batch Normalization 不同，Layer Norm 针对每个样本的特征维度进行归一化，因此在小批量甚至单样本输入场景下表现尤为

在科技迅猛发展的时代，机器学习（Machine Learning）作为人工智能（AI）的核心驱动力，正在重塑我们的生活方式。你是否曾好奇，自动驾驶汽车如何在复杂路况中精准导航？Netflix又是如何为你推荐一部恰到好处的电影？这些看似神奇的技术背后，正是机器学习在默默发力。从智能语音助手Siri的语音识别，到医院中辅助医生诊断疾病的算法，机器学习的应用已渗透到我们生活的方方面面。那么，机器学习究竟

今天，我们将探索一个 fascinating 的领域——语音识别与处理 (Speech Recognition and Processing)，也就是让机器能够“听懂”人类语言的技术。从智能手机上的语音助手（如 Siri、小爱同学）到智能家居控制，再到会议记录自动转写，语音识别技术已深度融入我们的生活。

欢迎踏上深度学习（Deep Learning, DL）的探索之旅！近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）浪潮席卷全球，而深度学习正是驱动这股浪潮的核心技术之一。无论你是对 AI 充满好奇的初学者，还是希望在技术领域深耕的开发者，理解深度学习都至关重要。本专栏旨在系统性地引导大家从零基础入门，逐步掌握深度学习的核心概念、关键技术和实战应用。

在上一篇文章 **【深度学习-Day 30】** 中，我们探讨了为何需要卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并指出了传统多层感知机（MLP）在处理图像时面临的参数爆炸和忽略空间结构等问题。我们得出结论，CNN通过其核心思想——**局部连接**和**权值共享**——完美地解决了这些难题。今天，我们将深入CNN的心脏，详细剖析其最核心、最基础的构建单元：**卷积层 (Convolutional La

在前几天的学习中，我们已经探索了从线性回归到深度神经网络等多种强大的机器学习模型。这些模型在各种任务中展现出了惊人的预测能力，但很多时候，它们像一个“黑箱”，我们知道输入和输出，却不清楚内部的决策逻辑。为什么模型会做出这样的预测？我们能信任它的决策吗？尤其是在金融风控、医疗诊断等高风险领域，理解模型的决策过程至关重要。这就是模型可解释性（Model Interpretability）闪亮登场的时刻

在深度学习的世界中，序列数据无处不在，比如文章中的单词、股票价格的波动、甚至是语音信号。如何让机器理解这些有序的数据？答案之一就是循环神经网络（RNN）。RNN 因其独特的“记忆”能力，成为处理序列数据的利器，广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列分析等领域。本文将以PyTorch为工具，带你从零开始构建一个 RNN 模型，并通过一个文本分类任务（基于 IMDb 电影评论数据集），让你快速上手

大语言模型 (LLM) 的兴起无疑是人工智能领域的一场革命。它们拥有强大的知识生成和推理能力，通常基于海量的公开数据进行预训练。然而，一个核心挑战随之而来：如何有效地利用我们自己的私有数据或特定领域数据来增强这些通用模型的能力？直接对 LLM 进行微调不仅成本高昂、耗时，而且模型内部知识的时效性也受限于其训练数据。为应对这一挑战，LLM 应用开发框架应运而生，其中 LlamaIndex 和 Lan