我们理解了模型如何通过计算损失函数关于参数的梯度，并沿着梯度相反的方向更新参数来最小化损失。然而，基础的梯度下降法（尤其是批量梯度下降 BGD）在实践中面临诸多挑战，如训练速度慢、可能陷入局部最优等。为了更快、更稳定地训练深度神经网络，研究者们提出了一系列更先进的优化算法。本文将带您深入了解这些高级优化器，从经典的随机梯度下降（SGD）出发，逐步探索动量（Momentum）、AdaGrad、RMS

在数据驱动的时代，数据处理是 Python 开发者不可或缺的核心技能之一。无论是从简单的 CSV 文件中提取数据，还是通过数据清洗和分析挖掘隐藏信息，再到将结果以图表形式直观呈现，Python 提供了强大的工具来简化这些任务。本文将围绕“数据处理基础”这一主题，带你逐步掌握使用csv模块处理 CSV 文件、使用pandas进行数据清洗与分析，以及利用 Matplotlib 实现数据可视化的核心技能

在本文中，我们将综合运用前一阶段学习的核心知识，从零开始构建一个完整、实用且具备数据持久化功能的命令行待办事项（Todo List）应用。这个项目不仅是对 `struct`、方法、`JSON` 序列化、文件 I/O 和 `flag` 包等知识点的一次全面实战演练，更是你迈向构建更复杂 Go 程序的重要基石。读完本文，你将能独立设计并实现一个结构清晰、功能完备的 CLI (Command-Line

本文将从整个框架的“神经中枢”——**提示（Prompts）**——开始。Prompt 是我们与 LLM 沟通的桥梁，其设计的优劣直接决定了模型响应的质量。本文将基于 LlamaIndex 的官方文档，结合结构化的重组和深度解读，带您全面了解 LlamaIndex 中 Prompt 的设计哲学、核心组件、实战技巧与高级用法，助您精准驾驭 LLM，释放其全部潜能。

在前面的文章中，我们已经了解了神经网络的基本单元——感知器（Day 12），以及赋予神经网络非线性能力的功臣——激活函数（Day 13）。然而，单个感知器由于其线性特性，在处理复杂问题时（例如经典的XOR问题）会显得力不从心。为了克服这一局限性，科学家们提出了将多个感知器以特定方式组织起来的想法，从而诞生了功能更为强大的多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）。

今天，我们将聚焦于另外三个在实践中几乎无处不在的关键技术：* **早停法 (Early Stopping)**：一种简单却极其有效的“刹车”机制，防止模型在过拟合的道路上越走越远。* **数据增强 (Data Augmentation)**：当数据有限时，它能像“炼金术”一样创造出更多样的训练样本，是提升模型泛化能力的免费午餐。* **批量归一化 (Batch Normalization)**：它

本文将深入浅出地介绍并发编程的核心基石 Goroutine。我们将从并发与并行的基本概念讲起，对比进程、线程与协程，详细阐述 Goroutine 的创建、使用方法，并解决并发编程中遇到的第一个经典问题——主 Goroutine 与子 Goroutine 的同步。最后，我们将介绍优雅地同步多个 Goroutine 的利器 `sync.WaitGroup`，并简要探讨 Go 的 GMP 调度模型，旨在

我们将从迁移学习的核心思想出发，系统性地解析其工作原理、关键策略（如特征提取、分层微调），并详细介绍如何根据不同场景选择最合适的微调方案。最后，本文将通过一个完整的 PyTorch 实战案例，手把手教你如何加载预训练的 ResNet 模型，并将其成功微调应用于新的图像分类任务。无论你是希望快速实现项目落地的初学者，还是寻求提升模型性能的进阶者，本文都将为你提供清晰的理论指导和可复现的实践代码。

欢迎来到深度学习系列的第五天！在之前的文章中，我们已经探讨了深度学习的基本概念和所需的数学基础。今天，我们将聚焦于实现这一切的强大工具——Python 编程语言。Python 因其简洁的语法、庞大的库生态和活跃的社区，已成为数据科学和深度学习领域的首选语言，被誉为该领域的“瑞士军刀”。无论你是编程新手，还是希望系统了解 Python 在深度学习中应用的开发者，本文都将为你提供一个清晰、实用的快速入

在前面的学习中，我们已经探索了多种机器学习算法及其应用。今天，我们将踏入一个激动人心且应用广泛的领域——自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)。NLP 的目标是让计算机能够理解、解释、甚至生成人类使用的自然语言。从智能客服、机器翻译到情感分析、信息提取，NLP 技术已渗透到我们数字生活的方方面面。