Qwen2.5-VL视觉-语言模型做图片处理调研

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。可视化的方式理解决策树，对深刻理解这个模型很有帮助。大家最熟知的决策树可视化实现方式是下面这种：dot_data=expor

前几天看了个综艺《决胜21天》，主要是体现21种博弈论模型的游戏，非常有启发意义。而且博弈论在商业领域、机器学习领域都会有应用，是职场中必须要了解和掌握的一门知识。正好找到了一个有意思的入门点。先入个门，之后再深入系统的学习这个领域。...

1、概念理解Batch、Iteration、Epoch是在模型训练阶段的概念。在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。那么，这里梯度下降法使用的数据量即为batch_size，整个样本N需要的batchs数为：N/batch_size。而使用梯度下降法完成一次参数更新，称为一次迭代，

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python中的类class: 继承、覆盖、重写、重载、扩展、多态、封装

浅谈微视推荐系统中的特征工程浅谈微视推荐系统中的特征工程浅谈不简单。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649744942&idx=1&sn=7efd84c1371d785d719de481e3e6d44a&scene=21#wechat_redirecthannahguo腾讯技术工程2019

知乎文章 ： 推荐算法——CTR预估模型CTR预估模型可以广泛应用于个性化推荐、信息检索、在线广告等领域，用来学习和预测用户的反馈，用户的反馈主要有点击、收藏、购买等。数据CTR预估模型的特征数据往往包含多个特征，这些特征会根据其自身特点被编译成one-hot编码，然后将多个特征对应的编码向量链接在一起构成特征向量。高维、稀疏、以及多类别是输入给CTR预估模型的特征数据的典型特点。Embeddin