数据是由多个数据对象及其属性组成的集合，属性可分为数值型（离散/连续）和分类型（名义/有序）。关系型数据存储在固定模式的表中，而数值数据可表示为多维空间中的点。向量数据库存储机器学习生成的嵌入向量。混合数据包含数值和分类属性，可通过独热编码或分箱处理。分箱方法包括等宽、等深、等对数和优化分箱，适用于不同数据分布。这些概念是数据分析和机器学习的基础。

本文介绍了生物计算与人工神经网络的基本概念和发展历程。主要内容包括：1）生物神经网络的结构与工作原理，包括神经元、突触等基本组成；2）人工神经网络的抽象模型，从McCulloch-Pitts神经元到现代神经网络架构；3）机器学习的基本原理和ANN的学习规则，重点是通过调整连接权重实现学习；4）深度学习和神经网络在模式识别、预测等任务中的应用。文章阐明了ANN虽然受生物神经元启发，但已发展出独立于生

PyTorch GPU版安装指南：本文详细介绍了如何安装支持GPU加速的PyTorch框架。首先需确认电脑配备NVIDIA显卡并安装对应驱动，通过nvidia-smi命令检查CUDA支持版本。随后下载与PyTorch版本匹配的CUDA工具包（如12.4版本），并完成安装配置。建议使用Anaconda管理Python环境，文中提供了官网和清华镜像两种下载方式。安装GPU版PyTorch后，系统会自动

裁剪是指移除在裁剪窗口之外的对象或对象的部分，以确保只有位于裁剪窗口内的部分被渲染。Rasterization（光栅化）又称scan conversion（扫描转换）是将高级对象描述转换为帧缓冲区中像素的颜色，即将几何图形转换为屏幕上的像素点。图形系统（如OpenGL）会自动为我们执行裁剪和光栅化的过程，因此在使用OpenGL时，通常无需显式地调用特定的函数来执行裁剪和光栅化操作。光栅化的成本随着

摘要： 径向基函数网络（RBF网络）是一种基于曲线拟合思想的神经网络，通过径向基函数（如高斯函数）构建插值表面来学习输入与输出的映射关系。RBF网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层应用非线性变换将数据映射到高维空间，输出层进行线性组合。网络通过伪逆法计算权重，利用高维空间中的线性可分性解决复杂非线性问题。与正则化网络相比，RBF网络通过减少基函数数量提高计算效率，避免大规模矩阵求逆问题，适

比如我们安装IDEA和Pycharm等IDE的时候我们可能默认下载了其的Ultimate版/Professional版，Ultimate版/Professional版功能与Community相比其实对初学者来说没有区别，但是如果我们还是想体验自己更多更好的功能，比如Pycharm的Professional版本可以一次生成多张图像并且可以查看历史，但是Community版不支持该功能，对于大学生或者

本文介绍了多层感知机（MLP）的基本原理与训练方法。MLP是一种由多个感知机组成的层次结构，通过非线性激活函数（如Sigmoid、ReLU）能够学习复杂函数映射，克服了单层网络的局限性。文章详细阐述了MLP的结构特性，包括隐藏层对非线性关系的捕捉能力，以及其在表示不同类型函数方面的优势。重点讲解了反向传播算法，该算法通过前向传播计算输出、反向传播修正误差的方式训练网络，采用梯度下降优化权重参数。推

本文介绍了机器学习与人工神经网络（ANN）的基础概念。机器学习通过数据学习预测离散类别（监督学习）或发现隐藏模式（无监督学习）。监督学习分为训练和测试阶段，通过准确性评估模型性能。ANN模拟人脑神经元结构，感知器是其早期模型，包含输入层和输出层，通过权重调整实现模式识别。感知器学习规则通过误差计算更新权重（Δw=学习率×误差×输入）。示例展示如何用感知器判断水果品质，通过二进制编码特征（味道、种子

对于初学者的Python该怎么安装，需要做哪些设置，如何使用Python等问题的教学。适用于Windows用户和Mac用户，并且在本教学中对所有步骤都有文字教学和配套图片步骤，并且里面每一步的影响，该教学的操作和一些教学的不同点都在文中进行了讨论。初学者需要学会Python的安装与环境配置以及安装好IDE后掌握IDE的使用就可以正式开始学习Python了

本文主要教学了如何在GPT的帮助下用Python进行监督学习，并且通过GPT学习基础的人工智能知识，该教程主要以INT104的Report2为例，在这篇文章的帮助下同学也可以更好地完成Report作业.