本文系统解析了Transformer模型中的两种关键位置编码技术：正弦绝对位置编码和旋转位置嵌入(RoPE)。正弦编码通过多维正弦波组合为每个位置生成独特向量，利用波形频率差异实现位置区分，同时保留相对位置关系。RoPE则创新性地采用旋转矩阵对嵌入向量进行变换，将位置信息融入向量角度变化中。两种方法都实现了位置与语义信息的有效平衡，前者通过简单相加，后者通过几何变换。可视化分析表明，这两种编码方案

GPT-OSS通过混合专家（MoE）架构实现高效的大模型运算，每个token仅激活少量专家模块，既保留大容量知识存储又控制计算成本。相比GPT-2，GPT-OSS采用RoPE位置编码、Swish/SwiGLU激活函数、分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力等创新技术，显著提升模型性能与效率。这些改进使GPT-OSS在保持推理速度的同时扩展参数量，成为开放权重的大型语言模型范本，推动AI技术进步与

OpenAI开源了GPT-OSS系列大语言模型，包含120B和20B参数两个版本，采用混合专家(MoE)架构，支持128k上下文长度和工具调用功能。模型在数学推理、编程、多语言理解等基准测试中表现优异，可本地部署运行：120B版需80GB显存，20B版需16GB显存。OpenAI提供了完整的软件工具链支持，包括Hugging Face集成、vLLM服务器和Ollama支持，并允许用户进行微调。这一

混合专家 (MoE) 架构是一种神经网络设计，通过为每个输入动态激活一组称为专家的专用网络子集来提高效率和性能。门控网络确定要激活哪些专家，从而实现稀疏激活并降低计算成本。MoE 架构由两个关键组件组成：门控网络和专家。让我们来分解一下：从本质上讲，MoE 架构就像一个高效的交通系统，根据实时条件和所需目的地将每辆车（或在本例中为数据）引导至最佳路线。每个任务都会被路由到最适合处理该特定任务的专家

深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深，本章将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用PyTorch实现一些简单的理论，本章内容很多，所以只做一个简短的介绍。

MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个 “典范”，可以说它就是计算机视觉里面的Hello World。所以我们这里也会使用MNIST来进行实战。前面在介绍卷积神经网络的时候说到过LeNet-5，LeNet-5之所以强大就是因为在当时的环境下将MNIST数据的识别率提高到了99%，这里我们也自己从头搭建一个卷积神经网络，也达到99%的准确率。

Python数据分析初级

在数据分析领域，每种算法都有其价格。但如果我们考虑整体场景，那么业务问题最多有一个分类任务。考虑到数据的性质，直观地知道要采用什么变得相当困难。随机森林在金融、医疗保健、营销等领域具有多种应用。它们广泛用于欺诈检测、客户流失预测、图像分类和股票市场预测等任务。但今天我们将讨论最受数据专家信赖的顶级分类器技术之一，那就是随机森林分类器。随机森林还有一种回归算法技术，将在此处介绍。术语中的“森林”一词

在本章中，我们将利用您对图、图数据库以及可以从图结构中提取的不同类型的信息（节点重要性、社区和节点相似性）所学的知识，并学习如何将这些知识集成到机器中学习管道以根据数据进行预测。我们将从使用包含问卷信息的经典 CSV 文件开始，并以该数据为中心主题回顾数据科学项目的不同步骤。然后，我们将探讨如何将这些数据转换为图形，以及如何使用图形算法来表征该图形。最后，我们将学习如何使用 Python 和 Ne

这个算法是选取2个或者2个以上相似的样本（根据距离度量 distance measure），然后每次选择其中一个样本，并随机选择一定数量的邻居样本对选择的那个样本的一个属性增加噪声(每次只处理一个属性)。预测患有疝气病的马的存活问题，这里的数据包括368个样本和28个特征，疝气病是描述马胃肠痛的术语，然而，这种病并不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发疝气病，该数据集中包含了医院检测马疝气病的