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

随着时间的推移，生成器变得越来越好，可以创建更逼真的图像。初创公司 Jesper.ai 利用人工智能文字处理器将自动化提升到了新的水平，用这种革命性的工具取代了繁琐的写作任务，自动生成营销文案、职位描述等的全文。借助生成式人工智能，协作和生产力可以飙升至新的高度，从而腾出宝贵的时间来进行更具创造性和战略性的努力。除了生成新内容之外，文本生成人工智能工具还可以有效地执行许多其他与语言相关的任务，例如

RAG（检索增强生成）架构通过结合参数化存储（LLM内部知识）和非参数化存储（外部数据库）解决了大语言模型的局限性，如信息时效性差、幻觉问题等。该架构利用语义搜索从向量数据库中实时检索最新数据，增强LLM生成答案的准确性和时效性。研究显示，RAG能显著降低错误率，在医疗、法律等领域应用广泛，并支持动态更新而无需重新训练模型。随着技术进步，RAG正成为生成式AI系统的标配，为企业提供更可靠、合规的A

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

FastMCPv2：为大型语言模型打造的高效连接框架 FastMCPv2是一个创新的Python库，为大型语言模型(LLM)提供了标准化的外部连接方案。该框架通过"模型上下文协议"(MCP)实现，被形象地称为"AI的USB-C接口"，使LLM能够安全便捷地访问各类公共资源、工具和提示服务器。 核心特性包括： 快速开发：通过简洁的API实现工具、资源和提示的快