1、神经网络是一种算法框架，该算法框架用来构建类似生物神经网络结构的计算模型。2、构建好的模型通过网络中的大量参数，存储输入样本的特征，然后可以用该模型对新的样本做预测Q1：参数存在神经网络的哪里？A1：神经网络由点（神经元）和线分层连接构成，参数存在线上Q2：训练模型就是调这些线上的参数吗？A2：是，但不完整。除了用数据自动化调这些线上的参数，还需要工程师结合经验和实践，人工调整一些超参数：网络

本文介绍了机器学习的概念、发展背景及实现步骤。机器学习作为实现AI的重要途径，通过从数据中提取规律进行预测和决策。其发展得益于数据、算力和应用场景的成熟。传统机器学习流程包括数据预处理、特征工程（核心环节）、模型训练与调优、部署应用等步骤。重点强调了特征工程的重要性，涉及特征提取、构造、选择和归一化等关键技术，以及常用算法和评估方法。最后指出模型部署后需持续监控和更新以应对数据变化。

本文通过5个逐步复杂的能量发射场景，生动解释了卷积的物理意义：卷积描述了历史输入信号(f)在当前时刻(t)的累积效应(e)，考虑了系统特性(g)对信号的衰减作用。在场景1-5中，从单次发射到持续发射，最终推导出卷积公式e(t)=∫f(τ)g(t-τ)dτ。文章指出卷积广泛应用于信号处理（时间信号衰减）和图像处理（空间特征提取），并哲学性地引申：现状是历史与系统特性的卷积结果，正如艺术家作品融合了全

本文简要介绍了AI模型评估中的召回率和准确率两个关键指标。召回率强调"宁可错抓，不可错放"，计算实际找出阳性样本的比例；准确率则侧重"宁可错放，不可错抓"，衡量预测结果的精确度。两者通常难以兼得，但可通过升级模型或组合使用不同模型来提升整体性能。这种组合本质上创造了更高水平的智能，但其提升潜力有限。

计算机基础-循环冗余校验码介绍

需求描述：在内网搭建了kafka单机服务，可以正常使用，但之后又需要将该服务共享给外网，使内外网都可以使用同一个服务。解决方案：更改kafka-server的配置文件即可具体步骤：1、我是在centos上搭建了kafka服务，进入安装目录cd /usr/local/kafka，打开配置文件vim ./config/server.properties,如下图所示：...

需求描述：在内网搭建了kafka单机服务，可以正常使用，但之后又需要将该服务共享给外网，使内外网都可以使用同一个服务。解决方案：更改kafka-server的配置文件即可具体步骤：1、我是在centos上搭建了kafka服务，进入安装目录cd /usr/local/kafka，打开配置文件vim ./config/server.properties,如下图所示：...