第三章 浅层神经网络第二章我们学习了使用一维线性回归的监督学习方法，但这种模型只能表示出输入与输出之间简单的线性关系。在这一章里，我们将接触到浅层神经网络。这种网络可以表达分段线性函数，并且能力强大到足以近似任何复杂度的多维输入和输出之间的关系。3.1 神经网络示例浅层神经网络是带有参数 ϕ\phiϕ 的函数 y=f[x,ϕ]y = f[x, \phi]y=f[x,ϕ]，它将多变量输入 xxx 映

模糊滤波器是低通滤波器。它们从图像中去除高空间频率内容，只留下低频空间分量。结果是图像失去了细节，看起来很模糊。图像模糊在计算机图形学和计算机视觉中有许多应用。它可用于降低噪声（如图17.1所示），揭示不同尺度下的图像结构，或用于对图像进行上采样和下采样。Blur是通过计算输入像素值的小邻域上的局部平均值来实现的。这可以通过卷积来实现。然而，有非线性方法可以去除图像细节，如各向异性扩散[385]和

在监督学习中，我们的目标是建立一个模型，这个模型能够接收输入 x 并给出预测结果 y。简单来说，我们假设输入 x 和输出 y 都是预先定义且大小固定的向量，并且这些向量中的元素排列顺序始终一致。举个例子，如普锐斯汽车的例子，输入 x 总是先包含汽车的年龄，然后是行驶里程，按照这个顺序。这种数据被称为结构化或表格数据（structured or tabular data）。yfx(2.1)yfx2.

首先，定义技能的结构。"""可以逐步披露给智能体的技能。"""name: str # 技能的唯一标识符description: str # 显示在系统提示词中的 1-2 句简短描述content: str # 包含详细指令的完整技能内容现在为 SQL 查询助手定义示例技能。描述轻量化（预先展示给智能体），但内容详细# 定义技能列表 SKILLS = [ {"name" : "sales_analy

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3d 分割综述

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