在深度学习的视觉任务（图像分类、目标检测、语义分割等）中，卷积神经网络（CNN）凭借其对空间特征的高效提取能力成为主流模型，而**卷积层（Convolution Layer）**、**池化层（Pooling Layer）**和**全连接层（Fully Connected Layer）**正是CNN的三大核心组件。这三层各司其职、层层配合，从原始图像的像素信息中逐步提取低级特征（边缘、纹理）、中级特

近年来，大语言模型（LLM）以前所未有的速度进入公众视野。从 ChatGPT 到 DeepSeek，从“能聊天”到“能干活”，模型的能力边界不断被刷新。但与此同时，**模型参数**、**Token**、**Embedding**、**自注意力**、**RAG**、**Agent** 等概念，也让不少人产生了一种“看不懂但很厉害”的距离感。

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Ollama 是一个轻量级本地大模型运行环境，可以在 Windows / macOS / Linux 上运行主流开源模型。它支持：前往官网：🔗 https://ollama.com/download选择 Windows Installer (.exe) 下载。安装完成后，Ollama 会自动在系统中注册命令行工具 。打开 PowerShell 或 CMD，执行：如果输出版本号（例如 ），说明安装

机器学习周志华学习笔记-第5章<神经网络>

2.核心技术分布式账本分布式账本指的是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证。跟传统的分布式存储有所不同，区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面：一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据，传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的

区块链的去中心化账本有和意义？挖矿为什么要哈希运算？区块链如何保证数据不可篡改？

Ollama 是一个轻量级本地大模型运行环境，可以在 Windows / macOS / Linux 上运行主流开源模型。它支持：前往官网：🔗 https://ollama.com/download选择 Windows Installer (.exe) 下载。安装完成后，Ollama 会自动在系统中注册命令行工具 。打开 PowerShell 或 CMD，执行：如果输出版本号（例如 ），说明安装

回归任务：主要包括线性回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林和梯度提升回归。适用于连续值预测问题，如房价预测、销售额预测等。特点：回归算法通常基于最小化误差，通过拟合一条最优曲线预测目标值。选择建议：数据量小时首选线性回归；数据量大且复杂时，随机森林和梯度提升是不错的选择。分类任务：包括逻辑回归、K近邻算法、支持向量机、决策树分类、随机森林分类、朴素贝叶斯分类。适用于离散值分类问题，如垃圾邮件识

机器学习周志华学习笔记-第10章