在创建新目录添加 Skill 定义文件（通常是 Markdown 格式）定义 Skill 的能力和使用说明重启 Claude Code├── README.md # Skill 说明 ├── instructions.md # Claude 使用指令 └── examples/ # 使用示例。

Dynamic Memory Networks for Visual and Textual Question AnsweringAbstract用于视觉和文本回答问题的动态记忆网络Neural network architectures with memory andattention mechanisms exhibit certain reason-ing capabilities requ

数据可视化什么是数据可视化？数据可视化, 说白了, 就是把数据以更加直观的方式进行呈现。那什么方式是更加直观的方式呢? 就是图表。常言道, 文不如表, 表不如图, 人们大脑对图的敏感程度要比苍白无力的文字好很多。通过图表可以很清楚的看到各项数据之间的关系：（下图是Echarts官网的一个例子）数据可视化的好处更直观的展示信息清晰有效地传达与沟通信息更容易洞察隐藏在数据中的信息数据可视化的实现方式E

动量梯度下降法的一个本质：想象你有一个碗，你拿一个球，微分项给了这个球一个加速度，此时球正向山下滚，球因为加速度越滚越快，而因为β稍小于1，表现出一些摩擦力，所以球不会无限加速下去，所以不像梯度下降法，每一步都独立于之前的步骤，你的球可以向下滚，获得动量，可以从碗向下加速获得动量。但要慢慢减少学习率的话，在初期的时候，学习率还较大，你的学习还是相对较快，但随着变小，你的步伐也会变慢变小，所以最后你

当我们SSH 登录远程服务器，打开一个远程窗口执行命令，网络中断再次登录的时候，是找不回上一次执行的命令的。因为上一次 SSH 会话已经终止了，里面的进程也随之消失了。最常见的就是使用vscode连接远程服务器跑的深度学习任务，自己的电脑中途断网了再次登录找不到上一次执行的命令。为了解决这个问题，即将会话与窗口"解绑"：窗口关闭时，会话并不终止，而是继续运行，等到以后需要的时候，再让会话"绑定"其

智能是知识与智力的总和智能的特征：感知能力、记忆与思维能力、学习能力、行为能力（表达能力）人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。知识表示：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。机器思维：对通过感知得来的外部信

文章目录推理的定义推理方式及其分类推理的方向冲突消解策略自然演绎推理谓词公式化为子句集的方法鲁宾逊归结原理1.命题逻辑中的归结原理（基子句的归结）2.谓词逻辑中的归结原理（含有变量的子句的归结）归结反演应用归结原理求解问题推理的定义推理方式及其分类1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理）3.默认推理（缺省推

参数和超参数激活函数随机初始化（Random+Initialization）训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）偏差&方差通过训练集误差和验证集误差判断算法偏差或方差是否偏高高偏差(欠拟合)&高方差(过拟合)的解决方法正则化L2正则化为什么正则化可以减少过拟合？dropout 正则化（Dropout Regularization）归一化输入梯度消失/梯度爆炸（Van

深度学习三巨头Yann LeCun(扬.勒丘恩)、Yoshua Bengio(约书亚.本吉奥)、Geoffrey Hinton(杰弗里.辛顿)曾在Nature上共同发表了一篇名为《深度学习》的综述文章，讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。为纪念人工智能提出60周年，三位大神首次合作了这篇综述性文章“Deep Learning”，发表于Nature。 作为该领域的开创性先驱和领头人， 对截至20

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。