摘要：信息论从香农1948年提出信息熵概念开始，将不确定性量化，揭示了世界的本质属性。信息量大小与事件发生概率成反比，信源熵则衡量系统的整体不确定性。条件熵和互信息描述了信息获取对不确定性的影响，成为机器学习特征选择的核心依据。KL散度比较概率分布差异，最大熵原理指导在不完全信息下做出最优决策。这些概念共同构成了理解不确定性的工具，不仅应用于通信和AI领域，更成为现代决策的重要思维方式，教会我们如

AI的核心任务是"找最优解"，通过最优化理论在复杂场景中寻找最佳方案。无论是推荐视频、下围棋还是修图，AI都在进行最优化计算。最优化问题可类比为在山脉中寻找最高峰或最低谷，涉及目标函数、全局/局部最优、约束条件等概念。常用算法包括：梯度下降法（沿最陡方向搜索）、牛顿法（考虑二阶导数）、置信域方法（限定搜索范围）以及模拟自然规律的启发式算法（遗传算法、神经网络等）。这些方法各具特

摘要：1956年达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，研究者试图让计算机具备人类般的抽象思考能力。早期AI以形式逻辑为基础，通过三段论和谓词逻辑将知识转化为计算机可理解的符号运算。产生式系统使AI能够进行推理，但仍面临缺乏常识和哥德尔不完备性定理的限制。这些局限导致符号主义学派衰落，现代AI转向连接主义方法。文章探讨了人类智能与AI的本质区别，认为AI可能永远无法真正拥有自我意识，但仍充满探索价值。最

本文阐述了数理统计在人工智能和机器学习中的核心作用。文章首先区分了概率论（已知规则推结果）和数理统计（通过数据反推规则）的本质差异，指出统计学是通过样本推断总体的科学。重点介绍了统计推断的两大任务：参数估计（包括点估计和区间估计）和假设检验，以及它们在机器学习模型选择中的应用。文章强调统计学是不确定性管理的关键工具，是理解现代AI技术的基础，最后总结机器学习本质上就是"用统计方法自动猜测

线性代数是AI的底层语言，程序员无论使用推荐系统、NLP还是图像识别，本质上都在处理矩阵运算。文章从标量、向量、矩阵到张量逐层解析数据结构，揭示线性代数如何将世界抽象为数字并描述其变化。重点阐释了范数、内积、特征值等核心概念在推荐系统、降维等场景的应用，指出矩阵既是变换工具也是坐标系。最终强调，理解线性空间才能超越API调用，真正掌握AI模型的空间映射和表示学习本质。程序员逃不掉的线性代数，正是拆

Java应用出现连接超时问题的原因分析及解决方案建议。系统频繁创建TCP连接会导致资源耗尽、TIME_WAIT状态堆积等问题，引发SocketTimeoutException。分析表明，连接未复用、系统资源限制、TCP协议特性是主要原因。推荐使用OkHttpClient或ApacheHttpClient等支持连接池的HTTP客户端库，避免直接使用HttpURLConnection。OkHttpCl