接上篇【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧

随着深度学习在各个领域的应用日益广泛，模型的规模和复杂性不断增加，传统的单机训练在计算效率上已难以满足需求。并行与分布式深度学习通过将计算任务分配到多台机器或多个GPU上，大大提升了模型训练速度，是应对大规模深...

随着人工智能和机器学习的快速发展，数据的获取和处理逐渐成为一个核心问题。传统的集中式学习方法需要将数据集中存储在一个服务器上进行训练，这种方法带来了许多挑战，例如隐私问题、数据安全以及传输带宽的高需求。为了...

近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在多个领域取得了巨大的进展。从早期简单的迷宫导航问题到今天 AlphaGo 击败围棋世界冠军，强化学习的潜力得到了充分展现。而随着深度学习的引入，深度强化学习（Deep Reinforcem...

很久之前，就有人问我如何做一个基于大数据技术的xx推荐系统。当时对于这个问题，着实难倒我了，因为当时只是知道一个协同过滤，其他的也没有过于深度研究。...

在机器学习的世界中，监督学习、无监督学习和自监督学习都是重要的学习方法。本文将聚焦于自监督学习与无监督学习，探讨它们的原理、应用场景以及技术细节，并通过大量代码示例来揭示这些方法的内在工作机制。本文旨在提供...

机器学习中的语言模型是近年来发展最快、影响最大的技术之一，尤其是大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）和生成模型的兴起，几乎改变了我们处理文本、生成内容以及理解自然语言的方式。本篇博客将带你深入探索大...

ATLAS/ICESat-2 L3B Mean Inland Surface Water Data V002

随着信息技术的不断发展，数据源的多样化趋势越来越明显，这种多样性表现在数据的格式、来源、分布等方面。例如，医疗领域的数据不仅包括患者的结构化信息（如病历、药物使用等），还包括非结构化数据（如影像、基因组数据、文本报...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为处理图结构数据的前沿工具，已在多个领域中展现出卓越的性能。本文将深入探讨GNN的基本原理、关键算法及其实现，提供更多代码示例，以帮助读者更好地理解和应用GNN。...