到底什么是神经网络？ #神经网络 #深度学习 #人工智能 #大模型 #知识前沿派对

维度诅咒：当特征空间爆炸会发生什么？ 为什么加了一堆特征，模型反而集体失效了！ #干货分享 #统计学 #机器学习 #数据科学 #涨知识

【从夯到拉】盘点一下市面上主流的人工智能书籍! #人工智能 #机器学习 #深度学习 #书籍 #神经网络

学了10年神经网络深度学习，本质并不高大上 在这期视频中，我会用直观的可视化方式，从最基本的数学原理讲起，带你理解神经网络是如何从数据中一步步学会预测的。#神经网络 #深度学习 #机器学习 #入门 #人工智能

我们找到了让AI反直觉的物理学背叛 #深度学习 #机器学习 #扩散模型 #人工智能 #物理

图灵奖与诺贝尔物理学奖的双重加冕者，深度学习时代的真正奠基者，反向传播算法的复兴与布道者，深度信念网络的提出者，让图像识别准确率跨越式跃升的人，推动语音识别与机器学习走向实用的人，一手点燃席卷全球的 AI 革命，培养出一整代顶级 AI 科学家，神经网络王朝真正的开国宗师，深度学习之父，Geoffrey Hinton #程序员 #计算机 #ai #人工智能 #科学

今日《三角函数之正切》课堂结尾视野拓展。当你手握一瓶百岁山，可曾凝望那曼妙的凹槽，思索它仅为装饰？抑或暗藏玄机？这些优雅的曲线，正是正切函数在现实世界中的诗意栖居！愿今日的正切函数之旅，不仅为你打开数学世界的一扇新窗，更在你心中播下一粒种子。当未来你再次品味那泓清泉，愿你能透过晶莹的水滴，凝视那方寸瓶身承载的函数之美——那一刻，你品味的不仅是自然的甘冽，更是数学跨越时空的永恒魅力，是函数背后理性与诗意共舞的独特浪漫。 （PS：百岁山是不是得给我代言费，哈哈） #园林数学 #跨学科学习 #正切 #函数

采样推断：蒙特卡洛和变分推断 机器学习 生成模型底层算法 围绕机器学习中不可计算积分这一核心挑战，展开了从经典概率近似方法到现代生成模型底层逻辑的完整演进梳理，介绍贝叶斯推断中积分难问题的核心方法。蒙特卡洛通过随机采样模拟分布；MCMC利用马尔可夫链处理无法归一化的后验概率；变分推断将统计模拟转化为优化问题，通过最大化ELBO逼近目标。Metropolis-Hastings（MH）算法解决了直接采样的难题，但在大数据、高维度场景下存在明显缺陷，也是其被变分推断替代的核心原因，是从蒙特卡洛方法到现代生成模型

据央视网报道，在12306技术中心，铁科院电子所数智客运研究室网络安全专家张智告诉记者，为保障购票公平，反刷票系统从访问频率、操作行为、设备特征、账号信誉、网络IP等多个维度进行综合识别，并结合智能分析与机器学习模型，在高并发场景下实现毫秒级实时甄别。

邻接矩阵是图论中表示图结构的经典数学工具，由匈牙利数学家库拉托夫斯基在20世纪初提出，通过矩阵元素a[i][j]表示节点i和j间的连接关系。其起源可追溯至欧拉对七桥问题的研究，为图的代数表示奠定基础。现代应用中，邻接矩阵广泛用于计算机科学领域，包括社交网络分析、路径规划算法、网络安全评估等。在机器学习中，基于邻接矩阵的图神经网络(GNN)成为处理非结构化数据的前沿方法，在推荐系统、分子结构预测和交通流量优化等场景展现强大能力，推动了图论从理论到实际应用的深度融合。

风霁：优化体验，还是塑造现实？平台推荐算法探秘 今天的嘉宾风霁是一位资深的推荐算法工程师。 风霁在国内的几家大厂的推荐算法场景有 8 年的研究与工作经验，他参与了推荐算法的基础模型复杂化的整个进程：从最早的简单机器学习、深度学习，到目前大模型相关的技术在推荐场景下的各种结合应用。 这其中涉及到了用户体验层面的诸多问题，比如信息茧房、社区内容生态、流量公平性等等。 和风霁的这次对话，我们还追问了很多问题，包括技术的事实层面，也包括了一些科技和文化领域的交叉。 我们都生活在这个算法驱动的信息时代，算法

他出生在沈阳铁西一间漏风的小平房，28 天大的襁褓里就尝过离别的苦。 奶奶用一只塑料澡盆、一把搓澡巾，把他从寒冬搓进了春天。 后来，他踩着 502 胶水粘起的破鞋，穿过嘲笑、穿过债务、穿过太平山顶的冷风， 把一座 24 亿票房的奖杯，悄悄放在奶奶的枕边。今天，当我们在大银幕上看见那个干净温暖的少年， 别忘了，他的背后始终站着一位穿围裙的老人。 井柏然用 35 年把苦难写成诗，也把最柔软的地方留给了“家”。 从此，所有故事都指向同一条归途—— 沈阳的风再冷，也吹不散他怀里那盏为奶奶亮着的灯。#井柏然