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神经网络

物理信息神经网络PINN求解二维Helmholtz方程的Python torch实现

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

稷下科研社
2026-03-31 00:51:40

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 7

#神经网络 #python #人工智能 +1
**光计算驱动下的编程新范式：用Python实现光子神经网络模拟**在传统电子计算逐渐逼近物理极限的今天，**光计算（Optica

光计算的本质是利用光学器件（如分束器、相位调制器、干涉仪等）对光信号进行逻辑操作，从而完成数学运算。相比电子电路中的电流流动，光波具有更低延迟、无热损耗、天然并行处理能力等优势。尤其适合用于矩阵乘法、傅里叶变换等大规模并行任务。AI推理加速（CNN、Transformer）图像处理（边缘检测、卷积滤波）密码学中的哈希运算。

hyhyyyds1234
2026-03-29 10:25:11

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 5

#python #神经网络 #开发语言 +1
为什么一定要做Agent智能体？

阿里妹导读作者通过深入分析、理解、归纳，最后解答了“为什么一定要做Agent”这个问题。最近一直在从事Agent智能体相关的工作，主要是聚焦在阿里云客户服务领域，我之前写过的一篇Agent落地文章《阿里云服务领域Agent智能体：从概念到落地的思考、设计与实践]》很荣幸受到了大家的欢迎，说明大家对Agent的概念及落地都还是比较感兴趣的。我们团队近一年多的时间一直在服务领域持续构建、深耕Agent

小敢摘葡萄
2026-03-14 14:55:12

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 19

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +1
STDP实战：用Python模拟大脑学习机制（附PyTorch代码）

本文深入探讨了脉冲时序依赖可塑性（STDP）在大脑学习机制中的应用，并通过PyTorch实现了一个完整的STDP模型。文章详细介绍了STDP的生物基础、数学模型，以及如何构建和训练STDP神经元网络，特别适合神经形态计算和低功耗场景的应用。附带的PyTorch代码帮助开发者快速掌握这一前沿技术。

dapp9builder
2026-02-21 04:42:35

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 14

#神经网络
银行客户流失预测（Python 完整实战）

本文基于银行客户流失数据集（10,000条记录），对比了决策树、SVM和神经网络三种算法的预测效果。研究发现：决策树表现最佳（78.77%准确率），其根节点选择验证了年龄是客户流失的最强相关特征（相关系数0.34）数据分布特征：德国客户流失率（32%）是法国/西班牙（16%）的两倍；原始数据存在4:1的样本不平衡问题处理流程：通过量化（类别转数值）、离散化（连续变量分箱）和SMOTE过采样（

xintgong
2026-07-22 16:06:04

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 12

#决策树 #支持向量机 #神经网络
强噪声环境下的机械故障诊断：深度残差收缩网络的原理与Python复现

在验证环节引入了极端噪声干扰，从实验结果图中可以看到，在-8dB信噪比的严苛条件下，模型经过100个周期的训练，测试集准确率超过了90%。其核心思想是将软阈值化作为非线性变换层集成到残差单元中，通过自动学习阈值来消除不重要的噪声特征，从而在极低信噪比条件下依然保持较高的诊断准确率。在旋转机械的运行过程中，采集到的振动信号往往夹杂着大量的环境噪声。本复现所采用的数据源自经典的西储大学（CWRU）轴承

 PigPigXiaaaa
2026-02-28 17:31:35

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 20

#python #机器学习 #神经网络
KAN实战：用Python手把手教你搭建可解释性更强的神经网络（附鸢尾花分类案例）

本文详细介绍了Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）这一新型神经网络架构，通过Python实战演示如何搭建具有更高可解释性的KAN模型，并以鸢尾花分类案例展示其优势。KAN通过边激活设计和动态结构提升参数效率和模型透明度，适合需要高解释性的应用场景。

Linux
2026-02-19 11:21:05

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 19

#神经网络 #深度学习
Agent Skills | 技能生成、优化与生命周期管理

本文围绕四篇关于"智能体技能"的研究论文展开讨论，探讨了在不频繁修改模型权重的情况下，如何将可复用的过程性知识作为外部技能，成为智能体持续改进的主要载体。四篇论文分别从记忆技能、技能生成评估、技能优化和完整技能框架等不同角度切入，共同关注技能作为外部适配层对智能体性能提升的作用。研究揭示了技能系统需要解决的三个关键问题：技能来源的可靠性、目标智能体的消费能力以及独立反馈验证机制。这些工作为构建以技

 有为少年
2026-06-01 15:11:24

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 9

#神经网络 #人工智能
Python数据分析案例84——基于时空卷积神经网络的风速预测

时空卷积神经网络预测不同地点的坐标风速，和LSTM,GRU对比。

阡之尘埃
2026-07-26 12:32:59

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 5

#python #数据分析 #cnn +1
python神经网络编程入门（一）—— 分类器

这篇文章从数学原理出发，通过昆虫分类的案例，深入浅出地讲解了机器学习的基本思想。作者以一条过原点的直线y=kx作为分类器，演示了如何通过误差计算和参数调整来找到最佳分界线。关键要点：初始随机斜率k=0.1效果不佳通过计算单个样本误差E，推导出斜率调整公式Δk=E/x 发现直接完全修正会导致"过拟合"和"遗忘"问题引入学习率α（如0.01）控制调整步长

 Lee_jerome
2026-07-04 20:02:21

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 22

#python #人工智能 #开发语言 +4
Python 获取股票 PB、PE 历史数据：来源清单与注意事项

摘要：本文整理了10个获取A股、美股、港股历史PE/PB估值数据的免费渠道（如AKShare、Tushare Pro、yfinance、Kaggle等），对比了各渠道的数据覆盖范围、获取方式、免费程度及核心限制。针对A股推荐AKShare（免注册）和Tushare Pro（需积分）；美股/港股推荐yfinance（当前快照）和Kaggle（历史数据集）。文内包含数据源选择流程图和注意事项，帮助用户

 Lvou123
2026-07-09 16:35:00

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 44

#人工智能 #开发语言 #机器学习 +2
python神经网络编程入门（十三）——CNN纯 NumPy 实现LeNet-5 反向传播串联与 MNIST 完整训练实战（下）

本文基于两组真实实验数据，揭示了纯 NumPy 实现 LeNet-5 在 MNIST 上的两大痛点：训练极慢（1000张图需213秒）与梯度消失（Sigmoid导致准确率仅11.35%）。通过切换至 PyTorch CPU 工程化实现 + ReLU 激活 + Adam 优化器，模型在35.88秒内完成全量6万张图10轮训练，测试准确率飙升至98.93%，推理吞吐量提升356倍。实验证明：优秀的算法

 Lee_jerome
2026-07-29 23:46:47

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 18

#神经网络 #python #cnn +4
SIGIR 2026 | LLM × Graph论文总结（图增强LLM，GraphRAG，Agent，多模态，知识图谱，搜索，推

SIGIR 2026时空数据研究摘要 SIGIR 2026会议将收录15篇时空数据相关论文，涵盖图增强LLM、知识图谱、多模态推荐等前沿方向。研究亮点包括：1）基于LightGCN和LLM的文本表征学习；2）DCGL双通道图学习框架在推荐系统的应用；3）时序知识图谱问答的SSR方法；4）多模态推荐系统MLLMRec的图优化范式；5）mKG-RAG多模态知识图谱增强的视觉问答技术。其中5篇聚焦Gra

suzukiwudi
2026-05-03 16:53:13

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 18

#知识图谱 #人工智能 #机器学习 +4
Agent 越聊越笨？我把上下文修剪了一下，token 砍了 50%，质量反而涨了

这篇文章总结了AI Agent在对话过程中上下文管理的关键优化策略——修剪（Pruning）。通过分析47个Agent项目，作者发现平均58%的上下文内容是冗余信息（过时对话、未使用工具定义、重复约束等），这些无效token不仅增加API成本，还会降低模型表现。

gaojiajun
2026-06-29 12:27:19

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 4

#人工智能 #语言模型 #深度学习 +1
将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了

用更高维的视角看基础架构的研究，时间和空间都是相通的。这篇论文「将注意力旋转 90°」的思想，似乎带给 Karpathy 一些启示和思考。ResNet 的残差流是信息在不同空间深度上的传递。SGD （随机梯度下降）的权重流是信息在不同时间维度上的传递。研究团队觉得 ResNet 的加法太朴素了，所以提议用 Attention 来筛选过去每一层的输出。既然 SGD 也是 ResNet，「Attent

模型启动机
2026-03-17 14:20:49

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 3

#人工智能 #神经网络 #系统安全 +3
vLLM 部署 Qwen 系列模型完全指南：从 Qwen2.5-Omni 到 QwQ 再到 Qwen2.5-72B

在大模型落地应用的时代，如何高效部署和推理成为了每个开发者必须面对的挑战。vLLM 作为当前最流行的大模型推理框架之一，以其卓越的吞吐量和内存效率，成为了部署 Qwen 系列模型的首选方案。本文将深入讲解 vLLM 的核心原理、架构设计，以及如何部署 Qwen 系列模型，并详细介绍如何让大模型输出结构化 JSON 数据。

玄同765
2026-03-17 23:14:09

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 13

#人工智能 #学习 #自然语言处理 +1
Product Hunt 每日热榜 | 2026-03-19

roduct Hunt 每日热榜 | 2026-03-19 在你的手机上给克劳德发消息。它可以在桌面上运行，访问你的文件，进行浏览，生成报告，执行任务。完全隔离。本地运行。所有操作都需要你先批准。保持持续的对话。

LaughingZhu
2026-03-19 17:37:29

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 6

#神经网络 #经验分享 #数据库 +1
Φ值计算器：从 IIT 的 NP-hard 到 O(n²) 近似

📝 摘要整合信息理论（IIT）的Φ值计算传统面临NP-hard复杂度问题（O(2^N)）。本文提出创新方法，利用注意力矩阵直接提取信息流特征，通过随机二分搜索将复杂度降至O(n²)多项式时间。实验验证显示：在4×4矩阵上，近似结果与精确计算相关性达0.978；在大规模场景（如768维）仍能保持理论预测趋势。该方法通过：注意力矩阵对称化处理随机分区采样策略互信息近似计算成功将意识量化指标

 yweng18
2026-02-28 00:32:21

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 16

#人工智能 #AI智能体 #神经网络 +1
AI Agent开发与传统软件开发：代码量差距有多大

你要做的就是能成为那个能干活的人。【请牢记】现在是AI Agent的黄金窗口期，需求大，但能踏踏实实干实事的人太少。【请牢记】就像十几年前移动互联网刚兴起的时候，那时候会搞安卓APP的人，哪怕学历不高，现在很多都成了大佬。【请牢记】最后，给你打打气。现在这个AI技能大爆发的阶段，对咱们普通人来说，就是一次难得的翻身机会。【请牢记】这种地方，学历门槛也相对低，更看重你的实际本领。【请牢记】

AI入门指南君
2026-04-13 16:51:02

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 5

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent开发入门：Python基础到项目实战

不用太纠结学历，AI Agent是最近一两年才火起来的，是一个全新的领域，能有落地项目经验的同学少之又少么，基本都靠自学。因此相比学历，求职面试官更关心你的实战经验。如果实在没啥项目经验，可以看看知乎知学堂的AILLM开发课，最为讲的就是ai agent的应用开发，除了模型调用、对接、搭建外，还有很多「实战项目」拆解，自己做完可以写到简历里，求职面试的时候也不虚。“钱景”是肯定有的，重点是怎么拿到

 ll1b_03
2026-04-13 16:51:09

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 9

#人工智能 #神经网络
AI Agent开发入门门槛真的低吗：需要多久

就像十几年前移动互联网刚兴起的时候，那时候会搞安卓APP的人，哪怕学历不高，现在很多都成了大佬。现在是AI Agent的黄金窗口期，需求大，但能踏踏实实干实事的人太少。你要做的就是能成为那个能干活的人。“钱景”是肯定有的，重点是怎么拿到offer。现在这行正处于爆发期，月薪3-4w很常见，搞得好年薪80万往上都有可能，大量高薪酬待遇岗都在招，我们这种中小厂都能给到40w税后。不用太纠结学历，AI

ll1b_02
2026-04-13 16:51:06

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 8

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent需要数学好吗：真相与学习建议

【本段核心】等你干熟了，能独立负责一个复杂的项目，例如给一个电商公司搭建一个能自动处理退货、回答客户难题的智能客服团队，那你就是中级师傅了，这时候一年拿个四五十万，甚至加上公司的股份，拿到七八十万也大有人在。【本段核心】再往上走，如果你能成为公司的技能大拿，负责设计整个公司的AI平台，那你一年的收入就是百万甚至两百万起步了。【本段核心】不是画大饼，现在市场就是这个价格，好的ai agent研发公司

 ll1b_03
2026-04-13 16:52:38

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 5

#人工智能 #神经网络 #机器学习
CS146S学习路线：如何在8周内完成全部内容

一、这门课独特在哪里？传统的软件工程课教你如何写代码、如何设计系统、如何测试。CS146S 则教你一件完全不同的事：如何成为 AI Agent 的管理者。课程开篇就提出了一个关键理念：Human-agent engineering, not vibe coding. （人机协作工程，而非氛围式编程）什么意思？纯粹靠"感觉"让 AI 生成代码（所谓 vibe coding），并不能产出生产级软件。

AI77668833
2026-04-13 16:54:33

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 5

#人工智能 #神经网络
AI Agent岗位城市分布：哪些城市机会最多

如果实在没啥项目阅历，能够看看知乎知学堂的AILLM研发课，最为讲的就是ai agent的使用研发，除了模型调用、对接、搭建外，还有很多「实战项目」拆解，自己做完能够写到简历里，求职面试的时候也不虚。现在很多公司都在入局AI，ai agent研发需求很大，“钱景”吊打普通研发者。说直接一点，如果你是刚入行的小白，一年能拿个二三十万。“钱景”是肯定有的，重点是怎么拿到offer。

AICXYXZ
2026-04-13 16:50:31

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 10

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent创业方向有哪些：可行的商业模式盘点

再往上走，如果你能成为公司的技术大拿，负责设计整个公司的AI平台，那你一年的收入就是百万甚至两百万起步了。不是画大饼，现在市场就是这个价格，好的ai agent开发公司都是抢着要的，由于懂这个的人太少了，而想用这个技术的公司又太多了。我们公司就有一个二本毕业的同学，由于技术牛又懂业务，现在一个月四万多，去年年终奖就几十万。那具体该怎么干呢？第一，也是最重要的，别光看书、别光听课，你得动手干出一个东

 AI77668833
2026-04-13 16:50:02

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 6

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent是普通人的翻身机会：入行门槛和钱景

不用太纠结学历，AI Agent是最近一两年才火起来的，是一个全新的领域，能有落地项目经验的同学少之又少么，基本都靠自学。因此相比学历，求职面试官更关心你的实战经验。如果实在没啥项目经验，可以看看知乎知学堂的AILLM开发课，最为讲的就是ai agent的应用开发，除了模型调用、对接、搭建外，还有很多「实战项目」拆解，自己做完可以写到简历里，求职面试的时候也不虚。“钱景”是肯定有的，重点是怎么拿到

 AICXYXZ
2026-04-13 16:52:01

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 6

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent开发者如何谈薪资：谈判技巧与策略

人的活干能个那为成能是就的做要你不用太纠结学历，AI Agent是最近一两年才火起来的，是一个全新的领域，能有落地项目阅历的同学少之又少么，基本都靠自学。因此相比学历，求职面试官更关心你的实战阅历。如果实在没啥项目阅历，能够看看知乎知学堂的AILLM研发课，最为讲的就是ai agent的使用研发，除了模型调用、对接、搭建外，还有很多「实战项目」拆解，自己做完能够写到简历里，求职面试的时候也不虚。现

 SCI论文写作
2026-04-13 16:51:27

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 5

#人工智能 #神经网络 #机器学习
AI Agent开发者薪资倒挂现象：应届生比老员工高

人的活干能个那为成能是就的做要你现在是AI Agent的黄金窗口期，需求大，但能踏踏实实干实事的人太少。就像十几年前移动互联网刚兴起的时候，那时候会搞安卓APP的人，哪怕学历不高，现在很多都成了大佬。。气打打你给，后最现在这个AI技能大爆发的阶段，对咱们普通人来说，就是一次难得的翻身机会。。领本际实的你重看更，低对相也槛门历学，方地种这一是那些刚成立不久的AI创业公司，这种公司最务实，老板恨不得你

 AI算法沐枫
2026-04-13 16:51:35

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#人工智能 #神经网络 #机器学习
2026.1.27发布的最新Deepseek-OCR2模型剖析

DeepSeek-OCR2在架构上延续了编码器+语言模型的传统OCR流程，但创新性地将视觉编码与语言查询编码结合，重点优化了因果查询流，以更好地捕捉用户关注的信息。其编码器分为全局和局部视野两部分，支持最大6页的上下文关联，但存在对超长文档和多页细节查询的潜在限制。相比第一代，OCR2采用轻量级LLM替代CLIP，引入动态视觉处理顺序，在保持3B参数量的同时提升了性能。实际应用中，它在文档处理效率

 拉姆哥的小屋
2026-01-28 16:19:54

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 9

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +2