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PyTorch 张量 (Tensors) 如果你已经熟悉 NumPy 的 ndarray，那么理解 PyTorch 的张量会非常容易。PyTorch 张量与 NumPy 数组非常相似，但有一个关...

感知机 (Perceptron) 通俗例子： 想象一个非常简单的**“决策机器人”**，它要根据一些输入信息来做一个二选一的决定（比如“去”或“不去”，“是”或“否”）。 收集信息 (输入...

传统机器学习算法、数据预处理、模型评估

NumPy 基础：大模型中的张量操作 在大模型（LLMs）中，所有数据，包括词嵌入、模型权重、偏置等，都以多维数组（即 张量）的形式存在和处理。NumPy 是 Python 中处理这些数组的基...

核心概念：混淆矩阵 (Confusion Matrix) 在介绍具体的评估指标之前，我们首先需要理解混淆矩阵，因为很多分类指标都源于它。混淆矩阵是一个表格，用于可视化分类模型的性能。对于一个二分...

想象一下你要做一道美味的菜肴（比如“宫保鸡丁”），而你手头有一些原始的食材（数据）。直接把原始食材扔进锅里炒，很可能做出来的东西不好吃或者根本不能吃。你需要对食材进行一系列处理，这就是数据预处理...

1. 监督学习 (Supervised Learning) 核心思想：从“有标签”的数据中学习，模型的目标是学习一个从输入特征到已知标签的映射函数。 数据形式: 数据集由成对的 (X, y...

线性回归 (Linear Regression) 核心思想 (Core Idea): 假设输入特征 (X) 和连续的输出目标 (y) 之间存在线性关系。 目标是找到一个（或一组）最佳的权重...

数据可视化

熟练掌握Python语法 数据结构 面向对象编程

线性代数 微积分 概率与统计

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vLLM 高性能推理部署指南 vLLM 是一个为大型语言模型（LLM）设计的高性能、高吞吐量的推理和服务引擎。它通过创新的 PagedAttention 算法，显著减少了内存浪费，并实现了比传...

Python Web 开发：FastAPI 实战指南 引言 FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。它基于标准的 Python 类型提示，并提供了许多开箱即...

Python 进阶：从装饰器到异步编程的深度探索 当你已经熟练掌握 Python 的基础语法和数据结构后，是时候迈向新的高度了。真正的 Pythonic 代码不仅在于功能的实现，更在于其表达力...

掌握 MySQL: 从 Docker 部署到 Python 高性能集成 (Ubuntu 24.04) MySQL 是世界上最受欢迎的开源关系型数据库，是无数应用程序背后稳定可靠的数据基石。本指...

Git & PR 高效指北：核心工作流与常用命令速查 在现代软件开发中，Git 是协作的语言，而 Pull Request (PR) 则是沟通的桥梁。一个清晰、规范的 PR 流程不仅能保证代码质...