原创AI技术博客

模型中的参数和超参数

深度学习本质上是表示学习，它通过多层非线性神经网络模型从底层特征中学习出对具体任务而言更有效的高级抽象特征。针对一个具体的任务，我们往往会遇到这种情况：需要用一个模型学习出特征表示，然后将学习出的特征表示作为另一个模型的输入。这就要求我们会获取模型中间层的输出，下面以具体代码形式介绍两种具体方法。

Git是一个版本控制系统，用来追踪计算机文件的变化的工具，也是一个供多人使用的协同工具。它是一个分布式的版本控制系统，本文将简单介绍如何使用。

hive的使用方法

R语言操作数据库

网络爬虫模拟登陆获取数据并解析实战

指标（metrics）和损失函数（loss function）在深度学习和机器学习里面非常常见，很多时候他们的公式都似乎是一样的，在编写程序的时候，二者的区别好像也不是很大。那为什么还会有这两种不同的概念出现呢？本文将简单介绍一下二者的区别和应用。

在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。

本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。

5月27日，OpenBMB发布了一个最高有100亿参数规模的开源大语言模型CPM-BEE，OpenBMB是清华大学NLP实验室联合智源研究院成立的一个开源组织。该模型针对高质量中文数据集做了训练优化，支持中英文。根据官方的测试结果，其英文测试水平约等于LLaMA-13B，中文评测结果优秀。

原来直接用root账户授权远程访问失败，最新的MySQL8不允许直接创建并授权用户远程访问权限，必须先让自己有GRANT权限，然后创建用户，再授权。

在处理文本时，经常遇到超过1g存储的数据，直接简单的读取，可能遇到java空间不足的问题，为解决此问题，可将大文本数据按照行进行切分为很多块，并将每一块存储为一个文本

数据结构中，自平衡二叉查找树搜索效率高，但是需要通过旋转和变色维护平衡。而列表虽然简单，但是对元素的查找需要比对列表中的每个元素，查找速度较慢。为了兼顾列表的简单易用，并提高查找效率，跳跃列表（Skip List）应运而生。

端到端（end-to-end）学习

近年来，大语言模型（LLM）的能力飞速提升，但评测基准的发展却显得滞后。以广泛使用的MMLU（大规模多任务语言理解）为例，GPT-4、Claude等前沿模型已能在其90%以上的问题上取得高分。这种“评测饱和”现象导致研究者难以精准衡量模型在尖端知识领域的真实能力。为此，Safety for AI和Scale AI的研究人员推出了Humanity’s Last Exam大模型评测基准。这是一个全新的评测基准，旨在成为大模型“闭卷学术评测的终极考验”。

梯度下降、牛顿法、拟牛顿法详细介绍

这是来自AnalyticsVidhya的Pranav Dar的帖子

我出生在一个不大不小的南方城市，那里纵横着大大小小的巷子，而通往我记忆深处的是寺巷子。

Linux权限管理之基本权限

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SVN是Subversion的简称，是一个开放源代码的版本控制系统，相较于RCS、CVS，它采用了分支管理系统，它的设计目标就是取代CVS。互联网上很多版本控制服务已从CVS迁移到Subversion。说得简单一点SVN就是用于多个人共同开发同一个项目，共用资源的目的。

从问题定义，到数据获取以及模型选择调参，这篇博客指出了每个过程中需要注意的问题

基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是，在实际应用的场景中，我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如，Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。