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数学建模基础：统计模型
统计模型是通过概率和统计学方法描述数据分布和关系的模型，广泛应用于数据分析、市场调查、预测等领域。本文将详细介绍统计模型的基础概念、常见类型和应用实例。
Matlab数学建模实战应用：案例2 - 传染病传播
传染病传播模型是公共卫生和流行病学的重要研究内容，通过数学建模可以帮助我们理解传染病的传播规律和趋势，以便制定有效的防控策略。
通用大模型VS垂直大模型：你更青睐哪一方？
AI大模型的战场正在分化：通用大模型在落地场景更广泛毋庸置疑，垂直大模型的落地有更高的可能性和更快的普及速度。
数学建模系列（4/4）：Matlab建模实战
Matlab（Matrix Laboratory）是MATHWORKS公司开发的一个高效数值计算和可视化工具，广泛应用于科学研究、工程计算、金融分析和数据处理等领域。Matlab提供了丰富的函数库，支持矩阵运算、数据分析、算法开发和仿真等功能，非常适合用于数学建模。
MATLAB与R语言在建模中的合作与应用（下篇）
通过综合利用 MATLAB 强大的数值计算能力和 R 语言灵活的统计建模工具，可以帮助开发者在复杂的建模项目中取得更加优异的效果。
Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元
Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元
AI的智慧精华：解锁知识蒸馏的秘密
化学蒸馏是一种物质分离的方法，通过加热物质混合物，使其其中一种或多种成分的沸点低于其他成分的沸点，从而使其蒸发，然后通过冷凝使其凝结，最终得到纯净的成分。
软件开发方法
软件方法学是以软件开发方法为研究对象的学科。从开发风范上看，软件方法学可分为自顶向下开发方法和自底向上开发方法。自顶向下开发方法强调开发过程是由问题到解答、由总体到局部、由一般到具体，自底向上开发方法从系统实现的最基础部分着手，由简单到复杂，逐层向上构造，直至得到所需的软件。
人工智能基础 - Cross-Validation（交叉验证）详解
人工智能基础 - Cross-Validation（交叉验证）详解
人工智能基础 - 生成对抗网络（GAN）
人工智能基础 - 生成对抗网络（GAN）
什么是迁移学习
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许模型将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关的任务中。这种方法在数据稀缺的情况下尤为有用，因为它减少了对大量标记数据的需求。
架构师必备知识 - 软件体系结构 - “4+1”视图模型
研究软件体系结构的首要问题是如何表示软件体系结构，即如何对软件体系结构建模。根据建模的侧重点不同，可以将软件体系结构的模型分为五种：结构模型、框架模型、动态模型、过程模 型和功能模型。
RBAC模型
RBAC模型（Role-Based Access Control：基于角色的访问控制）模型是比较早期提出的权限实现模型，在多用户计算机时期该思想即被提出，其中以美国George Mason大学信息安全技术实验室（LIST）提出的RBAC96模型最具有代表，并得到了普遍的公认。
一段比较简单的人工智能自动做模型的程序
一段比较简单的人工智能自动做模型的程序
R语言连续型变量回归分析预测
回归分析是统计学和数据科学中最常用的分析方法之一，特别是在预测和解释连续型变量之间关系方面具有重要作用。本文将详细介绍如何在R语言中进行连续型变量的回归分析与预测，涵盖数据准备、模型构建、诊断分析、模型选择、模型评估、以及预测等各个方面。
大模型：合成数据、安全挑战与知识注入
在如今这个快速发展的AI时代，大语言模型（LLM）的研究论文数量呈指数级增长，几乎到了人力无法一一阅读和消化的地步。
为什么基于树的机器学习方法在表格数据上优于深度学习？
深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。
【面试】拿到需求后你是如何设置合理的数据库模型的？
【面试】拿到需求后你是如何设置合理的数据库模型的？
什么是模型
什么是模型
PyTorch 06： PyTorch保存和加载模型
下面学习如何使用 PyTorch 保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。下面是一个图像示例。训练网络我将上一部分的模型架构和训练代码移到了文件 fc_model 中。通
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