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摘要： 数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型，可以挖掘数据中的隐含模式，提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络（CNN）专门处理具有网格结构的数据（如图像），循环神经网络（RNN）则针对序列数据（如时间序列或文本）进行建模 阅读全文

摘要： 大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理 阅读全文

摘要： 本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法：不是采用单一检测器分析数据集的所有特征，而是构建多个专注于特征子集(即子空间)的检测器系统。 在表格数据的异常检测实践中，我们的目标是识别数据中最为异常的记录，这种异常性可以相对于同一数据集中的其他记录衡量，也可以相对于历史数据进行评估。 在实际应用中，寻 阅读全文

摘要： 在数据科学实践中，结果的可靠性评估至关重要。准确理解结果的可靠程度能够为决策制定提供有力支持。 当我们能够量化结果的不确定性水平后，可以将其应用于以下方面： 进行场景规划，评估最优和最劣情况 开展风险评估，分析对决策的影响程度 实施模型评估，对比不同模型的性能表现 向决策者阐述结果的可信程度 不确定 阅读全文

摘要： 微分方程作为一种数学工具在物理学、金融学等诸多领域的动态系统建模中发挥着关键作用。对这类方程数值解的研究一直是学术界关注的重点。 数值方法是一类用于求解难以或无法获得解析解的数学问题的算法集合。这类方法主要处理描述函数在时间或空间维度上演化的微分方程，采用逐步计算的方式获得近似解。在实际应用中，微分 阅读全文

摘要： 在大数据处理领域，性能和效率始终是核心问题。 polars 作为新一代数据处理框架，通过利用Rust语言的底层实现和现代化的并行计算架构，在处理大规模数据集时展现出显著的性能优势。根据性能测试文章的数据显示，在CSV文件读取操作中， polars 的处理速度可达 pandas 的20倍。这种性能提升 阅读全文

摘要： 在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-le 阅读全文

摘要： 这是目标检测领域的首选评估指标。计算两个边界框的IoU时,如果它们有重叠区域,就测量重叠面积,然后除以两个框所覆盖的总面积。 你是否曾经训练过一个模型,在评估指标上表现出色,但在实际可视化边界框时,却发现它在许多情况下都失败了?这可能是因为像简单交并比(IoU)这样的标准指标并没有很好地捕捉到你所期 阅读全文

摘要： 金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。 图是表示关系数据的自然结构范式，特别是在金融网络和蛋白质结构等领域。这类图能够捕捉实体间的复杂关系和交互模式，例如金融系统中的账户间交易或蛋白质中氨基酸的空间连接与 阅读全文

摘要： Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出，如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新，它为人工智能模型提供了一种全新的方法，使模型 阅读全文