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2026年2月13日

摘要: 快速复习:求导、偏导数与链式求导 一、一元函数求导(基础核心) 核心:针对单变量函数 \( y = f(x) \),求因变量 \( y \) 对自变量 \( x \) 的变化率,记为 \( f'(x) \) 或 \( \frac{dy}{dx} \)。 1. 常用基本导数公式(必记) 常数导数:\( 阅读全文

posted @ 2026-02-13 11:38 steve.z 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 链式求导(Chain Rule)的本质是复合函数变化的传递机制——它描述了当多个函数嵌套组合时,输入的微小变化如何通过每一层函数逐层传递、缩放,最终影响到输出。 核心直觉:变化率的"接力赛" 想象一个三层复合函数 \(y = f(g(h(x)))\): x → [h] → u → [g] → v → 阅读全文

posted @ 2026-02-13 10:47 steve.z 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

2026年2月12日

摘要: 在数学(微积分)领域,这四个术语的英文翻译如下: 1. 导数 (Derivative) 翻译: Derivative 相关用法: Take the derivative: 求导 First/Second derivative: 一阶/二阶导数 Directional derivative: 方向导数 阅读全文

posted @ 2026-02-12 16:28 steve.z 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

摘要: RAG、MCP、Skills 技术指南 一、RAG (Retrieval-Augmented Generation) 什么是 RAG? RAG 是一种增强型生成技术,它将检索系统与大语言模型结合起来。简单来说,RAG 让 AI 在回答问题时,不仅依赖训练数据,还能从外部知识库中检索相关信息,然后基于 阅读全文

posted @ 2026-02-12 15:59 steve.z 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 凸函数与凹函数:数学优化中的关键概念 基本定义 函数类型 数学特征 几何特征 典型应用 凸函数 任意两点连线位于函数图像之上 图像呈"碗状" 优化问题、机器学习 凹函数 任意两点连线位于函数图像之下 图像呈"帽状" 资源分配、决策理论 凸函数和凹函数的英文翻译 中文术语 英文术语 专业解释 凸函数 阅读全文

posted @ 2026-02-12 15:17 steve.z 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

摘要: Loss Function 和 Cost Function:机器学习中的关键概念 基本定义 术语 定义 特点 应用场景 Loss Function(损失函数) 衡量单个样本预测结果与真实值之间的误差 针对单次预测 分类、回归模型 Cost Function(代价函数) 计算整个训练集所有样本的平均误 阅读全文

posted @ 2026-02-12 15:09 steve.z 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 赫布原理(Hebbian principle / Hebb's rule) 是现代神经科学和人工智能领域最重要、最经典的理论之一。它被公认为学习和记忆的细胞水平生物学基础。 1. 谁提出的?什么时候? 提出者:加拿大心理学家 Donald Olding Hebb(唐纳德·赫布) 时间:1949年 出 阅读全文

posted @ 2026-02-12 09:16 steve.z 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

2026年2月11日

摘要: 标识代码 英文全称 中文含义 示例 M Monograph 专著 书籍、教材、专著 J Journal 期刊文章 学术论文、期刊论文 C Conference 会议论文集 会议录、论文集 D Dissertation 学位论文 硕士/博士论文 N Newspaper 报纸文章 新闻报道 R Repo 阅读全文

posted @ 2026-02-11 11:56 steve.z 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 必读论文推荐清单(按阅读顺序) 📚 第一周:建立基础认知(5篇) 1. Deep Learning for Anomaly Detection: A Review ⭐⭐⭐ 阅读优先级:最高 作者: Raghavendra Chalapathy, Sanjay Chawla 年份: 2019 类型: 阅读全文

posted @ 2026-02-11 10:35 steve.z 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2026年2月10日

摘要: take a max of zero 知识点笔记(编程/数学常用) 在编程、数学计算场景中,经常会遇到take a max of zero 这个表述,初看容易产生歧义(比如混淆“最大值”和“最小值”),这里整理核心知识点,帮大家快速理解、避免踩坑。 一、核心含义(重点!) 很多人会误以为它是“取最小 阅读全文

posted @ 2026-02-10 09:59 steve.z 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)