技术文章与学习笔记

推荐阅读

优先展示推荐文章与带封面的内容。

Featured
分类
标签
SEO 对于生成式 AI 搜索体验是否仍然重要?
SEO

SEO 对于生成式 AI 搜索体验是否仍然重要?

SEO 最佳实践仍然适用,因为 Google 搜索中的生成式 AI 功能以我们的核心搜索排名和质量系统为基础。这些功能依靠 AI 技术来突出显示搜索索引中的内容

阅读
SEO扫盲
SEO

SEO扫盲

本指南介绍了 Google 搜索的运作方式

阅读
From Pixel to Porcelain: How Linxi SmartModel Turns AI Imagination into Collectible Art
AI

From Pixel to Porcelain: How Linxi SmartModel Turns AI Imagination into Collectible Art

Digital art often lives and dies behind a glass screen. At Linxi SmartModel (临熙智模), we bridge the ethereal world of generative intelligence with the tangible weight of physical craftsmanship, transforming algorithmic dreams into gallery-grade collectible figurines.

阅读
手写一个2层神经网络,反向传播
人工智能

手写一个2层神经网络,反向传播

不用框架,纯Python手写一个2输入、3隐藏神经元、1输出的微型神经网络,带你一步步理解前向传播和反向传播的完整过程,把13个参数如何自动调整讲得明明白白。

阅读
权重和偏置到底怎么算?
人工智能

权重和偏置到底怎么算?

用身高体重预测分数的例子,一步步数清神经网络里权重和偏置的数量,让你再也不迷糊。

阅读
预测与训练的核心拆解
人工智能

预测与训练的核心拆解

用最直白的方式拆解逻辑回归中的 predict 和训练循环,抓住“先猜、看差多少、再调权重”的核心流程,让你彻底理解模型如何从数据中学习。

阅读
从硬判断到概率输出:一步步升级你的第一个神经网络
人工智能

从硬判断到概率输出:一步步升级你的第一个神经网络

为什么模型不该直接输出0或1?本文用直观例子带你理解sigmoid函数,将原始分数转化为概率,让模型判断更柔和、更接近真实神经网络。

阅读
用1个神经元搞懂AI怎么学习
人工智能

用1个神经元搞懂AI怎么学习

不用矩阵,不讲隐藏层,我们写一个只有1个神经元的小模型,让它学会根据身高体重判断大体型。通过一个简单例子,带你理解AI训练的本质:猜错就改参数。

阅读
神经网络就是个会调权重的小机器
人工智能

神经网络就是个会调权重的小机器

觉得神经网络太抽象?我们用打分机的比喻,一步步拆解:输入、权重、训练,三个词就能抓住本质。

阅读
技术文章与学习笔记:开发实践和经验分享 | 素心