本篇文章试图使用最简洁易懂的文字对一个典型神经网络做一个较为完整的介绍。力求读者在读完本篇文章后对神经网络能有一个清晰且全面的认识。 任务描述 如下图，我们已知四个数据点(1,1)(-1,1)(-1,-1)(1,-1)，这四个点分别对应I~IV象限，如果这时候给我们一个新的坐标点（比如(2,2)），那么它应该属于哪个象限呢？（没错，当然是第I象限，但我们的任务是要让机器知道） “分类”是神经

难忘那年 月色苍茫 鱼来鱼往 花开灿烂 绿意盎然 雨打蕉叶 风华正茂

LightGBM模型在各领域运用广泛，但想获得更好的模型表现，调参这一过程必不可少，下面我们就来聊聊LightGBM在sklearn接口下调参数的方法，也会在文末给出调参的代码模板。

本术语库目前拥有专业术语约 2442 个、专项领域篇 2 篇，主要为人工智能领域基础概念和术语。 本术语库前两版主要是将机器之心在编译技术文章和论文过程中所遇到的专业术语记录下来，希望有助于AI从业者的查阅和学习

我们本是完整的一个，但是分开了 于是开始有了期待，有了思念 笑声很轻，眼泪也无声 对天空诉说着爱是永恒 跌跌撞撞寻找属于我们的完整 未来的那一天在心里很重 两只手里藏着全世界的星星 在彼此的眼睛里看到了 海洋陆地，银河苍穹 北极光在脚下划过 猎户座的虹手中缤纷 你说那斑驳的星尘好像我们 后来所有的时间空间都消失了 拥抱里我们变成宇宙的最初

在人工智能领域，有很多热议的技能选择，如CV还是NLP，TensorFlow还是PyTorch，python还是C++…… 话题有争议，但是数据非常客观，让我们拭目以待吧~

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我们来分别介绍一下设计模式中的工厂模式、建造者模式、单例模式和策略模式。前三个都属于创建型模式（Creational Patterns），它们主要关注对象的创建过程，旨在将对象的创建与使用解耦，提高系统的灵活性和可维护性，策略模式属于行为型模式 (Behavioral Pattern)，它侧重于对象之间的职责分配和算法封装。为了方便理解，每个模式我们都会用一个改造实例来说明。

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BERT模型作为自然语言处理领域的重大突破，其核心优势在于创新性地采用了双向注意力机制和大规模无监督预训练方法。该模型通过深度双向上下文编码，有效捕捉了语言的复杂语义关系和长程依赖，显著提升了对语言理解的深度和广度。