说白了，AIOps 要做的不是“黑盒拍板”，而是“让机器告诉你为啥这么搞”。否则一次修复，一套系统跑偏，你就是把运维从人肉地狱里拽出来又踹回去。

大语言模型（LLMs）在复杂推理任务中，通过思路链（CoT）提示取得了显著的性能。然而，传统的CoT依赖于用自然语言明确表达的推理步骤，这不仅降低了效率，还限制...

Awesome-ML-SYS-Tutorial 是一个专注于机器学习系统（ML SYS）领域的学习笔记与代码仓库。它旨在为对 ML 与系统交叉领域感兴趣的研究者...

遥感设备的持续升级带动了人类对地观测能力的提升，面对呈指数级增长的遥感数据，如何保证并提高其利用效率，充分释放遥感数据的价值？传统的地理要素解译主要依赖大规模的...

近年来，端到端自动驾驶技术逐渐成为行业主流，而融合视觉、语言与动作的 VLA（Vision-Language-Action）模型则被视为突破传统模块化瓶颈的关键...

继 SAM（Segment Anything Model） 与 SAM 3D 之后，Meta 正式将 Segment Anything 系列扩展到了音频领域。

大家好，我是 Echo_Wish，一个在运维、发布、故障复盘的泥潭里打滚多年的自媒体人。今天我们聊一个太真实、太痛的主题：变更风险评估，到底能不能靠“数据自动打...

训练自己的yolov8检测模型，数据集需要划分为训练集、验证集和测试集，这里提供一个参考代码,划分比例为8：1：1，也可以按照自己的比例划分

前面，作为使用深度学习的例子，我们主要讨论了手写数字识别的图像类别分类问题（称为“物体识别”）。不过，深度学习并不局限于物体识别，还可以应用于各种各样的问题。此...

GPU主要由NVIDIA和AMD两家公司提供。虽然两家的GPU都可以用于通用的数值计算，但与深度学习比较“亲近”的是NVIDIA的GPU。实际上，大多数深度学习...

本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减...

因为感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。

深度学习领域不断进步，新的架构如Transformer正在改变序列建模的格局citation:7。然而，LSTM和GRU作为经典的循环神经网络架构，仍然在特定场...

3、把Termux API的所有权限都给了，尤其是存储和麦克风权限，再给一下“自启动”和电池白名单，不然无法被Termux调用。对于Termux app也要加给...

无人机应用的普及给社会带来便利的同时，也带来了新的安全隐患。未经许可的无人机入侵机场、军事区等敏感区域，已成为不容忽视的安全威胁。如何在复杂环境中，尤其是在夜间...

长途驾驶、深夜行车或忙碌的一天，都可能让司机感到疲惫。但哪怕只是片刻的分神，也可能对行车安全造成重大影响。

兄弟们，今天咱说点狠的——运维圈最容易掉坑的概念：相关性 ≠ 因果性。你在监控大盘上看到 CPU 飙升的时候磁盘 I/O 也抖了，你第一反应是什么？

真核生物基因结构预测是基因组注释的核心步骤，但由于外显子–内含子结构复杂、调控信号模糊，传统 ab initio 方法仍存在准确度不足的问题。研究人员开发了 H...