Jupyter 中如何切换 Conda 虚拟环境？一文讲清楚！

，就能在界面中自由切换了。本文手把手教你完成配置，让你的 Jupyter 真正“多环境兼容”！

最大似然估计（MLE）：从一袋糖果看懂AI的“学习逻辑

想象你面前有一袋糖果，只有红色和绿色两种。 你不知道红糖占多少，但你可以随机抓几颗出来看看。

交叉熵损失到底在“惩罚”什么？——给机器学习新手的概率直觉课

当直觉遇见概率：贝叶斯定理如何纠正我们的判断偏差

你在某平台花 200 元买了一瓶知名品牌的洗发水。 收到货后，你发现瓶身印刷模糊、气味也和以前不一样。

Softmax 为什么通常只在最后一层？

从 Logits 到概率：Softmax 是如何做到语义无损的？

你不能告诉医生：“logit 是 3.2”； 但你可以说：“恶性概率是 92%”。

线性回归 vs 神经网络：从直尺到关节尺的智能进化

你以为今天的 Transformer 很神秘？ 其实它的核心操作，依然是线性回归的变体：

怎么理解线性模型的“线性”？它到底“线”在哪里？

这意味着，无论模型看起来多么复杂，只要最终的预测值可以表示为这些参数的加权和（即每个参数乘以某个系数然后相加），那么这个模型就可以被称为线性模型。这里的关键在于...

为什么大模型还在用 Softmax？从概率归一化到注意力机制的底层逻辑

今天的大模型动辄拥有上千亿参数，架构复杂如迷宫。 但如果你掀开 Transformer 的最后一层，会发现一个熟悉的身影：

从感知机到 Transformer：线性如何孕育非线性？

多元线性回归之所以成为机器学习的起点，是因为它在可解性、可解释性与实用性之间达到了历史最优平衡。

为什么机器学习从“最简单的线性模型”开始？

今天，我们动辄谈论 Transformer、大语言模型、图神经网络——复杂、强大、黑盒。 但在这一切之前，机器学习的起点，却是一个连高中生都熟悉的公式：

从写入到打分：Elasticsearch 是如何存储文档并实现毫秒级检索的？

因此，检索请求会被路由到 shard 的任意副本（Primary 或 Replica），但打分逻辑和数据内容完全一致。

为了检索打分，Elasticsearch 在索引时存储了哪些统计信息？

那么，Elasticsearch（底层基于 Apache Lucene）在文档被索引时，到底存储了哪些

搜索引擎打分机制揭秘：TF-IDF 和 BM25 真的在做“向量化”吗？

很多人知道 Elasticsearch 默认不是靠文档向量打分，但又产生了一个新疑问：

搜索引擎是如何做到“秒级响应十亿网页”的？

每天，我们在 Google、百度、Elasticsearch 中输入关键词，毫秒级获得结果。背后支撑这一能力的，并非“实时遍历全网”，而是一套高效、可扩展的

TF-IDF 在搜索引擎中到底怎么用？——回应一个常见疑问

一文讲透 TF-IDF：如何用一个向量“代表”一篇文章？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

你的 Linux 内存真的不够用吗？ ——90% 的人都误解了 buff/cache

Linux 就像一个聪明的助理：当你需要新稿纸时，他会立刻把快递盒收走，腾出空间——

Java堆外内存里的“密文”——从内存内容反推业务模块实战

我们来写一个很简单类，模拟业务系统的堆外内存泄漏，每2秒分配10M内存，共分配500M，并且在分配的内存中全部填充我们的测试数据：“Hello, Direct ...

你的 Java 应用“吃光”了内存？别慌，NMT 帮你揪出真凶！

一般情况下，只需关注红色部分的内存区域，Java Heap、Class、Thread、Other这4块，这些是应用源码本身、或引用的第三方库可能会导致的内存问题...