在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而，卷积操作作为 CNN 的核心计算单元，其计算量巨大，消耗大量的时间和...

想象你正在玩一款 3D 动作游戏，角色却离奇穿过墙壁；或是设计机器人路径规划时，机械臂与障碍物 “视而不见”。这些尴尬场景背后，都暴露出碰撞检测的重要性。传统的...

当你能在TB级用户数据中发现隐藏的细分市场时，说明真正掌握了聚类的精髓——这不仅需要算法理解，更需要商业洞察力。记住：聚类不是终点，而是理解数据的第一步，真正的...

当你能在蛋白质折叠预测中复现AlphaFold的精度时，说明真正掌握了深度学习的精髓——这不仅需要算法理解，更需要跨学科的视野。记住：现代神经网络正在重定义"智...

当你能在推荐系统中用SVM进行亿级用户画像分类时，说明真正掌握了核方法的精髓——这不仅需要算法理解，更需要工程化落地的智慧。记住：SVM的数学之美在于，它将复杂...

一致性哈希的优雅在于用数学的确定性应对分布式的不确定性。正如其在Pulsar消息队列中的应用（通过虚拟节点优化Key-Shared模式），这一算法持续推动着分布...

Math对象和其他对象不同，它不是一个构造函数， 它属于一个工具类不用创建对象，它里面封装了数学运算相关的属性和方法

递归能够将复杂问题分解成更小、更简单的子问题，使得代码逻辑更加清晰和简洁。例如，树结构遍历，阶乘计算勇递归实现比迭代更为直观

接下来的几节将介绍语言建模的最新进展，以及使 LLMs 达到今天如此强大水平的关键技术。然而，为了理解这些内容，你需要掌握一些基本的数学概念。以下是这些概念：

最小二乘是一种从有误差的数据中寻找最佳拟合模型的数学方法，它的核心思想是让模型的预测值与实际观测值之间的“误差平方和”最小。

因此如果把时间想象成一条X轴，那么实际上这条X轴上面所有的点都是零点，只是我们目前用了公元计时去描述时间的偏移。

DeepMind 的最新研究为这个争论提供了新的证据。他们将几何代数与通信复杂度理论结合，证明了向量嵌入的能力存在一个数学下界：对于任意给定的嵌入维度 d，当文...

现在给你一串数字，你能猜到一下个是多少吗：1、6、21、107，47176870……

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的数学算法，尤其适用于具有噪声的线性系统。它在信号处理、控制工程、计算机视觉和导航系统等领域应用广泛。

近年来，大模型技术的崛起让AI的推理能力得到了前所未有的提升。你是否曾好奇，为什么某些AI能够轻松解出一道复杂的数学题，而另一些AI却只能回答简单的问题？ 答案...

在编程世界里，卡牌问题就像一道有趣的谜题，吸引着无数开发者探索解法。本文将用通俗的语言，结合Python代码示例，为你系统讲解如何高效解决“卡牌翻面求和问题”。

在人工智能领域，强化学习作为一种通过与环境交互来学习最优决策的方法，近年来取得了突破性进展。2025年的今天，强化学习已经在机器人控制、游戏AI、金融交易等多个...

策略梯度方法的核心数学工具是策略梯度定理，它建立了策略性能与参数梯度之间的直接联系：

在强化学习的理论框架中，蒙特卡洛策略评估作为一种基于采样的方法，其数学基础建立在对随机变量期望值的渐进逼近上。理解其数学本质需要从概率论的基本概念出发，逐步构建...