介绍本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。作者作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，重点介绍如何应用模型解决机器学习和深

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程预训练大语言模型（LLM）具备强大的通用能力，但在需要深入理解技术语言或特定领域知识的专业领域中，它们往往表现不佳。因此，虽然预训练使LLM能够捕捉通用知识，但微调（Fine-tuning）对于将这些模型适应特定领域至关重要。微调 通过将预训练模型适配到具体任务，提升了其在医疗、法律分析或科学研究等领域的性能。例如，经过微调的模型能够更有效地识别

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程一句话解释：知识蒸馏是一种模型压缩技术（model compression technique），通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输出或中间表示，以在保持精度的同时减少计算量和存储需求。传统意义上的知识蒸馏背景知识及总览Bucilua等人（2006年）首次提出了 模型压缩 ，将信息从大型模型或模型集合转移到训练小型模型中，而不会显

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在人工智能的浪潮中，一个新兴的名词——“模型蒸馏”正逐渐走进大众视野。尤其随着DeepSeek的火爆，模型蒸馏更是成为热议的话题。那么，什么是模型蒸馏呢？一、模型蒸馏的定义模型蒸馏，简而言之，就是把大模型学到的知识，用“浓缩”的方式传授给小模型的过程。这样做的目的，是在保证一定精度的基础上，大幅降低运算成本和硬件要求。以DeepSeek为例，满血

Deepseek可谓是开年的AI界大明星，从论文方面来说，开年后就有意大利老铁已经用国产AI把顶刊SCI玩成了"消消乐"——投**稿一天接收，中科院一区6.5分期刊直接盖章认证，这效率比外卖小哥抢单还离谱。**从通用型AI助手（如ChatGPT、Claude）到专业写作平台（如Jasper、GitHub Copilot）。AI辅助写作正在引发一场创作领域的革命，其技术进步和应用拓展正在重塑写作的生

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程本篇文章将剪枝后的模型作为学生模型，剪枝前的模型作为教师模型对剪枝模型进行蒸馏，从而进一步提到轻量模型的性能。Channel-wise Distillation (CWD)问题和方法在计算机视觉任务中,图像分类只需要预测整张图像的类别,而密集预测需要对每个像素或对象进行预测,输出更丰富的结果,如语义分割、目标检测等。直接应用分类任务中的知识蒸馏方

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程论文链接： https://arxiv.org/abs/2502.12524代码链接： https://github.com/sunsmarterjie/yolov12长期以来，增强YOLO框架的网络架构一直至关重要，但一直专注于基于cnn的改进，尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性。这是因为基于注意力的模型无法匹配基于cnn的模型的速

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程为什么要尝试给DeepSeek添加本地知识库呢？或许在我们OA系统中会出现一个AI小助手，我们会问它差旅费报销流程怎么走、合同流程怎么走、负责某某业务的同事的联系方式等等。当然，这应该是最简单的应用场景。时代变了！以前需要找好多个部门的专业人士了解的信息，未来用AI工具就能快速获取，并且是提炼总结后的内容。要实现这些功能，必然需要提供相关的资料内

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程1.DeepSeek官网使用方式：网页或者App均可访问地址： https://www.deepseek.com/费用：不限次数免费使用2.BetterYeah AI使用方式：网页搜索（ https://ai.betteryeah.com/login?channel=home&register_source=/ ）可用模型：DeepSeekR1和

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在DeepSeek开源周的首日，一款名为FlashMLA的创新项目震撼发布。作为专为英伟达高端显卡（如H800）设计的加速引擎，FlashMLA旨在让大语言模型的推理速度实现飞跃，同时大幅降低资源消耗。这款“AI涡轮增压器”的发布，无疑为AI领域注入了一剂强心针。FlashMLA：为英伟达高端显卡量身打造FlashMLA是DeepSeek团队针对

✨从火山方舟接入DeepSeek API服务，享受大流量+低延迟+低成本服务：延迟低至20ms内，提供高达 500 万 TPM 的全网最高的初始限流，并且全网首家提供超过 50 亿初始离线tokens！✨现火山方舟大模型体验中心全新上线，免登录即可体验满血+联网版Deep Seek R1 模型及豆包最新版模型✨邀约活动同步进行中，邀请可拿3000万tokens，畅享671B DeepSeek R1

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在当今AI盛行的时代，我们是否真正掌握了如何使用AI来提高效率呢？近日，一位朋友向我感叹：“AI虽然强大，但得到的答案往往不够准确，有时甚至答非所问。”这让我回想起初学驾驶时的情景：拥有一辆好车固然重要，但更重要的是掌握驾驶技巧。同样，拥有强大的AI工具并不足以保证高效，关键在于我们如何运用它。DeepSeek，作为2025年春节后横空出世的国产

家人们，科研圈又有大新闻啦！已经有聪明人抓住了 DeepSeek 风口，成功发表 SCI 啦！一个来自意大利的研究团队，以超高的执行力迅速跟进热点。他们 借助 DeepSeek 模型，在中科院 1 区、影响因子 6.5 分的 Resuscitation 期刊上发表了一篇 Letter 类型的稿件 。最让人惊叹的是，从投稿到接收仅仅用了一天时间！这速度，简直让人望尘莫及。所以这次我整理了由清华大学出

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程这个春节，DeepSeek可谓是大放异彩，火爆程度让官网都“卡到爆”，硅基流动都流不动了。为了让大家能够自由地使用DeepSeek，今天为大家精心挑选了10个可以畅用DeepSeek的平台。1. 官方满血版首推的自然是DeepSeek的官网和APP，这里可以使用到满血版的R1和V3模型，以及联网功能。官网在上午时段较为流畅，但下午和晚上可能会有些

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在上一篇文章中，我们说了怎么在本地部署。对本地部署感兴趣的小伙伴看过来。本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！解决DeepSeek服务器繁忙问题三：最为推荐一、用户端即时优化方案网络加速工具1.推荐使用迅游加速器或海豚加速器优化网络路径，缓解因网络拥堵导致的连接问题。以迅游为例：启动加速器后搜索"DeepSeek"专项加速输入口令DS11

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的MoE模型，吞吐量每秒达60 token，比上一代V2提升3倍；在数学代码性能上，堪比国外大模型Claude 3.5 Sonnet。接下来，我们把DeepSeek接入到PyCharm中，并利用其能力辅助我们进行代码开发。首先来看一下效果。我们可以直接选中代码，并对代码段进行解释。我们也可以通过选中代码

2025开年王炸，“deepseek”全球爆火， deepseek其强大的自动化和智能化能力，使得许多重复性、规则性的岗位面临被替代的风险。DeepSeek的开源和低成本特性，使得AI技术更加“平民化”，同时，跨领域的技能融合也成为趋势，这意味着，不管你是不是ai行业从业者，你都需要懂AI。DeepSeek的爆火确实给普通人带来了紧迫感，但同时也提供了新的机遇。 抓住风口是非常重要的，这次我邀请了

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程2024 年，谷歌地图抓取已成为企业和研究人员的一大变革。凭借不断更新的餐厅、酒店、药店等数据库，谷歌地图提供了大量信息。通过使用正确的谷歌地图抓取工具，您可以解锁有价值的见解，以进行潜在客户生成、市场研究和竞争分析。最好的谷歌地图抓取工具使您能够自动收集数据，节省时间和资源，同时确保准确性。无论您是想分析竞争对手还是扩大客户群，这些工具都能为您

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程TensorRT-YOLO 6.0 引入了创新的多Context共享引擎机制，允许多个线程共享同一个Engine进行推理，最大化硬件资源利用率，同时显著降低内存占用。这一设计使得多任务并发推理更加高效，尤其适合需要同时处理多路视频流或大规模数据推理的场景。核心优势 ：权重共享 ：多个 Context 可以共享同一个 的模型权重和参数，这意味着在

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程发现了一个新的fune-tune框架，可以在1小时内让DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的小模型，整个过程是全自动的，不需要编写代码或者手动调节，仅需定义你的数据集即可。这意味着假设你是一个医生，完全可以基于过往的病例，在本地使用DeepSeek-R1构建一个属于你自己的医学专业模型。参考文献：[1] 框架地址：https://github.