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以下是学习相关的文章

2025-04-15
AI大模型学习之路（二）阶段1：基础知识储备我们从阶段1：基础知识储备的数学基础开始，第一课聚焦于线性代数的核心概念，这是理解AI大模型（如Transformer）的基石。第一课：线性代数基础
- 2025-04-15
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- AI
2025-04-15
张量计算张量（Tensor）的定义与基本概念张量（Tensor）是数学和深度学习中的核心概念，可以视为多维数组的泛化。它具有以下特性：阶数（Rank）：张量的阶数等于其轴的数量。例如： 0阶张量：标量（单个数值） 1阶张量：向量（一维数组） 2阶张量：矩阵（二维数组）
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- AI
2025-04-15
矩阵计算一、矩阵基础运算 1. 矩阵加法与减法定义：同型矩阵（行数和列数相同）对应元素相加/减。公式：若 A=[aij]，B=[bij
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2025-04-15
向量计算向量计算 1. 向量加法定义：向量加法是两个向量对应分量相加得到的新向量。若向量 A=(a1</
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- AI
2025-03-12
AI大模型学习之路（一）一、学习路径建议 1. 基础阶段：掌握核心概念数学与机器学习基础：线性代数、概率论、微积分（尤其是梯度相关计算）。深度学习基础：神经网络、反向传播、优化算法（如Adam、SGD）。 <
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- AI
2018-08-24
《数据安全法：数字时代的法治基石与安全护盾》引言在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为推动经济发展、社会进步的关键要素。从个人的社交信息、消费记录到企业的商业机密、运营数据，再到国家的重要基础设施信息、战略资源数据，数据的价值日益凸显。然而，随着数据的广泛应用和深度挖掘，数据安全问题也愈发严峻，数据泄露、滥用、篡改等事件频发，给个人、企业乃
- 2018-08-24
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- 数据安全

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