第3章 线性模型 参考：《机械学习第1版第47次印刷-周志华著》、https://www.datawhale.cn/learn/content/2/65 西瓜书代码实战：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%

线性代数参考文档 https://zh.d2l.ai/chapter_preliminaries/linear-algebra.html#id5 https://machine-learning-from-scratch.readthedocs.io/zh-cn/latest/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0.html 单元矩阵 单位矩阵（Ident

先占个位置，后续继续补充学习记录。现在是2025年7月16日23:54:13，脑子有点不听使唤了，明天继续。 第2章 模型评估与选择 本章介绍模型评估与选择，讲述如何评估模型的优劣和选择最适合自己业务场景的模型。 参考讲解视频： 合集·西瓜书代码实战 正太分布的前世今生：https://cosx.org/2013/01/story-of-normal-distribution-1/ 2.

此次机器学习入门系列的学习以经典教材周志华老师的《机器学习》（俗称西瓜书）、谢文睿等著的《机器学习公式详解第2版本》（俗称南瓜书）为主要学习资料，在此写下自己的学习记录或疑惑，方便后续查阅与复习。 前提要求是至少对本科必修的3门数学课《高等数学》、《线性代数》和《概率论与数理统计》。 参考讲解视频：《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导 第1章 绪论 1.1 引言 "算法"是指从

1 部署环境准备 1.1 节点规划 主机名 用途 IP root用户密码 规格 系统盘 OS 备注 controller01 master + worker 113.57.37.106 XXX 192c1T 1124G Ubuntu 22.04.4 LTS-aarch64 Kunpeng-920服务器，联网 1.2 服

一、tensorflow与cuda对应关系表 https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=en#tested_build_configurations 参考：https://blog.csdn.net/FL1768317420/article/details/134840200 、 https://www.weiyeji.com/2025/w

〇、GPU等加速卡共享方案的分类汇总与比较 0.1 GPU共享方案分类汇总 方案类型 代表方案 优势 劣势 1)框架限制 Antman等 1.针对特定场景，能提供较高的性能及用户灵活性。 2.实现相对简单 1.无法提供算力精准限制的的能力。2.框架更新频繁，可能需要不断适配，具体取决于实现方式。3.需要用户接入统一的的计算平台，多租户场景困难

一、coze工作流介绍 Coze 工作流是字节跳动推出的 AI 开发平台 Coze（扣子） 中的核心功能之一，它通过 可视化、模块化 的方式，帮助用户构建复杂的多步骤任务流程，实现自动化处理与智能化协作。 Coze 工作流是一系列可执行指令的集合，通过连接 大模型、插件、工具等节点，形成自动化流水线，完成特定任务（如数据采集、分析、生成报告等）。类似于工厂流水线，每个节点代表一个“工位”

一、插件 coze中的插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）。 然后进入此插件内，再点击“在IDE中创建工具”，再“创建工具”： image-20250622222810864 代码输入框内容如下： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414