二阶泰勒展开
核心思想泰勒展开的核心思想是：用一个多项式函数来近似地表示一个复杂函数。这个多项式在某个点（展开点）附近与原始函数具有非常相似的行为。
一阶泰勒展开就是我们熟悉的线性近似，它只考虑函数值和一阶导数（斜率），得到一个切线。
二阶泰勒展开在线性近似的基础上，增加了二阶导数（曲率） 的信息，从而能更好地
...
遗传病-遗传模式详解
(一). 孟德尔规律遗传病通常将以孟德尔遗传规律表现的单基因遗传病按不同遗传模式分为：
常染色体显性遗传 (autosomal dominant inheritance)，简称常显或AD致病基因位于常染色体上，且由单个等位基因突变即可起病的遗传方式。常见的亚型包括：
①完全显性(正常纯合子AA和杂
...
5024.大模型-模型优化-Ranking-00.概述
发表于
|
分类于
LLM
在信息检索（IR）和推荐系统中，Ranking（排序） 是决定用户体验的核心环节。它不仅仅是给文档打分，更是将海量数据转化为用户可感知的有序列表的过程。根据技术演进的脉络，主流 Ranking 技术主要分为 传统算法 和 机器学习排序 (LTR) 两大阵营。
核心架构核心架构：从“投票”到“学习”
...
1001.特征工程-数据编码-图嵌入
发表于
|
分类于
LLM
当数据呈现非欧几里得结构（如社交网络、推荐系统中的用户-物品关系）时，传统的向量空间方法失效，需要使用图嵌入技术。
DeepWalk
原理: 类似于 Word2Vec，通过随机游走 (Random Walk) 生成节点序列，再用 Skip-gram 学习向量。
特点: 简单易用，但随机游走策略固定
...
1001.特征工程-数据编码-自然语言处理
发表于
|
分类于
LLM
Embedding（嵌入）技术的核心目标是将高维、稀疏的数据（如文本、图像、图结构）映射为低维、稠密的向量空间，从而捕捉数据间的语义关系。根据应用场景的不同，主要分为自然语言处理 (NLP)、图神经网络 (GNN) 和 多模态学习 三大领域。自然语言处理过程中，文本的向量化，是其中重要的一环。NLP
...
MCP开发-01.从0开发一个MCP
发表于
|
分类于
LLM
用 Python FastMCP 从零实现一个最小 MCP 工具服务：环境、stdio 配置、排错与可选的 Streamable HTTP。
Git-8.cherry-pick的使用
各种业务需求的存在，经常会导致我们存在不同的项目分支来应对不同的实际业务场景，开发分支上的某些更新不能上线，导致我们只上线开发分支中的某几个commit。这时候，我们就可以使用cherry-pick命令，将某个开发分支的commit提交到正式分支。或者将某个重复的更改同步到多个不同的业务分支上。
m
...