- 1 简介作为最流行的经典机器学习算法之一，决策树的可解释性比其他算法更直观。CART算法经常用于构建决策树模型，它可能也是最常用的算法。当我们将 Scikit-Learn 库用于决策树分类器时，它是默认算法。用 scikit-learn 构建一个 CART 决策树模型；计算每个叶节点上“流失”类别的概率；根据概率阈值为每个叶节点打上模态标签： □ churn（必然流失，概率 > 0.9）... 1 简介作为最流行的经典机器学习算法之一，决策树的可解释性比其他算法更直观。CART算法经常用于构建决策树模型，它可能也是最常用的算法。当我们将 Scikit-Learn 库用于决策树分类器时，它是默认算法。用 scikit-learn 构建一个 CART 决策树模型；计算每个叶节点上“流失”类别的概率；根据概率阈值为每个叶节点打上模态标签： □ churn（必然流失，概率 > 0.9）...
- 1 简介模态逻辑（Modal Logic）是一种对“不确定性”、“可能性”、“必然性”等语义进行形式化推理的逻辑系统，它已经被广泛引入到现代人工智能（AI）、自然语言处理、知识表示与自动推理、博弈论、以及机器学习等领域。在数据科学中，模态逻辑与决策树（如 CART）结合使用，可以将“确定性计算”与“不确定性建模”融合，用于推理、决策支持或局部可信度评估。 2、模态逻辑的核心思想和计算目的基... 1 简介模态逻辑（Modal Logic）是一种对“不确定性”、“可能性”、“必然性”等语义进行形式化推理的逻辑系统，它已经被广泛引入到现代人工智能（AI）、自然语言处理、知识表示与自动推理、博弈论、以及机器学习等领域。在数据科学中，模态逻辑与决策树（如 CART）结合使用，可以将“确定性计算”与“不确定性建模”融合，用于推理、决策支持或局部可信度评估。 2、模态逻辑的核心思想和计算目的基...
- 1 简介本文介绍模态逻辑对现代计算机与人工智能的助力。 2 应用场景知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）模态逻辑，特别是认知逻辑（epistemic logic），提供了一种形式化的工具，表达“智能体知道/相信什么”。多智能体系统中，用模态逻辑建模每个智能体的信息状态与推理过程。描述如：“Agent A 知道 Agent B 不知道... 1 简介本文介绍模态逻辑对现代计算机与人工智能的助力。 2 应用场景知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）模态逻辑，特别是认知逻辑（epistemic logic），提供了一种形式化的工具，表达“智能体知道/相信什么”。多智能体系统中，用模态逻辑建模每个智能体的信息状态与推理过程。描述如：“Agent A 知道 Agent B 不知道...
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- 作者：Dawes转载来源：黄大年茶思屋凌晨一点，我合上笔记本电脑，屏幕右下角的AI助手弹出提示“已自动整理今日项目文档，生成3版技术方案对比报告，待你明日确认。”窗外的写字楼仍亮着零星灯光，其中几盏属于隔壁的自动驾驶研发中心——就像过去一年里无数个深夜一样，AI正在以不同形式融入行业的每一个角落。作为一名深耕大模型与行业应用的AI从业者，2025年于我而言，不仅是技术迭代的“加速年”，更是A... 作者：Dawes转载来源：黄大年茶思屋凌晨一点，我合上笔记本电脑，屏幕右下角的AI助手弹出提示“已自动整理今日项目文档，生成3版技术方案对比报告，待你明日确认。”窗外的写字楼仍亮着零星灯光，其中几盏属于隔壁的自动驾驶研发中心——就像过去一年里无数个深夜一样，AI正在以不同形式融入行业的每一个角落。作为一名深耕大模型与行业应用的AI从业者，2025年于我而言，不仅是技术迭代的“加速年”，更是A...
- 文章转载了【空间数据研究所】的最新POI数据，数据比较新。需要科研和做数据处理的朋友可以重点关注。 文章转载了【空间数据研究所】的最新POI数据，数据比较新。需要科研和做数据处理的朋友可以重点关注。
- 本文详解昇腾流水线优化技术，涵盖NPU与GPU侧多级流水实现。通过Stage划分、异步调度与计算通信重叠，提升训练吞吐与硬件利用率。NPU基于Rec SDK实现五阶段流水，支持动态换入换出；GPU则利用CUDA Stream构建StagedTrainPipeline，实现高效prefetch与梯度更新协同。 本文详解昇腾流水线优化技术，涵盖NPU与GPU侧多级流水实现。通过Stage划分、异步调度与计算通信重叠，提升训练吞吐与硬件利用率。NPU基于Rec SDK实现五阶段流水，支持动态换入换出；GPU则利用CUDA Stream构建StagedTrainPipeline，实现高效prefetch与梯度更新协同。
- 本文详解推荐系统多级缓存中的准入淘汰策略，涵盖基于访问频次、概率、ShowClick等准入机制，以及基于时间、L2范数、频次等淘汰机制，结合CPU-PS控制流程与NPU执行优化，实现缓存资源高效利用，提升模型训练效率与推荐精度。 本文详解推荐系统多级缓存中的准入淘汰策略，涵盖基于访问频次、概率、ShowClick等准入机制，以及基于时间、L2范数、频次等淘汰机制，结合CPU-PS控制流程与NPU执行优化，实现缓存资源高效利用，提升模型训练效率与推荐精度。
- 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha... 嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术 1、 Hash管理及实现如下图所示：在推荐系统中，大部分ID的原始特征都是离散型（global ids），因为其取值空间巨大且稀疏（如用户ID或物品ID可能达到百万甚至亿级别），直接作为输入会导致嵌入表维度爆炸，引发存储和计算瓶颈。常见的做法是需要将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。Ha...
- 1、问题与挑战推荐系统中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特征具有高度异构性，其物理含义和量纲差异显著。为将这些特征有效引入深度神经网络（DNN），须通过Embedding技术将其映射为统一的低维稠密向量表示，从而解决特征间的语义鸿沟并提升模型泛化能力。为提升推荐系统的整体推荐效果，满足用户个性化推荐的需求，加速互联网电商企业快速变现。如下图所示：近10年来推荐... 1、问题与挑战推荐系统中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特征具有高度异构性，其物理含义和量纲差异显著。为将这些特征有效引入深度神经网络（DNN），须通过Embedding技术将其映射为统一的低维稠密向量表示，从而解决特征间的语义鸿沟并提升模型泛化能力。为提升推荐系统的整体推荐效果，满足用户个性化推荐的需求，加速互联网电商企业快速变现。如下图所示：近10年来推荐...
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