算法笔记:K-means、K-means++与K-Medoids聚类算法--详解、案例分析

本文介绍了聚类算法原理、概念以及K-Means、K-Means++与K-Medoids三种算法的流程、优缺点,通过结合实例代码进一步展示了算法K值的选取及迭代过程等详细流程,从概念到实践对算法进行了讲解。

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一次讲透:从“文字接龙“到“超级智能体“,大模型核心概念的血缘图谱

摘要: 本文梳理了大模型技术的发展脉络,揭示了从基础LLM到智能Agent的演进逻辑。最初的大语言模型(LLM)本质是"文字接龙",通过上下文(Context)增强逐步发展出记忆(Memory)、检索增强生成(RA...

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In deep learning”是状语,“the surface of the objective function”是主语,“is”是系动词,“typically non - convex”是表语,“with many featu...

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Kimi K2.6 Agent集群:你的第一个AI“数字团队”已上线

KimiK2.6推出革命性AI"数字团队"功能,支持多达300个Agent协同工作,能自动拆解复杂任务并并行处理4000多个步骤。该系统不仅能完成深度行业分析、自动生成报告和PPT,还能持续编码13小时以上,实现专...

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DeepSeek-V4-pro 接入 Claude Code 教程

本教程详解如何通过API将DeepSeek V4系列模型接入Claude Code框架,打造高性价比AI代理方案。主要内容包括:1)安装Claude Code CLI工具;2)配置本地API网关工具(如CC Switch);3)获取并...

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