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如何構(gòu)建企業(yè)商業(yè)模式
《湖南農(nóng)民運動考察報告》中的14件大事，不僅僅是農(nóng)民運動的具體實踐，更是毛澤東早年設計中國共產(chǎn)黨“商業(yè)模式”的底層邏輯。這14件大事系統(tǒng)地構(gòu)建了...
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找到側(cè)翼戰(zhàn)場，制定戰(zhàn)略
誰是我們的敵人？誰是我們的朋友？ 在《毛澤東選集》中，《中國社會各階級的分析》一文開宗明義地指出：“誰是我們的敵人？誰是我們的朋友？這個問題是革...
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深度閱讀的藝術(shù)與技巧開篇引言 在知識的海洋中，有三本書籍尤為引人注目：《人類簡史》、《道德經(jīng)》和《三體》。它們分別以近30萬字、5,000字和90萬字的內(nèi)容展現(xiàn)了不...
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支持向量機公式求解過程
支持向量機（SVM）的間隔是通過最大化兩類樣本之間的最小距離來推斷的。以下是詳細的推導過程： 1. 超平面方程 SVM的目標是找到一個超平面，將...
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貝葉斯公式與毛澤東實踐論：兩種“更新認知”的思維方式
在人類探索世界的過程中，如何獲取知識、更新認知是一個永恒的主題。有趣的是，數(shù)學中的貝葉斯公式和毛澤東的實踐論，雖然分屬不同的領域，卻都提供了一種...
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Transformer算法原理與計算流程解析引言 在深度學習領域，Transformer模型以其獨特的優(yōu)勢改變了自然語言處理（NLP）的格局。本文將基于一段講解視頻的字幕內(nèi)容，深入探討Tr...
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理解機器學習中的正則化與模型復雜度引言 本篇文章將通過支持向量機（SVM）這個主題來探討機器學習中的一些關(guān)鍵概念，包括軟間隔、結(jié)構(gòu)風險最小化、經(jīng)驗風險最小化、以及如何從不同角度理...
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支持向量機(SVM)及其與機器學習方法的聯(lián)系引言 前面的文章對深度學習、感知機、最小二乘法、極大似然估計法等概念有一個新的理解。SVM作為最主流的機器學習方法之一，即使是在當前機器學習教育...
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探索貝葉斯視角下的L1和L2正則化介紹與背景 今天我們將從貝葉斯概率的角度深入探討L1和L2正則化。雖然在前篇文章中我們已經(jīng)從拉格朗日對偶和權(quán)重衰減的角度介紹了這兩種正則化方法，...