《湖南農民運動考察報告》中的14件大事，不僅僅是農民運動的具體實踐，更是毛澤東早年設計中國共產黨“商業模式”的底層邏輯。這14件大事系統地構建了中國共產黨的組織模式、斗爭策略...
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如何構建企業商業模式
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找到側翼戰場，制定戰略
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？這個問題是革命的首要問題。”毛澤東通過階級...
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深度閱讀的藝術與技巧開篇引言 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》和《三體》。它們分別以近30萬字、5,000字和90萬字的內容展現了不同的智慧結晶。但現實是，即便我...
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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，將兩類樣本分開。超平面的方程可以...
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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“動態更新認知”的思維方式。它...
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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容，深入探討Transformer的算法原理及...
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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鍵概念，包括軟間隔、結構風險最小化、經驗風險最小化、以及如何從不同角度理解正則化。我們還會討論正則化項...
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支持向量機(SVM)及其與機器學習方法的聯系引言 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中也占有重要地位。因此，接下來...
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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從拉格朗日對偶和權重衰減的角度介紹了這兩種正則化方法，但這次我們的重點將放在貝葉斯理...
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L1 和 L2 正則化：從權重衰減的角度理解引言 上一次我們從拉格朗日乘數法的角度去理解了 L1 和 L2 正則化，這一次我們將繼續從權重的衰減角度來重新理解這個問題。 深入探討權重衰減 拉格朗日乘數法本質上是控制權重...
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機器學習中的優化與正則化：深入理解L1和L2正則化引言 這篇文章我們將探討機器學習中兩個核心議題——優化和正則化。 其中，正則化是減少過擬合的關鍵方法之一。在本文中，我們將從拉格朗日乘數法、權重衰減以及貝葉斯概率三個角度來解...
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拉格朗日對偶性及其在機器學習中的應用1. 引言 這篇文章將深入探討拉格朗日在機器學習中的重要角色，特別是拉格朗日對偶問題。無論是在最大熵模型、避免神經網絡過擬合時用到的正則化方法，還是支持向量機（SVM）中，我...
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深入理解機器學習中的最大熵原理與Softmax函數引言 在本篇博客中，將探索機器學習領域的一個重要概念——最大熵。通過這個過程，我們不僅會了解到最大熵如何統一了sigmoid和softmax函數，還會發現它對神經網絡乃至整個...
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《實踐論》的頂級智慧
引言 今天這篇文章，我們將分享教員非常經典的一篇文章——《實踐論》。這篇文章不僅解決了知行合一的問題，還深入探討了一個人不能成功的原因，并指出了如何從感性的世界進入到理性的世...
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毛澤東《湖南農民運動考察報告》：歷史背景與十四件大事
一、引言 毛澤東在1927年3月撰寫的《湖南農民運動考察報告》，是一篇具有深遠意義的文章。該文不僅反映了當時中國農村的社會現實，還為后來的革命提供了寶貴的指導思想。本文將根據...
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解讀你的朋友或敵人——創業前必須想透的終極問題
第一章：引言與背景 在上一篇文章課，我們梳理了教員的第一篇雄文《中國社會各階級的分析》。今天我們將探討如何將這一理論運用到商業世界中。在劉宇過去的創業經歷中，例如他三年前創立...
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探索卷積神經網絡的奧秘引言 隨著人工智能技術的發展，卷積神經網絡（CNN）成為了這一領域的主流技術之一。為了更好地理解它，我決定深入探討“卷積”這個核心概念，并分享我的學習心得。 第一章：為什么選...