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86岁还在录网课：MIT教授Gilbert Strang最新线性代数课程上线
无论你是在学校、油管、B 站还是其他地方学《线性代数》，相信你对 MIT 的 Gilbert Strang 老爷子都不会陌生。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
从 Google 的 Gemma 4，到 Poolside 的 Laguna XS.2、Zyphra 的 ZAYA1-8B，再到 DeepSeek V4，这些模型在 Transformer 内部做了各种「省钱设计」，试图围绕长上下文推理降低计算和存储成本。
基于谱图小波和动态滤波的一维信号识别方法（Pytorch）
让图结构自适应信号流形—基于谱图小波和动态滤波的一维信号识别方法（Pytorch）深度学习对一维信号进行分类，常见的做法是一维卷积网络、循环结构，或者先把信号变换成二维时频图再交给图像模型，这些方法在很多任务上都能拿到不错的准确率，但它们在处理非欧结构时有一个共同的盲区：标准卷积
95后Anthropic华人研究员给AI打疫苗，可用于识别不良训练数据
继上次在 Anthropic 公司论文中担任共同作者不久之后，上海交通大学本科校友、美国德克萨斯大学奥斯汀分校博士生陈润瑾——这名来自湖南衡阳的 95 后姑娘再一次地以 Anthropic 研究员的身份发表了一篇论文。图 | 陈润瑾（来源：https://chenrunjin.
15-图像几何变换进阶：从仿射变换到投影变换（单应性变换）
一、课程回顾：图像几何变换概述在机器视觉与数字图像处理中，几何变换（Geometric Transformation）是最基础、最重要的图像处理技术之一。
16-图像投影变换中的插值算法详解：最近邻、双线性与双三次插值
前言在数字图像处理和机器视觉应用中，图像几何变换是一项非常重要的基础技术。无论是图像校正、图像配准、透视矫正，还是目标定位与测量，都离不开几何变换的支持。在前面的学习中，我们已经介绍了平移变换、旋转变换、缩放变换、仿射变换以及投影变换等内容。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
正是在这一背景下，来自香港大学、复旦大学、慕尼黑大学、曼切斯特大学、腾讯等机构的研究团队联合发布了 “可实践的机制可解释性”综述。