分类目录归档：人工智能
要查看 Apache Airflow 中 DAG 运行的详细日志，您可以通过以下几种方式进行：
通过 Airflow Web 界面查看任务日志：
打开 Airflow Web 界面（默认地址为 http://localhost:8080）。
在弹出的窗口中，切换到“日志”标签页，即可查看该任务的详细运行日志。
直接访问日志文件：
Airflow 将任务日志保存在本地文件系统中，默认路径为 AIRFLOW_HOME/logs。您可以直接访问这些日...
要在 Apache Airflow 中编写第一个 DAG（有向无环图），您可以按照以下步骤进行：
创建 DAG 文件：在 Airflow 的 dags 目录下创建一个 Python 文件，例如 hello_world_dag.py。如果 dags 目录尚不存在，请先创建该目录。
导入必要的模块：在 DAG 文件中，导入 DAG 类和所需的操作符（Operator），例如 PythonOperator 或 BashOperator，以及日期时间模块。
python
from airflow import DAG
from airflow.operators.p...
graph TD A[强化学习知识体系] --> B[基础概念] A --> C[算法分类] A --> D[模型构建] A --> E[应用领域] A --> F[评估指标]
B --> B1[强化学习定义]
B --> B2[智能体（Agent）]
B --> B3[环境（Environment）]
B --> B4[状态（State）]
B --> B5[动作（Action）]
B --> B6[奖励（Reward）]
B --> B7[策略（Policy）]
B --&...残差连接（Residual Connection），又称跳跃连接（Skip Connection），是深度学习中的一种关键结构，由ResNet（Residual Network）首次提出，旨在解决深层网络训练中的梯度消失/爆炸和网络退化问题。以下是关于残差连接的全面解析：
感受野（Receptive Field） 是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心概念，指输入图像中对网络某一层中特定神经元激活产生影响的区域大小。简单来说，它表示神经元“看到”的输入范围。以下是关于感受野的详细解析：
感受野的计算与网络层的堆叠方式密切相关，常用公式为： [ RF_{l} = RF_{l-1} + ...
在科学的广袤版图中，不同学科之间常常存在着奇妙的联系，就像隐藏在宇宙深处的暗线，将看似分离的知识领域悄然连接。统计物理学与人工智能领域的交融，便是这样一段引人入胜的故事，而玻尔兹曼机，正是这段故事中一颗璀璨的明珠。
统计物理学，作为物理学的一个重要分支，主要研究大量微观粒子组成的宏观系统的性质和行为。在这个领域中，玻尔兹曼分布占据着举足轻重的地位。它描述了处于热平衡状态下，粒子在不同能量状态下的概率分布情况，其核心思想在于，系统更倾向于处于能量较低的状态，且温度对粒子的分布有着关键影响。简单来说，就如同在一...
知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义网络，用于表示实体（如人、事、物、概念等）及其之间的复杂关系，以图形化形式组织和呈现知识，支持高效的知识存储、查询和推理。以下是其核心内容和应用的详细解析：
三元组：知识表示的基本单位（实体1-关系-实体2 或 实体-属性-值），例如（秦始皇陵，位于，西安）。
技术本质
融合人工智能（AI）、自然语...
在构建机器学习模型的过程中，数据、算法与超参数如同“铁三角”，共同决定了模型的最终性能。其中，超参数调优往往是最容易被低估却至关重要的环节。一个优秀的模型架构可能因不当的超参数选择而表现平庸，而简单的算法搭配精细调参却可能实现惊人效果。本文将从基础概念切入，系统解析超参数的优化方法论、实用技巧及前沿趋势，为从业者提供一份兼顾理论与实践的调参指南。
超参数（Hyperparameters）是模型训练前预设的配置参数，与模型通过数据自动学习的参数（如线性回归的权重）有本质区别。例如，在训练神经网络时，...
在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为自然语言处理领域的核心力量。它们能够生成流畅的文本、回答复杂的问题，甚至进行创造性写作，展现出令人惊叹的语言能力。然而，传统大语言模型在处理问题时，就像一个神秘的 “黑箱”。以 GPT-3 为例，当你向它提出一个问题，它会迅速给出答案，但却无法清晰展示得出这个答案的具体思考过程。这种缺乏透明度的决策机制，使得用户难以理解答案的来源和可靠性，也限制了模型在一些对推理过程要求严格的领域中的应用。
直到 2022 年，谷歌研究人员在《Chain-of-Thought Pro...
Cot思维链：人工智能推理能力的革命性突破
近年来，随着大语言模型（LLM）的快速发展，人工智能在文本生成、问答系统等任务中展现出惊人的能力。然而，模型如何得出答案的"黑箱"特性始终是制约其可信度的关键瓶颈。2022年，Google研究人员在《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》论文中提出的思维链（Chain-of-Thought, CoT）技术，通过让AI展示完整的推理步骤，不仅显著提升了复杂问题的解决能力，更打开了理解机器认知过程的窗口。这项技术正在重塑人机协作的范式，成为AI可解...