分类目录归档：自研课程
以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲：
第一季度：基础构建（第 1 - 3 个月）
第二季度：机器学习深入（第 4 - 6 个月）
以下是一份补充了人工智能、机器学习和深度学习相关内容的“个人量化全栈开发 - 自研课程”大纲：
本课程旨在培养学员成为具备全栈开发能力且能运用人工智能技术的量化开发者，全面涵盖前端、后端、数据库、量化策略开发以及人工智能相关领域知识，通过丰富的实际项目案例，使学员掌握从数据获取、分析到可视化展示，以及构建智能量化交易系统的综合技能，为进入量化金融与人工智能融合的前沿领域或提升个人专业能力奠定坚实基础。
在Apache Airflow中，Provider是用于扩展Airflow功能的插件包。它们包含与特定服务或系统交互所需的操作符（Operators）、钩子（Hooks）、传感器（Sensors）等组件。通过安装和使用这些Provider包，您可以方便地在工作流中集成各种外部服务，如数据库、云平台、消息队列等。
例如，如果您需要在Airflow中连接并操作MySQL数据库，您可以安装与MySQL相关的Provider包。该包提供了连接MySQL所需的钩子和操作符，使您能够在工作流中执行数据库操作。
需要注意的是，不同的数据库或服务需要安装对应的Provider包，以确保Airflow...
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# This constraints file was automatically generated on 2024-12-10T22:43:32.645259
# via "eager-upgrade" mechanism of PIP. For the "v2-10-test" branch of Airflow.
# This variant of constraints install uses the HEAD of the branch version for 'apache-airflow' but instal...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...
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...
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...