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WebGL簡易教程的目錄匯總。 閱讀全文
posted @ 2019-12-08 12:31
charlee44
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本文系統講解了Levenberg-Marquardt方法的原理、算法流程與C++實現，闡明其如何通過自適應阻尼在Gauss-Newton與梯度下降之間智能切換，從而高效穩健地求解非線性最小二乘問題。 閱讀全文
posted @ 2025-11-04 20:55
charlee44
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本文系統闡述了正則化最小二乘（嶺估計）的動機、理論推導、求解方法與數值實例，揭示其通過L2懲罰項改善病態問題和過擬合的機制。 閱讀全文
posted @ 2025-10-31 22:07
charlee44
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介紹了使用梯度下降法求解非線性最小二乘問題的原理與實現，通過C++和Eigen庫對指數模型進行參數擬合，展示了算法流程、雅可比矩陣計算及收斂行為，并對比了其在機器學習與計算機視覺中的應用差異。 閱讀全文
posted @ 2025-10-28 21:25
charlee44
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通過擬合非線性函數的實例，詳細講解了非線性最小二乘問題中Gauss-Newton方法的實現過程，并給出了基于Eigen庫的C++代碼示例及收斂分析。 閱讀全文
posted @ 2025-10-16 20:07
charlee44
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介紹了非線性最小二乘問題的基本定義、求解思路及其核心算法Gauss-Newton方法，強調通過局部線性化將非線性問題轉化為迭代的線性最小二乘子問題來求解。 閱讀全文
posted @ 2025-10-14 22:19
charlee44
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本文通過雙線性變換擬合案例，詳細講解了線性最小二乘的求解過程，并深入探討了參數估計的精度評估方法，重點介紹了協方差矩陣的計算與意義。 閱讀全文
posted @ 2025-10-05 23:12
charlee44
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深入探討了線性最小二乘問題的數值求解方法，重點分析了避免矩陣求逆的QR分解與適用于秩虧情形的SVD分解，并從施密特正交化和特征值理論角度解釋了兩種分解的數學本質。 閱讀全文
posted @ 2025-10-01 22:51
charlee44
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最小二乘法通過最小化誤差平方和來尋找數據的最佳擬合模型，其核心原理在線性情況下可通過代數或幾何方式推導出正規方程，揭示了參數估計與向量空間正交投影之間的深刻聯系。 閱讀全文
posted @ 2025-09-26 20:59
charlee44
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詳細記錄了在Windows下使用nmake構建SpatiaLite及其依賴庫（如freexl、librttopo等）的過程，指出了nmake缺乏動態配置能力的缺陷，并提倡未來項目遷移至CMake以實現跨平臺統一構建。 閱讀全文
posted @ 2025-09-04 12:59
charlee44
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通過封裝通用CMake構建腳本與依賴管理，實現自動化、可復用的C++庫構建流程。 閱讀全文
posted @ 2025-09-03 21:33
charlee44
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在Windows下通過自定義CMake項目將SQLite源碼構建成動態庫，并實現編譯、鏈接與安裝的自動化流程。 閱讀全文
posted @ 2025-09-02 22:17
charlee44
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使用封裝的CMake通用構建腳本cmake-build.ps1成功構建libxml2庫，并通過PowerShell腳本自動化完成解壓、配置（啟用zlib、iconv等依賴）、構建及安裝流程。 閱讀全文
posted @ 2025-08-29 20:30
charlee44
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通過提取通用邏輯，將CMake構建流程封裝為可復用的PowerShell腳本，提升構建配置的維護效率。 閱讀全文
posted @ 2025-08-27 20:56
charlee44
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介紹了如何通過vcpkg在Windows下為MSVC環境構建跨平臺的iconv庫，并結合CMake項目實現UTF-8與GBK編碼字符串的轉換。 閱讀全文
posted @ 2025-08-26 21:44
charlee44
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介紹了如何通過正向迭代器結合 std::reverse_iterator 和偏移公式 r_it = reverse_iterator(fwd_it + 1) 來正確實現反向迭代器，并通過示例驗證其有效性。 閱讀全文
posted @ 2025-08-18 23:11
charlee44
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本文介紹了在消費級顯卡上本地部署大語言模型Qwen1.5-7B-Chat的完整流程，涵蓋理論計算、量化技術、模型下載、環境配置及對話實現。 閱讀全文
posted @ 2025-08-16 23:36
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摘要：
本文介紹了如何使用PandasAI 3.0與DeepSeek模型通過自然語言處理技術對MySQL數據庫中電商客戶的訂單及會員信息進行智能數據分析。 閱讀全文
posted @ 2025-08-04 22:58
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PandasAI通過自定義LLM接口實現與DeepSeek模型的智能數據分析。 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 22:35
charlee44
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摘要：
探討了前端行業在AI沖擊下的發展前景，指出單純依賴前端技能面臨的風險，并提倡程序員應拓展能力邊界，從前端走向全棧，以應對行業的快速變化和技術革新帶來的挑戰。 閱讀全文
posted @ 2025-07-26 23:42
charlee44
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摘要：
本文展示了如何使用阿里云百煉平臺的API通過openai模塊和LangChain框架與大模型deepseek-r1進行對話及批量文本分類。 閱讀全文
posted @ 2025-07-20 23:13
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