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一个公式+一个循环:感知机如何学会判断

一个公式+一个循环:感知机如何学会判断

感知机是1958年提出的最简神经网络模型,仅包含权重、偏置和一个判断阈值。本文通过「判断成绩是否及格」的具体例子,解释了偏置如何将锁定在0的决策边界「搬运」到正确的50分位置——没有偏置,机器无论训练多久准确率都卡在50%;加上偏置后精准达到100%。感知机虽小,却是理解现代深度学习原理的最佳起点。

一年净增66家至201家,AI算力与半导体重塑A股千亿版图

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一年间A股千亿市值公司从135家增至201家,净增66家。硬件设备和半导体成为扩容主力,贡献超半数新晋千亿公司。AI算力产业链景气与资本市场叙事共振,中际旭创等个股涨幅超10倍。千亿阵营呈现双重结构:传统高股息资产稳底座,科技成长贡献弹性边际。

AI 让个人快 10 倍,为什么公司没赚钱?因为只换了工具,没换结构

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企业 AI 投入未见财务回报,并非技术无效,而是大多数公司只更换了工具,没有相应重构组织结构。历史上有过同样的剧本——电力普及后 40 年工厂才真正提效,关键转折在于从集中动力切换到单元驱动、重构了整个生产流程。今天 AI 应用的真正瓶颈同样不在模型多强,而在企业是否有勇气重新设计流程,而非仅在原有岗位上塞一个更快的工具。