这个全面的学习计划涵盖了 FlashLearners 应用程序上 90 天的所有化学主题。推荐：所有科目学习计划 FlashLearners 应用程序测量和物质概念 Jan 16：物理和物质、测量和单位 Jan 17：尺寸分析、位置、距离和显示 Jan 18：分子理论 Jan 19：动力学理论标量和向量 […]90 天后的物理学习计划首先出现在 FlashLearners 上。
欢迎来到我的第 195 篇宝石帖子。在这里，我为数学教师分享一些最新的新闻、想法和资源。1。数学 Rocketgcsemathsrocket.co.uki 是一个充满有用资源的新网站。有一百多个数学工作表，附有答案和随附视频。例如，请查看此向量工作表。我非常喜欢技能的详细雾化
HNSW at Scale: Why Your RAG System Gets Worse as the Vector Database Grows
近似向量搜索如何默默地降低召回率 - 以及如何处理它大规模的 HNSW 帖子：为什么随着向量数据库的增长，你的 RAG 系统变得更糟，首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 15: SVM in Excel
本文不是从边距和几何形状开始，而是从熟悉的模型逐步构建支持向量机。通过改变损失函数并重新使用正则化，SVM 自然地表现为经过优化训练的线性分类器。这种观点将逻辑回归、SVM 和其他线性模型统一到一个单一的、连贯的框架中。机器学习“降临日历”第 15 天：Excel 中的 SVM 帖子首先出现在走向数据科学上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 16: Kernel Trick in Excel
核 SVM 通常感觉很抽象，包含核、对偶公式和支持向量。在这篇文章中，我们走了一条不同的路。从核密度估计开始，我们逐步将核 SVM 构建为局部钟声的总和，通过铰链损失进行加权和选择，直到仅保留基本数据点。机器学习“降临日历”第 16 天：Excel 中的核技巧首先出现在《走向数据科学》上。
Independent Testing Confirms Sonrai’s Cloud Permissions Firewall Blocks Real AWS Attack Paths
AWS 中的权限升级正在不断发展。经典的 IAM 问题仍然很重要，但攻击者现在利用基于服务的执行路径、编排层以及新的 AI 驱动服务（例如 Bedrock 和 Bedrock AgentCore）。 Sonrai Security 与 Software Secured 合作，利用各种开源夺旗 (CTF) 风格项目中记录的许多已知 AWS 攻击向量。 [...]
Continuously Augmented Discrete Diffusion model for Categorical Generative Modeling
标准离散扩散模型通过将所有未观察到的状态映射到吸收 [MASK] 标记来同等对待它们。这会产生一个“信息空白”，其中可以从未屏蔽的标记推断出的语义信息在去噪步骤之间丢失。我们引入了连续增强离散扩散（CADD），这是一个通过连续潜在空间中的成对扩散来增强离散状态空间的框架。这会产生分级的、逐渐损坏的状态，其中屏蔽的标记由嘈杂但信息丰富的潜在向量表示，而不是崩溃的“信息空白”。在...
