提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现
回归任务中，模型常只输出预测值而忽略不确定性，带来潜在风险。本文对比四种神经网络不确定性估计方法：均值+对数标准差、均值+对数方差、MC Dropout与简化PPO。实验表明，前两者在混凝土强度数据上表现最佳，能有效识别可靠预测，而PPO效果不佳。准确评估不确定性对医疗、自动驾驶等高风险领域至关重要。
静态规则解析与动态行为分析结合的混合抽取框架
本文深入探讨现代网页数据抓取的挑战与突破，揭示网页“行为语言”的三大隐藏层。通过结合静态解析与动态模拟的混合抽取框架，实现对复杂网页的精准抓取，展现从规则驱动到行为理解的技术演进，倡导以共生思维重构数据采集的本质。
我用单张显卡跑了个“法律顾问”，靠它成功追回了加班费
面对劳动纠纷，你是否因法律条款难懂、律师费用高昂而束手无策？本文分享如何用单张显卡本地部署Qwen3-8B模型，结合RAG技术打造专属劳动法AI顾问。相比通用模型，该系统能精准解析加班费争议、证据链构建等实战问题，提供可操作的仲裁策略。从数据处理到服务上线，全流程轻量高效，助力普通人也能“专业维权”。