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。
Python基于梯度下降的路径规划算法：从原理到实践
本文介绍基于梯度下降的路径规划算法，通过Python实现详解其在机器人、自动驾驶等领域的应用。相比传统方法，该算法计算高效、适应动态环境，支持实时避障与多目标优化，结合自适应学习率、动量优化等策略，显著提升性能，已在ROS和真实场景中成功部署，展现广阔应用前景。（238字）
从零掌握贪心算法Java版：LeetCode 10题实战解析（上）
在算法世界里，有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择，寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法，它以其简洁高效的特点，成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想，并通过10道LeetCode经典题目实战演练，带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
AI智能审计系统，企业风控的“超级大脑”
AI智能审计系统正重塑传统审计：通过NLP读懂合同邮件，用机器学习预警风险，实现7×24小时自动化审查。它让审计从“事后找茬”变为“事前防控”，助力企业风险管理迈向智能化。技术人的新战场，来了！（238字）