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人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
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一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
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随着技术的进步,大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议,供大家参考。必备基础知识**数学基础:**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
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一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。例如,我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况,或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
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【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型:有限个元素参与抽样,每个元素被抽样的概率相等。条件概率:在某条件已经达成的前提下,新事件发生的概率。实际计算的时候,应注意区分,如果是计算综合概率,比如A已经发生时,B发生的概率,其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A),乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式:全概率公式综合了所有条
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@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
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模式识别中的数学问题概率论
不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并,作为一门课。这本身是可以合并,完整的一条线,看这里。但是,作为任课老师应该从整体上交代清楚,毕竟是两个学科,不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。举个最基本的名词冲突的例子。统计学中的样本在统计学中,样本是从总体(Population)中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体,并用于估计总体的特征或参数。例如,如果我们想了解一个城市居民的平均收入,我
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题目描述为了提高智商,ZJY开始学习概率论。有一天,她想到了这样一个问题:对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现),它的叶子节点数的期望是多少呢?判断两棵树是否同构的伪代码如下:算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck(T1→le
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第四章:概率论-综合实例第2节预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中,预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据,而是需要考虑时间维度和动态变化。动态贝叶斯网络(DBN,DynamicBayesianNetwork)作为一种扩展了传统贝叶斯网络的工具,可以有效地处理时间序列数据,并进行时序预测。与静态贝叶斯网络不同,DBN能够通过建模系统状态随时间的变化,揭示出更为复
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一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
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print(dict4)需要注意的是:fromkeys方法只用来创建新字典,不负责保存。当通过一个字典来调用fromkeys方法时,如果需要后续使用一定记得给他复制给其他的变量。②访问字典:第一阶段:基操勿6!如果要想获取字典中某个键的值,可以通过访问键的方式来显示对应的值。上代码:dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
- 【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)
Arthur古德曼
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2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响,但有时也会毫无影响。例如,一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响,但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里,我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性:之前我们这样描述:事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y
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学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
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薛定谔的猫_大雪
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在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
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Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理
天阑的芋头
#数据分析—统计学知识数据分析统计学数据分析面试
阅读之前看这里:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数,以
- 感悟文是很容易写的
林天歌
生活感悟是很容易写的,只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么,随便什么事情都可以,甚至编一件事都可以,然后为之赋予一个意义。举例子的话,比如说我可以写我的概率论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经,反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人,她以为她在分享自己认为
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
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jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
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python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
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Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
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PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
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Graph
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class MyStack {
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private int[] st;
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public MyStack() {
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top = -1;
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public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
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安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
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