中奖概率

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列
学步_技术·2025-02-26 08:19

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

它基于贝叶斯概率框架，结合变分推断与高效优化策略，显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传
点云SLAM·2025-02-26 08:17

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在
点云SLAM·2025-02-26 08:47

python 绘制正态分布图

结果展示一、概述  在Python中，可以使用numpy库中的normal()函数或random.normal()方法生成正态分布的随机数，同时也利用scipy库的norm.pdf()函数来计算正态分布的概率密度函数
点云侠·2025-02-26 07:38

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

本期主要是一些原理性和实践类问题，如果你有使用数据库的相关经历，面试官大概率会深入问下面这些问题，回答上来是加分项！小编提醒：理解第一，不要死记硬背哈！
软件测试雪儿·2025-02-26 04:48

大模型学习路线与资源推荐

数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

python 语音转文本中文——DeepSpeech

一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
drebander·2025-02-26 00:51

困惑度的估计

经典语言模型：经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率，具体来说，就是计算一个序列中每个token的条件概率，n-gram模型是最基础的经典语言模
转码的小石·2025-02-25 22:06

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。
红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

本期主要是一些原理性和实践类问题，如果你有使用数据库的相关经历，面试官大概率会深入问下面这些问题，回答上来是加分项！小编提醒：理解第一，不要死记硬背哈！
sszmvb1234·2025-02-25 13:30

初学者推荐学习AI的路径

以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库
ProgramHan·2025-02-25 09:05

布隆过滤器：一种简单而高效的集合查询方法

它是一种概率型数据结构，特别适合用于检测一个元素是否存在于集合中，并且它的查询速度非常快，且占用的空间非常小。尽管布隆过滤器有可能误判（假阳性），但是它不会漏判（假阴性）。
菜就多练少说·2025-02-25 01:08

leecode：LRU算法

其核心思想是基于时间局部性原理：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的概率也会更高。因此，LRU算法会优先淘汰最近最少使用的数据。
讨吃的讨吃了·2025-02-25 00:32

单入单出队列性能优化（Lock-Free）

接着，介绍了数据对齐的策略，以降低伪共享的概率，随后引入了索引缓存来减少索引访问冲突的影响。最后，文中提出了使用位运算替代模运算来优化循环队列的性能。
落樱弥城·2025-02-24 16:36

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

小提琴图类似于箱形图，除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框，如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。
极品小神蛋·2025-02-24 14:24

python制图之小提琴图

提琴图（ViolinPlot）是一种结合了箱线图（BoxPlot）和核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的可视化工具，用于展示数据的分布情况和概率密度。
pianmian1·2025-02-24 13:13

Python 爬虫实战：彩票数据抓取、概率洞察与趋势预测

通过对彩票数据的分析，可以揭示号码出现的规律、概率分布以及潜在的趋势。这些分析不仅有助于彩票爱好者更好地理解游戏机制，还可以为相关研究提供数据支持。
西攻城狮北·2025-02-24 02:29

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

小提琴图类似于箱形图，除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框，如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。
weixin_39797393·2025-02-24 01:20

uniapp - 全平台兼容 | 实现九宫格转盘抽奖功能效果，uniapp宫格老虎机抽奖活动，支持后端接口确定最终奖品，最好用的九宫格抽奖机插件组件源码，无bug（详细示例全部代码，一键复制开箱即用）

效果图在uniapp小程序/h5网页网站/安卓苹果app/nvue等（全平台完美兼容）开发中，完成实现九宫格效果抽奖转盘机，丝滑流畅的抽奖体验，可以调用服务端接口确定必中的奖品，自定义概率、奖品项、宫格数量等等
街尾杂货店&·2025-02-23 11:12

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡

ε-贪心算法的基本原理ε-贪心算法的核心思想非常简单：以概率ϵ\epsi
Chen_Chance·2025-02-23 09:22

机器学习的数学基础(三)——概率与信息论

目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3
梦醒沉醉·2025-02-23 03:09

科普：大模型使用中的temperature 与 top-k及其它

它会对模型预测的词概率分布进行调整。具体来说，temperature值越高，概率分布就越平滑，各个词被选中的概率就越接近，生成文
人工干智能·2025-02-22 23:35

3.3.2 交易体系构建——缠论操作思路

建立上涨趋势的缠论交易体系需要以下几个步骤：识别下跌走势大概率完成的位置等待出现转折结构确定交易模型并交易从概率的角度来说，判断走势结束是个概率事件。
人大博士的交易之路·2025-02-22 21:47

GTSAM 库详细介绍与使用指南

GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM（GeorgiaTechSmoothingandMapping）是由佐治亚理工学院开发的C++开源库，专注于概率图模型（尤其是因子图）的构建与优化
点云SLAM·2025-02-22 19:31

word2vec之skip-gram算法原理

skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）
cuixuange·2025-02-22 18:52

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

1.贝叶斯定理贝叶斯定理表明给定一个事件发生的条件下另一个事件发生的概率：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B){P(A|B)=\
Lewis@·2025-02-22 18:51

撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线

决策曲线表现形式横轴纵轴曲线曲线解读图例二、单因素多因素分析单因素分析多因素分析三、R语言程序代码代码解释总结前言在智慧医疗中，深度学习模型用于疾病预测等任务，DCA决策曲线能将模型的预测结果与不同阈值下的临床决策相结合，直观展示在不同疾病概率阈值下
小辉同志·2025-02-22 10:19

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言
CarlowZJ·2025-02-22 09:14

达梦数据库针对慢SQL，收集统计信息&清除执行计划缓存

前言：若遇到以下场景，大概率是SQL走错了执行计划：1、一条SQL在页面上查询特别慢，但拿到数据库终端执行特别快2、一条SQL在某种检索条件下查询特别慢，但拿到数据库终端执行特别快此时，可以尝试按照下述步骤进行恢复
泛冬以南·2025-02-22 02:38

用deepseek学大模型05逻辑回归

逻辑回归全面解析一、数学推导模型定义：逻辑回归模型为概率预测模型，输出P(y=1∣x)=σ(w⊤x+b)P(y=1\mid\mathbf{x})=\sigma(\mathbf{w}^\
wyg_031113·2025-02-22 00:48

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时
阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

数据分析：彩票中奖号码分析与预测

预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件，因为每个号码的出现概率是独立的，且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖结果。然而，我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律，从而提供一些可能的参考。
LensonYuan·2025-02-21 16:14

BSD实现：单播

分用单播数据报如果程序执行到这里，说明程序并没有执行多播操作，那么大概率是单播。
skaiuijing·2025-02-21 14:27

机器学习的模型类型（Model Types）

逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类任务，输出概率值。岭回归（RidgeRegression）和Lasso回归（LassoRegression）：带正则化的线性回归。
路野yue·2025-02-21 14:56

深度学习归一化与正则化

在0到1之间的归一化代表的是概率分布，而
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。
医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
NLP的小Y·2025-02-21 08:39

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%）3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值
俊哥V·2025-02-21 08:07

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

推荐阅读，点击查看文章目录1.统计学习(机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

机器学习杂记

模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。
被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

量子测量：如何从量子状态获取信息？

与经典物理不同，量子系统的状态并不是一个确定的值，而是由多个可能的状态组成的概率波函数，测量过程在其中扮演了至关重要的角色。
Ash Butterfield·2025-02-20 22:03

LTC流程概述与核心要点--华为LTC流程专家许浩明老师分享心得体会

即便有了项目线索也因为没能尽早有效跟踪培育线索而失去项目机会；难以快速响应客户需求；面向客户界面混乱，销售人员基本是单兵作战，难以形成战斗力，很多销售人员销售经验能力又不足，直接导致的结果就是：市场中标概率小
华为LTC专栏流程管理专家许浩明·2025-02-20 12:55

腿足机器人之五- 粒子滤波

直方图方法将状态空间分解成有限多个区域，并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率；可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。
shichaog·2025-02-20 04:26

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。
哈哈~156·2025-02-20 01:25

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

概率论与统计：概率分布、统计推断等。微积分：导数、积分、多变量函数等。Python编程：Python基础：数据类型、控制结构、函数等。Python进阶：面向对象编程、装饰器、生成器等。
大模型教程·2025-02-19 15:04

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
a小胡哦·2025-02-19 03:27

LLM 参数解析：使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南（含示例）

这是因为LLM具有概率性，它们的输出基于所学到的模式和概率，而不是固定规则。幸运的是，你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为，就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。
真智AI·2025-02-18 14:09

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，
Shenrn_·2025-02-18 14:34
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