似然概率

数据结构：多维数组在内存中的映射（Address Mapping of Multi-dimensional Arrays）

行主映射（Row-MajorMapping）行主映射是指：当我们用一维线性内存来存储二维数组时，优先存储每一整行的所有元素，然
95号闪电麦坤·2025-07-06 23:56

Go与Python爬虫对比及模板实现

语言都可选作用来爬虫项目，因为python经过十几年的累积，各种库是应有尽有，学习也相对比较简单，相比GO起步较晚还是有很大优势的，么有对比就没有伤害，所以我利用一个下午，写个Go爬虫，虽说运行起来没啥问题，但是之间出错的概率太高了
·2025-07-06 15:47

spring-initializer

存在的意义一般通过Idea从https://start.spring.io/下载框架代码，但很诡异的是，经常会出现浏览器可以访问，但Idea无法下载的问题，尝试通过curl等Linux命令行web客户端下载，依然有概率出现连接超时的问题
魔芋红茶·2025-07-06 14:38

九章数学体系开源工程白皮书

因“开域无穷假设”与“闭域有限性”的本质矛盾，必然产生类似芝诺悖论的逻辑错误——暗物质谜题、量子叠加态的概率描述、高维空间假设，本质上都是这种“公理-场景错配”的产物。如同
·2025-07-06 07:12

windbg使用教程（调试异常及死锁等）

1.背景最近由于线上的程序发生了死锁，而且重现的概率很低，正好客户反馈一个任务超时了，登上线上环境发现有一个“僵尸”进程，占用内存不波动，cpu仍在占用，那么用创建转储文件，用windbg调试吧。
哈市雪花·2025-07-06 00:01

隐马尔可夫模型：语音识别系统的时序解码引擎

1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型（HMM）作为一种双重随机过程的统计模型，其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链，以及这些状态生成可观测输出的概率分布。
大千AI助手·2025-07-06 00:56

大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理

核心就在于采样策略，一图胜千言：上图中语言模型(languagemodel)的预测输出其实是字典中所有词的概率分布，而通常会选择生成其中概率最大的那个词。
seetimee·2025-07-05 19:51

MySQL 锁机制深度解析：从分类到实战优化

一、MySQL锁的多维分类1.按性能与策略分类乐观锁（OptimisticLock）假设并发冲突概率低，不主动加锁，而是
Edingbrugh.南空·2025-07-05 19:51

ISO/IEC 27001 高阶架构 “规划” 之 风险评估

不要误解，这里的“拍脑袋”是中性词，因为真正的风险评估不是个人行为，是组织行为并且风险评估的结果需要是客观的、需要加入定量的元素，比如风险数值&概率计算，威胁大小的数据分析等等一系列复杂的运算，最后得出风险数值
小木话安全·2025-07-05 16:30

LL面试题11

GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？  
三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现

文章从蚂蚁觅食行为的信息素机制出发，详解路径选择概率模型、动态信息素更新策略及参数调优方法。
一枚码农404·2025-07-05 14:51

Python实现蚁群算法

它是一种用于解决组合优化问题的概率算法，特别适用于解决旅行商问题（TSP）、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素（pherom
闲人编程·2025-07-05 14:20

蚁群算法

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法，由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出。
佛渡红尘·2025-07-05 14:18

全网最详细的华为OD知识，值不值得去看这篇就够了（Python/JS/C/C++）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。
哪 吒·2025-07-05 02:59

华为OD机试 - 模拟数据序列化传输（Java 2025 B卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天
哪 吒·2025-07-05 02:59

深度解析生成式 AI：从技术原理到实战应用

一、生成式AI：重构数字内容生产范式（一）技术定义与核心价值生成式人工智能（GenerativeAI）是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系，其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出
LNL13·2025-07-05 00:45

强化学习：Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记

核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep：使用深度神经网络和类似DQN的技术（经验回放、目标网络）Deterministic：输出确定的动作（而不是概率分布
烨川南·2025-07-04 22:00

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。
流量留·2025-07-04 20:18

哈希指纹技术详解：从原理到应用

连续13字符重复"检测实现4.1问题分析与思维链4.2算法流程4.3代码实现5.哈希指纹技术的应用场景6.哈希指纹的数学模型6.1哈希函数的形式化定义6.2碰撞概率分析6.3局部敏感哈希(LSH)模型7
AI天才研究院·2025-07-04 20:45

Python实例题：基于 Python 的简单天气查询应用

Python的简单天气查询应用要求：使用Python构建一个天气查询应用，支持以下功能：通过城市名称查询实时天气信息显示天气状况、温度、湿度、风速等基本信息支持多日天气预报查询显示天气趋势图表（温度变化、降水概率等
狐凄·2025-07-04 19:15

大语言模型应用指南：Gemini简介

在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。
AI大模型应用之禅·2025-07-04 19:11

动手实践：如何提取Python代码中的字符串变量的值

往期文章推荐:20.条件概率：不确定性决策的基石19.深度解读概率与证据权重-Probabil
大千AI助手·2025-07-04 16:20

一个简单的故事介绍极大似然估计

极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是一种在统计中用于估计参数的方法，其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。
·2025-07-04 14:03

Linux系统基础网络配置老鸟精华篇 【转】

文章出处：Linux系统基础网络配置老鸟精华篇对于linux高手看似简单的网络配置问题，也许要说出所以然来也并不轻松，因此仍然有太多的初学者徘徊在门外就不奇怪了，这里，老男孩老师花了一些时间总结了这个文档小结
·2025-07-04 11:45

Spring MVC请求处理流程深度解析：从源码到实战的架构剖析

首先DispatcherServlet接收请求，然
·2025-07-04 09:02

2025B卷华为OD机试（Python/JS/C/C++）真题【B卷+A卷+C卷+D卷+E卷】目录

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哪 吒·2025-07-04 06:10

【2025B卷】华为OD机试最新题库，按算法分类，高效刷题（持续更新）（Python/JS/C/C++）

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哪 吒·2025-07-04 06:39

2025B卷最新华为OD机考指南宝典（Python/JS/C/C++）

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哪 吒·2025-07-04 06:05

【持续更新】2025华为OD机试2025A卷机考真题库清单含考点说明（已更新600+题）（Python/JS/C/C++）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。
哪 吒·2025-07-04 06:35

大模型微调到底有没有技术含量？

我举一些例子吧，针对大模型微调的几个重要环节，我列举的每一种做法大概率都能完成最终目标，甚至说训出来的模型效果都没什么差别。但对个人能力成长的帮助就大不相同了。数据工作做法1:继承实验室或者同
DeepSeek-大模型系统教程·2025-07-04 05:02

【机器学习】什么是逻辑回归？从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道

从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型
宸码·2025-07-03 21:15

学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解

在机器学习中，随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动，通常符合某种概率分布（如正态分布）。
宁儿数据安全·2025-07-03 17:14

android 多通道音频,支持多通道录音

无论行不行，都要研究出个所以然来！我们如果写个录音a
虾仁芝麻卷·2025-07-03 15:58

变幻莫测：CoreData 中 Transformable 类型面面俱到（八）

概述各位似秃似不秃小码农们都知道，在苹果众多开发平台中CoreData无疑是那个最简洁、拥有“官方认证”且最具兼容性的数据库框架。使用它可以让我们非常方便的搭建出App所需要的持久存储体系。
大熊猫侯佩·2025-07-03 01:10

CVPR2024 分割Segmentation相关论文37篇速览

Paper1MFP:MakingFullUseofProbabilityMapsforInteractiveImageSegmentation摘要小结:最近的交互式分割算法中，将先前的概率图作为网络输入
木木阳·2025-07-02 23:28

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。
weisian151·2025-07-02 16:38

《机器学习数学基础》补充资料：什么是随机变量

若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？法1：随机半径法先拉出一条圆半径，然后随机在半径上取一点，再画出通过此点并垂直半径的弦。
CS创新实验室·2025-07-02 16:33

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类关键词：贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合：
AI天才研究院·2025-07-02 15:55

贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归（BayesianRegression）。与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，
大千AI助手·2025-07-02 12:05

大语言模型（LLM）笔记

其本质任务是**预测下一个token（词/字/符号）**的概率分布，但通过大规模参数和数据的支持，表现出类人智能的行为。
笑衬人心。·2025-07-02 03:59

Java面试题专项（Redis篇）

这种情况大概率是遭到了攻击。通常都用布隆过滤器（提前用布隆过滤器存储所有存在的key。查询前先查布隆过滤器，不存在的直
嗨，正在熬夜的你·2025-07-02 01:15

二分查找快速理解

作为数据结构接触到的入门第一个算法，很多人对它不以为然，但是作为小白学习还是很有必要的，循序渐进，打开算法的大门假如你要登录王者荣耀，当你这样做时，QQ或者微信必须核实你是否有其游戏的账户，因此在数据库中查找你的用户名和账号
·2025-07-01 18:24

推荐开源项目：Jupyter 与 Nix 的完美结合

然
支然苹·2025-07-01 12:18

谨慎处理单片机中断，中断等价于比主程序优先级更高的线程

 有些小伙伴喜欢在单片机中断里做任务，殊不知可能会因此遇到棘手的bug，然后查半天查不出个所以然。本文为了纠正这个不良习惯，对单片机中断进行阐述。 
银铠电子·2025-07-01 11:35

【Java面试】如何解决MQ死信队列？

对可恢复异常实现自动重试机制，通过延迟重投（如首次失败后延迟5秒重试）降低进入死信的概率。业务逻辑实现幂等性，避免重复消费导致的数据不一致问题。
用心分享技术·2025-07-01 07:50

Cortex-A9解码H265遇到的程序崩溃问题

1、应用背景处理器采用Cortex-A9，从网络摄像机拉取RTSP视频流，编码格式为H265，在打开rtsp视频流时有小概率出现程序崩溃的问题。
melonbo·2025-07-01 00:04

深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类

贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。
大千AI助手·2025-06-30 23:26

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁，小区大概率不错；如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱，你可能就得重新考虑了。
·2025-06-30 23:50

ros学习之路径规划

一、全局路径规划中的地图1、栅格地图（GridMap）2、概率图（CostMap）3、特征地图（FeatureMap4、拓扑地图（TopologicalMap）二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法
许卿768503·2025-06-30 17:11

遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图

功能需求据所周知，遥感影像的尺寸有大有小，大的达到几万x几万像素，而图像分割算法模型在训练中尺寸适中，比如256x256，512x512，1024x1024等等，如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练，大概率会提示内存和显存不足
GIS潮流·2025-06-30 15:28
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