概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出：事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的

你做领域微调时，根据chunk生成query、answer，然后直接拿这仨微调，这里面没有干扰项，没有“不相关doc”，就扛不住RAG的噪声。RAFT就是针对这个搞

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

先有行，再有列；行自增，每一行的列是从第一列，第二列，第三列……第row列，可见col的初始值是1，最大值是row，中间的每一列都输出一个乘法公式。

Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积

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2.1输入数据2.2读取数据2.3写入数据三、调整表格布局3.1调整行高和列宽3.2合并与拆分单元格3.3插入与删除行/列3.4表格样式与格式化3.5表格的跨页显示四、表格的计算功能4.1快速计算4.2公式计算

利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值，以此计算出文档中的词频，文档频率等数据属性，TFIDFVectorizer类用于进行整理，NTLK包进行标注处理，计算文档中各个字符的权重，通过分类器进行分类处理

为啥能实现这个效果，一直通过公式更新watermark,如果乱序到的元素就不能更新watermark,相当于就是延迟触发计算操作。

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在图像处理领域，噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型，它随机地将像素值改变为最小值或最大值，严重影响图像的视觉效果。

在图像处理中，噪声是一种常见的干扰因素，其中椒盐噪声（SaltandPepperNoise）是一种典型的噪声类型，表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声，我们通常使用滤波器进行去噪处理。

引言在数字图像处理中，噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同

3.对公司成长最重要的公式：股价*总股本=总市值=净利润*市盈率4.有很多优秀的龙头公司正在从三阶标的成长为二阶标的，在筛选的时候要灵活做好二三阶的转换，只要成长率＜8，但是其他条件符合，这个公司可以考虑正在转变为二阶的标的

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使用mathtype进行全文公式格式转换但是呢，会报错，缺少文件，omml2mml.xsl但是呢，我按官网操作去解决了一下，还是不行？？

精确度：由于模拟信号容易受到干扰和噪声的影响，模拟

赞美的公式:1.孩子的名字（如，大宝）2.孩子的具体好行为3.你的感受4.问孩子:"你是怎么做到的？"5.如果（爸爸）知道你……，他会说些什么？

比如本例中要统计出所有“裙”类衣服的总金额，其公式设置方法如下。选中F3单元格，在编辑栏中输入公式：=SUMIF(B2：B9,“*裙”,C2：C9)。

①选中A6:D6单元格区域，在编辑栏中输入公式：=TRANSPOSE(A1:A4)。按“Ctrl+Shift+Enter”组合键，即可将原行标识项转置为列标识项。

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二.二进制，十六进制与十进制的计算转换1.二进制转换为十进制计算公式：二进制数据X位数字乘以2的X-1次方的积的总和例：10101011b=()d数据10101011X-1位76543210相应的十进制值即为

所谓的“修炼”就是按照某种公式化

目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning

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华为「天才少年」校招薪资曝光正文用Word写PDE公式简直是找虐。我们在Word中编辑文本时，遇到超复杂的公式，想想就令人头大，一个不小心

为什么在游戏中使用脚本在早期的一些游戏中，大部分的游戏逻辑都直接写入游戏代码，例如计算公式、游戏流程等。

文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来，对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声：随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为：线性滤波和非线性滤波。

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这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

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补昨天的日志昨天白天大部分时间在上课,下午才过去.重新做了一下matlab的节公式发现还是没有达到预期的效果所以我决定今天去找一下潘老师咨询一下怎么吧这个公式解出来,实在是解不出来那也只有再想办法解决说好的要给实验室带来新的东西我还是希望能够做到的

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一间接力控IndirectForceControl处理机械臂的末端执行器与环境之间相互作用问题。约定：定义描述Σe\Sigma_eΣe末端执行器坐标系pep_epe相对于坐标系e原点的位置矢量ReR_eRe相对于坐标系e的旋转矩阵ve=(p˙eTweT)Tv_e=(\dot{p}_e^Tw_e^T)^Tve=(p˙eTweT)T末端执行器的刚体广义速度/运动旋量p˙e\dot{p}_ep˙e位移矢

Cross-ScaleNon-Local(CS-NL)Attention文中最重要的跨尺度非局部模块就是公式(4)，这里内积通过滤波实现，图中的Deconvolution实际上是转置卷积，解卷积和转置卷积是完全不同的概念

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公式为：c=5/9*(F-32)。【样例输入】100【样例输出】37.7778【样例说明】100是华氏温度，根据公式计算得到它对应的摄氏温度是37.7778。

车辆笛卡尔坐标系状态：q1=(x,y,θx,κx,v,a)q_1=(x,y,\theta_x,\kappa_x,v,a)q1=(x,y,θx,κx,v,a)，即车辆位置x,y，航向角，曲率，速度，加速度车辆frenet坐标系状态：q2=(sr,s˙r,s¨r,l,l′,l′′)q_2=(s_r,\dots_r,\ddots_r,l,l',l'')q2=(sr,s˙r,s¨r,l,l′,l′′)，其

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3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句

三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习

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