概率期望DP

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题
不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

八股文系列Java锁

操作的时候比较原来的值，看一下是都被其他线程修改，如果没有修改则写回，否则就重新执行读取流程悲观锁：（底层是synchronized和ReentrantLock）就是考虑事情比较悲观，认为在访问共享资源的时候发生冲突的概率比较高
大大大大肉包·2025-03-01 10:13

概率论——5 事件的独立性

文章目录事件独立性描述性定义数学定义相关定理多事件独立性事件独立性描述性定义设A,BA,BA,B为两个事件，如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响，则称事件AAA与BBB相互独立。
黑曼巴、。；·2025-03-01 02:15

布隆过滤器（Bloom Filter）

文章目录1.定义2.核心原理2.1数据结构2.2操作流程2.3扩容3.优缺点3.1优点3.2缺点4.使用场景4.1适用场景4.2不适用场景5.手写布隆过滤器1.定义布隆过滤器（BloomFilter）是一种概率型数据结构
八月五·2025-03-01 01:06

【概率论】多维随机变量及其分布

分布函数的性质1.单调不减2.规范性3.右连续4.非负性四、二维离散型随机变量1.定义2.性质3.联合分布律五、二维连续性随机变量1.定义2.性质3.求法边缘分布一、定义1.边缘分布函数2.边缘分布律3.边缘概率密度条件分布一
return bool(1)·2025-02-28 16:09

c语言概率产生字母,智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率(示例代码)

题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。一天，小明和小红一起玩一个概率游戏，首先小明给出一个字母和一个单词，然后由小红计算这个字母在这个单词中出现的概率。字母不区分大小写。
飞跃思考·2025-02-28 10:46

c语言字母概率,C/C++知识点之智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率

本文主要向大家介绍了C/C++知识点之智邮普创c语言面试题----字母概率，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习C/C++知识点有所帮助。题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。
OK up·2025-02-28 10:46

-字母概率-

题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。一天，小明和小红一起玩一个概率游戏，首先小明给出一个字母和一个单词，然后由小红计算这个字母在这个单词中出现的概率。字母不区分大小写。
-JMY-·2025-02-28 09:15

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和
人才程序员·2025-02-28 06:11

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型，基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）和去噪扩散概率模型
晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

【解读】核密度图

def：what核密度估计（KernelDensityEstimation，简称KDE）是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现：（库函数）howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt
dearr__·2025-02-27 22:09

ELMo ，LM：一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words

语言模型（LanguageModel），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。
强化学习曾小健·2025-02-27 22:05

体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布

在Python中，你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）。
「已注销」·2025-02-27 20:18

交互设计—奥卡姆剃刀原理（附教程）

奥卡姆剃刀的含义，就是指一些不必要的元素会降低设计的效率，而且增加不可预测后果的发生概率。不管是实体、视觉或认知上，多余的负担都会削弱表现效能。多余的设计元素，有可能造成失败或其他问题。
千锋python和唐唐·2025-02-27 05:26

解决npm/yarn等包管理工具在vscode中使用出现系统禁止运行脚本的情况

二.问题出现原因该问题大概率会出现在windows新系统上，PowerShell执行策略是一项安全功能，用于控制PowerShell加载配置文件和运行脚本的条件。
AlgorithmAce·2025-02-26 20:11

使用Docker部署postgresql

使用Docker部署postgresqlpostgresql数据库在Docker中的镜像的名称为postgres，可以从DockerHub中pull下来，如果pull不下来那么很大概率是网络问题导致的，
鹅鹅鹅呢·2025-02-26 14:33

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移，但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。
大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

01 目录-具身智能学习规划

以下是具身智能学习规划的框架：一、基础理论储备数学与编程基础数学：概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何（运动规划）。编程：Python（主流工具链）、C
天机️灵韵·2025-02-26 12:48

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
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