概率机器人学第3页

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 |

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

《第2章位置与姿态描述》代码

最近在学习《视觉伺服/机器人学、机器视觉与控制》，发现书中的代码运行不通顺，原因可能是matlab升级后，部分函数的参数变化了。所以需要记录错误的代码和正确的代码。

神笔馬良·2025-02-19 18:31

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

过于依赖chatgpt编程会有哪些弊端？

如果完全不检查直接运行，相当于闭着眼睛开车，翻车概率大增

奇偶变不变·2025-02-18 13:22

书籍-《概率论I：随机变量与分布》

ProbabilityTheoryI:RandomVariablesandDistributions作者：AndreaPascucci出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能书籍下载-《概率论

·2025-02-18 04:12

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。

Langchain·2025-02-18 02:00

python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数

SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。

weixin_39528559·2025-02-17 17:58

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。

小源学AI·2025-02-17 16:46

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑，透明度不生效

项目场景：谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑，透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案：采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下

丶思想·2025-02-17 12:10

vue 启动项目报错Cannot read properties of undefined (reading ‘parseComponent‘）

如果出现如下报错大概率是因为install时中途出现异常导致vue-template-compiler依赖没有正常安装导致的，重新安装即可SyntaxError:TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined

知道的越多越难受·2025-02-17 08:34

从0开始的操作系统手搓教程附二——调试我们的操作系统（bochs调试小记）

毕竟伴随代码量的增大，出错的概率自然也会直线的上升。我们可以调试OS的什么我们可以查看页表，查看GDT,IDT等后面我们编写操作系统会使用到的数据结构可以看到当前线程流的栈的数据可以反

charlie114514191·2025-02-16 22:22

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