概率机器人学第4页

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

”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！

接地气的陈老师·2025-02-16 18:51

8 ＞查找

（通常考虑查找成功和失败）ASL=∑i=1nPiCi(P：查找i号元素的概率，C：查找i号元素的查找长度)AS

irisart·2025-02-16 18:49

人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论

即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 18:18

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS（Java 2024 D卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。

哪吒·2025-02-16 14:48

erf 和 erfc 函数介绍以及在通信系统中的应用

1.误差函数（erf）误差函数\(\text{erf}(x)\)是一种特殊函数，在概率、统计和偏微分方程中有广泛应用。

正是读书时·2025-02-16 09:39

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

具体来说：教师模型：提供软标签（softlabels），即概率分布，而不是硬标签（hardlabels）。学生模型：通过模仿教师模型的输出分布，学习更丰富的知识。动态蒸馏：在训练过程中，教师

墨者清风·2025-02-15 11:54

Linux 6.13 合并移除 ReiserFS 的补丁

很多年轻的运维大概率不知道ReiserFS文件卷系统，ReiserFS和ext2,ext4,fat32,NTFS一样都是一种文件卷结构。作为服务器文件卷远不如NTFS有名也不如其稳定。

CIb0la·2025-02-15 09:10

python期权定价：欧式香草期权-二叉树

风险中性概率：p=(e^(rΔt)-d)/(u-d)，用于计算未来现金流的期望值。折现因子：df=e^(-rΔt)，将未来价值折现到当前。初始化到期价值：计算到期时所有可能价格路径的期权内在价值。

2401_88673555·2025-02-15 00:55

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。

wyg_031113·2025-02-14 22:39

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。

潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

概率图模型家族（HMM、MaxEnt、MEMM和CRF）

目录概率图（ProbabilisticGraphical）有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型（MaxEnt）最大熵马尔科夫模型（MEMM）条件随机场（ConditionalRandomField

ErbaoLiu·2025-02-14 21:29

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

线性回归是比较简单的，从高代、概率论就可以理解，甚

应有光·2025-02-14 17:03

DexVLA：通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型

让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景，但要充分发挥其潜力，需要解决动作表示和有效训练方面的限制。

硅谷秋水·2025-02-14 13:03

Vue3为了封装组件，我写了三天的 vue3 hook！学起来！

这种习惯在独立开发时无所谓，毕竟没人会关心你咋实现的，但是在跟人合作时就给别人造成了很大的困扰了，毕竟每个人封装的东西都是根据自己习惯来的，别人看着多少会有点不顺眼，而且自己封装的组件大概率也是没有写文

chenNorth。·2025-02-14 12:20

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

在优化准则上，生成式模型致力于学习联合概率分布，而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系，学习条件概率分布。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

书籍-《机器学习数学基础》

CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学

·2025-02-14 01:30

Qt遇到LNK2019或者其它报错的通用方法

当你确认你的代码无误，那么大概率是你新增了一些文件在Qt项目里面，因此你需要把已经生成过的DEBUG或者release文件删除了，然后在右键你的项目选择清除，然后点qmake，最后再构建，大多数情况都可以得以解决

CS_Dr.Deng·2025-02-14 01:45

机器人学（五）：机器人工具坐标系标定

一、问题1.1工具坐标系的位置标定已知机械臂末端坐标系End相对于机械臂基坐标系Base的位姿关系可以实时测量得到，求机械臂末端连接的工具TCP相对于End坐标系的平移变换。1.2工具坐标系的姿态标定已知机械臂末端坐标系End相对于机械臂基坐标系Base的位姿关系

巴普蒂斯塔·2025-02-13 19:07

具身智能训练新思路！将生成视频用于训练机器人

将生成视频用于训练具身智能（EmbodiedAI）确实是近年来备受关注的前沿方向，这一思路通过结合生成式AI（如扩散模型、神经辐射场等）与机器人学习，为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能

天机️灵韵·2025-02-13 18:02

python同花顺交易接口_开启量化第一步！同花顺iFinD数据接口免费版简易操作教程...

而量化交易，旨在以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，辅助投资者进行理性投资。

weixin_39564527·2025-02-13 15:12

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

花5分钟写个 grpc 微服务架构吧

回想起我学grpc的时候，虽说不难，代码量不大，但还是遇到了很多坑的,如果照着网上的教程来写代码大概率是跑不通的。特此写一篇小白也能看懂的，最简单的，带你手把手写的基于grpc微服务架构项目。

π大星的日常·2025-02-13 09:49

机器学习: 逻辑回归

它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。

小源学AI·2025-02-13 07:04

三维重建（九）——如何完成一篇好文章

文章目录一、撰写顶会论文1.1顶会激烈1.2提高文章接收的概率1.3撰写一篇出色的论文二、论文写作中最大的错误三、在开始之前要问自己的一些问题（从现在就要开始想）四、如何讲述一个故事五、如何讲述一个科研故事

周末不下雨·2025-02-12 23:36

Laplace(拉普拉斯)平滑

零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

2025年软考系统架构师考试专栏介绍

这次考试应该通过的概率不大了，凡事都先从自己身上找原因，自己投入的时间精力不够充分，也就是自己的

Richard Chijq·2025-02-12 19:05

AI基础 -- AI学习路径图

再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量

sz66cm·2025-02-12 16:40

2025 年前端开发现状分析：卷疯了还是卷麻了？

一、前端现状：框架狂飙，开发者崩溃如果你是个前端开发者，那么你大概率经历过这些场景：早上打开CSDN（或者掘金，随便），发现又有新框架发布了，名字可能是VueXNext.js之类的。

ConstMAO·2025-02-12 11:46

基于最优输运思想的分组奖励策略优化算法详解

摘要近年来，最优输运（OptimalTransport,OT）理论因其在分布对齐、概率测度比较等问题上的卓越表现受到广泛关注。

步子哥·2025-02-12 05:02

时间序列预测领域表现优秀的模型

DeepAR：由Amazon提出的模型，使用自回归循环网络进行概率预测。Spacetimeformer：该模型将输入扁平化为一个大向量，称为时空序列，以包含时间、空间和上下文信息统一的嵌入。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

DeepSeek-v3笔记(1)

它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题，思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA

蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计

微醺欧耶·2025-02-11 07:44

闭包详解一

请各位同学一定要确保自己对词法作用域已经非常的熟悉了，如果对词法作用域还不够熟悉的话，可以先看：深入理解闭包之前置知识---作用域与词法作用域前言现在去面试前端开发的岗位，如果你对面试官也是个前端，并且不是太水的话，你有很大的概率会被问到

weixin_33766805·2025-02-11 05:30

jieba库的使用

中文文本需要分词获得单个的词语分词依靠中文词库，确定汉字之间的关联概率除了分词，用户还可以添加自定义的词组；精确模式：把文本精确分开，不存在冗余模式全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎模式

è¤è²çåºå·2025-02-11 04:52

深入剖析Base64加解密中遇到的坑点

就是这个看似简单的流程，前端啥也没干只是原样透传，但后端有概率拿到的用户id不对。问题描述本地写个后端服务模拟当时的情景：后端框架：nest@Get('getUserInfo')g

·2025-02-10 14:07

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