霍夫曼概率加权第8页

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

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

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

缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

它的核心思想是利用输入序列中各个位置的查询（Query）、键（Key）和值（Value）来计算注意力权重，并通过加权求和的方式生成上

彬彬侠·2025-02-11 20:53

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

神经网络（Neural Network）

神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织，

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

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

python --jieba 分词

jieba库的原理：利用中文字库，确定汉字之间的关联概率，汉字件概率大的组成词组，形成分词结果，还可以添加自定义的词组。

好好学习的顾顾·2025-02-10 14:38

2025年大模型行业怎么走？李彦宏这封信说清楚了

导语：李彦宏在信中谈到，“走在技术的最前沿也意味着我们要冒更大的风险，要承受高于同行的失败概率，要耐得住寂寞，要忍受别人的不理解甚至白眼。”1月1日，是百度成立25周年的日子。

AGI大模型老王·2025-02-10 13:25

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

FastAdmin后台盲盒商城晒图+免签支付+短信验证+在线回收 ThinkPHP框架源码

，前后端全开源h5盲盒首页可以直接开盒新ul修复优化BUG，修复无限抽，，短信接口使用第三方低价接口不使用阿里云高门槛，晒图图片显示，收藏删除功能，前端界面优化三级分销分润自定义添加商品设置自定义中奖概率

希希分享·2025-02-09 23:23

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于ignore_index类别概率

老肝犯·2025-02-09 22:49

大模型 RAG 知识总结

在LLM已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；时效性问题：LLM的规模越大

da pai ge·2025-02-09 16:38

交叉熵和它的朋友

交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中

Jamence·2025-02-09 15:59

T113-i 倒车低概率性无反应，没有进入倒车视频界面

背景硬件：T113-i+emmc软件：uboot2018+linux5.4+QT应用分支：longan问题T113-i系统倒车时偶发无反应，没有进入倒车视频界面。倒车无反应问题排查先在倒车驱动的中断检测接口里添加打印，以确定倒车无反应时系统是否检测到中断状态，如下图所示。staticintcar_reverse_gpio_status(void){intvalue=1;if(car_reverse

nan_nan_nan_nan_nan·2025-02-09 10:26

有限长序列的z变换收敛域_几类序列的Z变换收敛域.PPT

变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一、Z变换方法的发展历史1730年，英国数学家棣莫弗(DeMoivre1667-1754)将生成函数(generationfunction)的概念引入概率理论中

沈阳无距科技·2025-02-09 09:48

点击率估计中的FM与DeepFM算法：小学生也能懂的详细解释

广告商想知道，当他们展示一个广告时，你点击这个广告的概率是多少。这个概率就叫做点击率（CTR）。如果能准确预测点击率，广告商就能更好地选择展示哪些广告，这样也能让你看到更感兴趣的广告。

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:39

基于Dijkstra算法的最短路径求解与应用解析

在图的加权边上，最短路径问题尤其重要。Dijkstra算法作为解决单源最短路径问题的经典算法，以其较低的计算复杂度和稳定性，在实践中得到了广泛应用。Di

徐浪老师·2025-02-09 00:04

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，

m0_74825746·2025-02-08 18:53

【Redis】事务因WATCH的键被修改而失败事务队列中的操作被自动丢弃 UNWATCH的应用场景

**减少事务冲突的概率**2.**避免频繁重试的开销**3.**使用Lua脚本替代事务**4.**乐观锁机制**5.**批量操作**6.**分布式锁**7.

阿猿收手吧！·2025-02-08 18:21

【Halcon】插值算法通俗讲解

目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法，因为图像不是连续的函数

熊猫袋鼠骆驼·2025-02-08 13:52

[Halcon] 灰度值插值介绍

测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值（’nearest_neighbor’）2.3双线性插值（’bilinear’）2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值（“constant”）2.4.2高斯加权双线性插值

F-Halcon·2025-02-08 13:47

【DesignModel】状态模式（State Pattern）

状态之间可以相互转换当一个对象的内在状态改变时，允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类1.APP抽奖活动问题请编写程序完成APP抽奖活动具体要求如下:假如每参加一次这个活动要扣除用户50积分，中奖概率是

mumu_wangwei·2025-02-08 11:36

高效 DEM 拼接

第二步：选择合适的插值算法根据数据分布、密度和应用需求选择最优插值方法：反邻距加权（IDW）：适用于均匀分布的数据，计算速

我喜欢就喜欢·2025-02-08 09:15

深度学习 - 神经网络的原理

*每个神经元接收多个输入信号，对信号进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、

test猿·2025-02-08 09:43

常见的锁策略以及CAS和synchronized的优化过程

一.常见的锁策略1.乐观锁VS悲观锁乐观锁:预测当前锁冲突概率不大,后续要做的工作往往就更少,加锁开销就更少(时间,系统资源).悲观锁:预测当前锁冲突的概率大,后续要做的工作往往就更多,加锁的开销就更多

LMQ6·2025-02-07 23:09

Docker搭建Jenkins

Jenkins准备工作先准备配置目录和持久化目录，举个栗子：mkdir-p/opt/module/jenkins/{jenkins_home,plugins,custom_config/Maven_Data}#添加权限

Dolphin_Home·2025-02-07 19:16

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

MOE-conformer 流式多语种语音识别

由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理，目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

微服务中服务治理都包含什么

策略：常见策略有轮询、随机、加权轮询等。工具：Ribbon、Nginx、Envoy等。3.服务容错功能：处

zhglhy·2025-02-07 12:29

信息熵(entropy)定义公式的简单理解

}p\left(x_{i}\right)\logp\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)PxiP_{x_{i}}Pxi表示随机事件X为xix_{i}xi的概率

xiongxyowo·2025-02-07 10:18

前向概率和后向概率

1.前向概率和后向概率的定义前向概率αt(i)\alpha_t(i)αt(i)：表示从初始状态q0q_0q0出发，经过ttt步达到状态qiq_iqi，并且生成观测序列O1,O2,…,OtO_1,O_2,

苏西月·2025-02-07 03:30

用AI挖到世界级巨矿！硅谷第一家AI挖矿独角兽诞生

在过去一段时间里矿产勘探的成功率急速下降，每1000次仅有3次能够成功的概率。而AI有望彻底改变了这一切。

加百力·2025-02-07 00:08

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。

SUNX-T·2025-02-06 23:58

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在

清风AI·2025-02-06 21:47

算法详解——Dijkstra算法

Dijkstra算法的目的是寻找单起点最短路径，其策略是贪心加非负加权队列一、单起点最短路径问题单起点最短路径问题：给定一个加权连通图中的特定起点，目标是找出从该起点到图中所有其他顶点的最短路径集合

晓shuo·2025-02-06 20:40

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

洛谷P1719 最大加权矩形

题目传送门题目难度:普及一最大加权矩形题目描述为了更好的备战NOIP2013，电脑组的几个女孩子LYQ,ZSC,ZHQ认为，我们不光需要机房，我们还需要运动，于是就决定找校长申请一块电脑组的课余运动场地

怀念无所不能的你·2025-02-06 15:36

如果大家想在win7上使用pycharm，就不能使用2019.3之后的版本（内附下载不同pycharm版本的链接）

测试开发Kevin·2025-02-06 13:25

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