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将连续数据进行离散化常用的有两种方式：等宽法和等频法。
色度校正： $$ R = Y + 1.403(V - 128) $$ $$ G = Y - 0.344(U - 128) - 0.714(V - 128) $$ $$ B = Y + 1.773(U - 128) $$亮度分量： $$ Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B $$ 色度分量： $$ U = 0.564(B - Y) + 128 $$ $$ V = 0.713(R
你好，我是程序员贵哥。通过第二模块的学习，我想你对概率统计在编程领域，特别是机器学习算法中的应用，已经有了一定理解。概率统计关注的是随机变量及其概率分布，以及如何通过观测数据来推断这些分布。可是，在解决很多问题的时候，我们不仅要关心单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，最典型的例子就是基于多个特征的信息检索和机器学习。在信息检索中，我们需要考虑多个关键词特征对最终相关性的影响，而在
URDF (Unified Robot Description Format) 是一种 XML 格式，用于描述机器人的结构信息，包括：机器人正向运动学的目标是给定关节向量 q=[q1,q2,...,qn]Tq = [q_1, q_2, ..., q_n]^Tq=[q1,q2,...,qn]T，计算末端执行器（End-Effector）在基座坐标系下的位置和姿态。如果机器人由 nnn 个关节和
这也解释了为什么我们在上一篇强调“多级漏斗架构”——必须先用白名单和规则过滤掉 99% 的流量，只把最可疑的 1% 交给 AI，人为地提高“攻击浓度（Base Rate）”，贝叶斯公式才会站在我们这一边。我们将拆解贝叶斯定理在网络安全中的冷酷判决，剖析“误报”与“漏报”之间永恒的零和博弈，并最终推导出 AI 时代的安全终极真理——我们不再追求“无懈可击”，我们追求“风险可控”。但这还只是“天灾”。
本文旨在详细介绍价值学习的**基本理论与算法**，并通过**具体示例帮助你理解从动作价值函数到深度Q网络（DQN）的整体流程。TD算法能够逐步减小预测误差，进而提高模型的预测性能，并帮助智能体在不断更新中趋向最优策略
AI正在逐渐改变我们的生活，而想要真正理解 AI 背后的技术原理，扎实的数学基础是不可或缺的。无论是想进入 AI 领域从事工程师工作，还是为了通过在 AI 社区的贡献，数学都将是你迈向成功的关键。今天，我们将讨论三门关键数学学科：线性代数、微积分与概率论，以及如何通过这三门基础学科为深入 AI 打下坚实基础。我在开始研究ChatGPT原理时想绕过数学，结果发现绕不过去。我也想明白了一个道理，学任务
大家好，欢迎来到深度学习之旅的第四天！在前两篇数学基础文章中，我们探讨了线性代数的核心概念（Day 2）和微积分的关键知识（Day 3）。今天，我们将聚焦于深度学习的另一大数学支柱——概率与统计。你可能会问，为什么深度学习需要概率统计？简单来说，深度学习本质上是在处理不确定性。我们从数据中学习模式，而数据本身往往带有噪声和随机性；我们建立模型进行预测，而预测结果本身也常常是以概率的形式给出；我们评
摘要： 特征工程是机器学习优化数据的关键步骤，包含特征选择（保留关键信息如车龄）、特征转换（统一数据格式）和特征创建（生成新特征如计算车龄）。其核心价值是提升模型效率与准确性，类比整理衣柜——杂乱数据导致低效，优化后能快速定位关键规律。例如二手车预测中，忽略颜色、聚焦车龄可使误差降低15%。本质是通过数据"整容"，让模型像整理后的衣柜一样高效运作。
令x表示prompt，y表示response，策略πθ针对tokent输出的概率分布为ptpt1pt∣V∣πθ⋅∣xytsoftmaxTzt1∣V∣表示整个词表的大小，zt∈RV是logitsT∈R是解码温度。那么tokent的熵为Ht−j1∑∣V∣ptjlogptj2。
“L2” 是 Milvus 向量数据库中用于指定向量相似度计算方式的参数，它决定了如何衡量两个向量之间的距离或相似度。
DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）公式推导
目前(25.11.25)，幂分布采样被认为能媲美RL调优的LLM推理优化技术。RL调优模型使其输出更符合人类认知，效果相当于对LLM的分布进行锐化。幂分布是典型的自然锐化分布。以下论文显示，幂分布采样，不需要RL调优，也能有效优化LLM的推理输出。这里通过解读其实现代码，尝试探索和分析其推理优化过程。
作者：phynlp原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/15348185464。
本文介绍了概率统计在AI系统中的重要性，重点讲解了如何用Java实现基础统计量的计算及其应用场景。主要内容包括： 统计量的重要性：均值、方差、标准差和协方差是感知数据变化的关键指标，能帮助发现模型漂移、特征异常等问题。 Java实现： 单变量统计：实现了均值、方差和标准差的计算方法 双变量统计：实现了协方差计算，用于分析特征相关性 实战应用： 从KES数据库读取特征指标数据 构建简单的统计过程控制
基本认识1.认识函数：function起源于数学，在编程中指具有一定功能的代码块，需要时直接使用即可2. 函数的作用提升软件开发效率提升软件的可维护性提高程序的重要性 特点：高内聚 弱偶合（降低代码的重复率函数的分类1.按设置方式分为：1.系统自带函数Typeof（） 、number（...
前言日常开发测试可能会遇到这样一种情况，有一个接口或方法概率触发，那么需要多少次抽样，落在一个什么区间内，才能断定是否按照设定概率进行呢？本文将以二项分布作为研究手段，分两种情况求解此类问题的置信区间范围，并结合实际案例进行分析。背景某一天，测试同学在验证一个接口时遇到了一个问题。该接口设定为50%概率触发，测试同学写了自动化脚本进行多次调用。但是问题来了，他并不知道应该调用多少次，然后落
人工智能的快速发展离不开坚实的数学基础，数学为机器学习、深度学习等领域的算法设计与优化提供了理论支撑。无论是构建神经网络、训练模型，还是分析数据分布、优化参数，都需要掌握一系列核心数学工具。微积分是理解梯度下降、反向传播等关键概念的基础，线性代数为处理高维数据与矩阵运算提供了框架，概率论与统计学帮助建模不确定性并进行推断，最优化理论则指导如何高效调整模型参数以达到预期目标。这些数学分支相互交织，共
本文介绍了向量值函数的微积分运算及其应用。主要内容包括：向量值函数的定义与极限，其导数表示曲线切向量，微分运算规则；考研数学中的典型例题解析，如求导数、二阶导数和单位切向量；商业应用方面，展示机器人路径规划中如何利用向量值函数分析速度和加速度；最后通过MATLAB实现向量值函数的微积分计算、单位切向量求解和曲率计算。文章将理论分析与实际应用相结合，为工程数学问题提供了实用解决方案。
并保存，模型就可以连上了。需要我帮你检查 AnythingLLM 的配置界面截图，或指导你通过命令行拉通测试也可以。要吗？
NLP基础(八)_马尔可夫模型
或后台设置界面（或自定义）点击 Save & Test 连接确认一下你是否是通过 GUI 启动LM Studio，如果不方便用参数启动，也可以考虑用host 网络模式启动 docker（我也可以教你）。
设置时机：编码时需在前配置codec_ctx的time_base和framerate，并同步到AVStream；核心逻辑：时间基精度必须高于帧间隔，毫秒级{1, 1000}是兼容性和精度的最优选择；时间戳是关键：帧的 PTS 基于，数据包时间戳需转换为；避坑要点：避免使用与帧率分子相同的时间基（如 240fps 用{1,240}），否则必踩精度坑。
**边缘似然**（也叫**证据**，Evidence）是**在考虑所有可能的参数取值后，观测数据出现的平均概率**。- **类比**：假设你有一个装有无数枚硬币的袋子，每枚硬币的正面概率\(\theta\)不同。边缘似然就是随机抽一枚硬币，抛5次得到3次正面的**平均概率**。
文章系统剖析了驱动大语言模型的核心数学概念，包括线性代数、概率论和微积分等。通过生动类比，揭示了这些工具如何协同工作，使机器能够表示、处理和生成人类语言。文章还介绍了词嵌入、注意力机制和文本生成策略等关键架构组件，强调了数学选择对AI系统安全性的影响。
目录1、函数2、概率相关的公式3、最大似然估计(MLE)4、矩阵、向量的运算5、梯度下降法1、函数函数的定义：一个自变量x对应唯一一个因变量y（对具体参考坐标系而言）2、概率相关的公式条件概率（已知落在B，落在A1B的概率，如图）全概率公式贝叶斯公式相关概念链接：理解概率分布函数和概率密度函数协方差：可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？相关系数（
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论和统计学在人工智能中的应用也越来越广泛。这篇文章将介绍概率论与统计学在人工智能中的重要性，并通过一个具体的例子——马尔可夫链，展示如何在人工智能中使用这些概念和方法。1.1 概率论与统计学在人工智能中的重要性概率论和统计学是人工智能中的基石。它们为人工智能系统提供了一种处理不确定性和随机性的方法，使得人工智能系统能够更好地理解和预测人类行为...
视觉语言导航1草稿
由于事件的计算有时候太过于抽象了，此时我们可以使用韦恩图的方式来进行验证，我们下面来举一个例子，A∪B）-C=A∪(B-C)是否成立？我们可以通过韦恩图来完成这个任务：我们通过这种方式来一点一点的比较，我们可以看到二者根本就不相等。
微积分是AI的核心数学工具：导数作为变化率指导AI优化方向（如梯度下降），积分则用于概率累积和回报计算（如强化学习）。二者互为逆运算，如同导航仪与里程表——导数实时调整参数减小误差，积分统计整体学习效果。在神经网络训练中，导数通过反向传播确定参数更新，积分则累积微小变化形成最终输出。微积分为AI提供了从局部优化到全局评估的完整数学框架，成为机器学习、深度学习等领域的理论基础。
熵是信息论中的核心概念，由香农（Shannon）提出，用于衡量一个随机变量取值的不确定性程度。简单来说，熵值越高，随机变量的不确定性就越大；熵值越低，不确定性就越小。当随机变量的取值确定无疑时（比如必然发生的事件），熵值为0；当随机变量所有取值的概率均等时，熵值达到最大。对于离散型随机变量X，其可能的取值为x₁, x₂, …, xₙ，对应的概率分布为P(X=xᵢ) = pᵢ（其中i=1,2,…
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