语言模型概率加权公式： [ \log P_{\text{total}}(y|x) = \log P_{\text{AM}}(y|x) + \lambda \log P_{\text{LM}}(y) + \gamma |y| ] 其中λ控制语言模型权重，γ调节输出长度惩罚。评估指标使用词错误率(WER)： [ \text{WER} = \frac{S + D + I}{N} \times 100%

掌握神经网络（CNN、RNN、Transformer）和优化算法（Adam、SGD）。学习监督学习（线性回归、决策树、SVM）和无监督学习（聚类、降维）。推荐课程如Andrew Ng的《机器学习》。实践工具包括Scikit-learn，重点理解模型评估指标（准确率、召回率、ROC曲线）。线性代数、概率统计、微积分是核心数学基础，需掌握矩阵运算、概率分布和梯度下降等概念。关注2025年趋势如多模态学

Python 3.7+环境是基础，需安装transformers库和torch框架。模型文件首次下载需较长时间，建议提前缓存。生产环境部署需考虑GPU加速和并发处理能力。Hugging Face提供的预训练模型可直接调用。

AI图像修复（Image Inpainting）是一种基于深度学习的计算机视觉技术，用于修复图像中缺失或损坏的区域。通过生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Models）等算法，AI能够根据上下文信息智能填充缺失部分，保持视觉连贯性。

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【Kotlin】数据类 data class

是一个非常常见的值，因为在某些情况下，引用类型的变量默认值就是 null，这就经常会导致程序中出现一些空指针导致的异常；这里使用了 Elvis 运算符来判断左侧是否为 null，如果左侧为 null，那么这里直接得到右侧的自定义值，这个运算符长得像其他语言里面的三元运算符。，可以想象一下，如果一个变量不引用任何对象，此时又让对象做一些事情（执行函数），而压根就没这个对象，这会导致上面所说的。因此，

介绍Kotlin常用扩展函数

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