第6章 逻辑斯蒂回归和最大熵模型逻辑斯谛回归(LR)是经典的分类方法1．逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。逻辑斯谛回归模型可以用于二类或多类分类。P(Y=k∣x)=exp⁡(wk⋅x)1+∑k=1K−1exp⁡(wk⋅x),k=1,2,⋯ ,K−1P(Y=k | x)=\frac{\exp \left(w_{k} \cdot x\right)}{1+\sum_{k=1}^{K-1

你是否曾经幻想过与自己的虚拟人交互？现在，使用，您可以将自己的图像、音频和视频转化为一个逼真的数字人视频，与其进行人机交互。是一种基于深度学习框架的数字人生成工具，基于Paddle的许多套件，它可以将您的数字图像、音频和视频合成为一个逼真的数字人视频。除此之外，还支持进一步的开发，例如使用自然语言处理技术，将数字人视频转化为一个完整的人机交互系统，使得您能够与虚拟的自己进行真实的对话和互动。使用，

货币套汇（图路径）-- 数据结构 (深搜+Floyd算法）深搜Floyd算法题目描述套汇是指利用货币汇兑率的差异将一个单位的某种货币转换为大于一个单位的同种货币。例如，假定1 美元可以买0.7 英镑，1 英镑可以买9.5法郎，1法郎可以买到0.16美元。通过货币兑换，一个商人可以从1美元开始买入，得到0.7×9.5×0.16=1.064美元，从而获得6.4%的利润。 给定n种货币c1 ,c2 ,…

首先简单介绍一下ZFNet吧，ZFNet来源于2013的Matthew D. Zeiler和Rob Fergus的Visualizing and Understanding Convolutional Networks论文，为什么叫ZFNet也很简单，作者的两个名的首字母加起来就是啦，这里也给出论文地址，有兴趣可以看看论文在 2013 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC)

机器学习之二：回归分析1. 基本概念我们首先了解一下关于回归的基本概念。因变量（dependent variable）是函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。因变量（dependent variable）是函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个

百度在WAVE SUMMIT 2025大会上发布了文心大模型X1.1，这是基于文心4.5的升级版本。X1.1在事实性、指令遵循、智能体协作和工具调用等方面表现突出，能力较前代显著提升。实测显示，X1.1能自主调用工具解决复杂问题，严格遵循指令生成内容，并展现出强大的多模态和代码能力。技术层面，X1.1采用迭代式混合强化学习框架，结合知识一致性强化、指令验证器等创新，实现了"思维链+行动链"的突破。

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在这次任务中，主要学习到了Shap和Lime工具包的使用，在图像分类的基础上去解释他，知其然还要知其所以然。使用CAM和Captum工具包，可以减少我们很多很多的代码量，并且能快速使用，快速应用在自己的任务中、在经过一个多星期的学习，也是需要这种代码实战告诉我们，这些应用是全面且方方面面的，这样就不会空读理论，这样可以让我们有机会将理论和实践结合起来，希望后续能够将XAI和Lime运用到我的领域中

任务六：学会训练FastText、Word2Vec词向量- 说明：在这个任务中，你将学习如何训练FastText和Word2Vec词向量模型，这些词向量模型可以捕捉文本中的语义信息。- 实践步骤：1. 准备大规模文本语料库。2. 使用FastText或gensim库中的Word2Vec类，设置相应的参数（如词向量维度、窗口大小、训练迭代次数等）来构建词向量模型。3. 使用Word2Vec类的bui