本文介绍了BPE(Byte Pair Encoding)算法的实现过程。首先阐述了Unicode标准与编码方式(UTF-8/UTF-16/UTF-32)的区别，然后对比了词级分词和字节级分词的优缺点。BPE作为一种子词分词技术，通过统计高频字节对进行合并，既能解决未登录词问题，又能控制词表大小。文章详细描述了BPE训练的三个步骤：初始化256字节的基本词表；预分词处理文本并统计频率；迭代合并最高频

时策略又会发生变化，策略会变得非常短视，更具体地说策略只会关注。求解贝尔曼最优公式就是已知红色量求出上面公式中黑色的量。有了上面的压缩映射定理就可以解决贝尔曼最优公式了。求解不动点的算法：这是一个迭代式的算法,不断令。,同时收敛的速度会非常快（以指数的速度收敛），这样导致的结果可能是采用的策略根本到达不了。这个方程，求解这个方程就需要下面的知识了。，那么贝尔曼最优公式就可以利用上面的。基于上面的定

Vue是一款用于构建用户界面的渐进式的JavaScript框架渐进式指的是可以使用vue的一部分来构建我们的页面< body > < div id = " app " > < h1 > {{ msg }} </ h1 > </ div > < script type = " module " > // 1. 导入Vue import {data() {return {

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在做洛谷的树上dp题单的时候遇到了一道题目P1613 跑路发现自己对flyod的理解太浅薄了，于是去重新学习了一遍，又做了几道题目，然后结合了acwing的算法提高课的总结，于是乎有了这篇博客。

摘要： 贝叶斯推断通过贝叶斯公式将先验信息与样本信息结合，得到参数的后验分布。核心公式为$\pi(\theta|x_1,...,x_n) \propto p(x_1,...,x_n|\theta)\pi(\theta)$，但高维积分计算边缘似然困难。变分推断通过优化近似分布$q(z)$逼近真实后验，最大化证据下界（ELBO）替代直接计算。传统方法如CAVI手动推导，而深度生成模型中采用神经网络参数

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为了将表格转化为一棵树，决策树需要找到最佳节点和最佳分支方法，对于分类数来说衡量最佳的方法是叫做不纯度，通常来说不纯度越低，决策树对训练集的拟合效果越好，所有的决策树算法都是将和不纯度相关的某个属性最优化，不管我们用那个算法，都是追求的与不纯度相关的指标最优化。这是用的最广泛的剪枝参数，在高维度低样本量时非常有效，决策树多生长一层对样本的需求量就会增加一倍，所以限制决策树的深度能够特别有效的限制过

对于随机森林这个集成算法来说，它的基评估器就是决策树，决策树长成的森林就是随机森林也就是集成评估器。

文章摘要：Rerank模型是RAG系统中的第二阶段文档过滤器，用于对初始检索结果重新排序，提升相关性文档优先级。由于embedding模型会损失信息且仅关注召回率，而LLM存在上下文长度限制，需要更精准的相关性排序。Bi-Encoder计算快但准确度较低，Cross-Encoder精度高但耗时。两者结合使用可平衡效率与准确性，先用Bi-Encoder初筛，再用Cross-Encoder重排，优化R