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人工智能十大数学知识 - 信息论
信息论（Information Theory）在人工智能中的核心应用 信息论是量化“信息不确定性”与“分布差异”的数学工具，为AI模型的损失设计（如交叉熵）、特征选择（如互信息）、生成式模型（如VAE/GAN）提供核心理论支撑。 1. 熵（Entropy）—— 不确定性的度量 熵是随机变量“不确定性 -
人工智能十大数学知识 - 信息论
信息论（Information Theory）在人工智能中的核心应用 信息论是量化“信息不确定性”与“分布差异”的数学工具，为AI模型的损失设计（如交叉熵）、特征选择（如互信息）、生成式模型（如VAE/GAN）提供核心理论支撑。 1. 熵（Entropy）—— 不确定性的度量 熵是随机变量“不确定性 -
人工智能十大数学知识 - 信息论
信息论（Information Theory）在人工智能中的核心应用 信息论是量化“信息不确定性”与“分布差异”的数学工具，为AI模型的损失设计（如交叉熵）、特征选择（如互信息）、生成式模型（如VAE/GAN）提供核心理论支撑。 1. 熵（Entropy）—— 不确定性的度量 熵是随机变量“不确定性 -
人工智能十大数学知识 - 信息论
信息论（Information Theory）在人工智能中的核心应用 信息论是量化“信息不确定性”与“分布差异”的数学工具，为AI模型的损失设计（如交叉熵）、特征选择（如互信息）、生成式模型（如VAE/GAN）提供核心理论支撑。 1. 熵（Entropy）—— 不确定性的度量 熵是随机变量“不确定性 -
人工智能十大数学知识 - 信息论
信息论（Information Theory）在人工智能中的核心应用 信息论是量化“信息不确定性”与“分布差异”的数学工具，为AI模型的损失设计（如交叉熵）、特征选择（如互信息）、生成式模型（如VAE/GAN）提供核心理论支撑。 1. 熵（Entropy）—— 不确定性的度量 熵是随机变量“不确定性 -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
人工智能中的概率与统计学核心知识（Probability and Statistics for AI） 概率与统计学是AI量化不确定性、从数据中学习规律的核心工具——从模型参数估计（如线性回归权重）到生成式模型（如GAN），从模型评估（如A/B测试）到业务决策（如推荐策略），均以其为数学基础。 1. -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
人工智能中的概率与统计学核心知识（Probability and Statistics for AI） 概率与统计学是AI量化不确定性、从数据中学习规律的核心工具——从模型参数估计（如线性回归权重）到生成式模型（如GAN），从模型评估（如A/B测试）到业务决策（如推荐策略），均以其为数学基础。 1. -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
人工智能中的概率与统计学核心知识（Probability and Statistics for AI） 概率与统计学是AI量化不确定性、从数据中学习规律的核心工具——从模型参数估计（如线性回归权重）到生成式模型（如GAN），从模型评估（如A/B测试）到业务决策（如推荐策略），均以其为数学基础。 1. -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
人工智能中的概率与统计学核心知识（Probability and Statistics for AI） 概率与统计学是AI量化不确定性、从数据中学习规律的核心工具——从模型参数估计（如线性回归权重）到生成式模型（如GAN），从模型评估（如A/B测试）到业务决策（如推荐策略），均以其为数学基础。 1. -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
人工智能中的概率与统计学核心知识（Probability and Statistics for AI） 概率与统计学是AI量化不确定性、从数据中学习规律的核心工具——从模型参数估计（如线性回归权重）到生成式模型（如GAN），从模型评估（如A/B测试）到业务决策（如推荐策略），均以其为数学基础。 1. -
人工智能十大数学知识 - 概率与统计学
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题解：P4948 数列求和
题解：luogu P4948 数列求和 要求： \[\sum_{i = 1}^{n}{i^k a^i} \]其中 \(n \leq 10^{18},k \leq 2000\) 这种 \(k\) 次方但是 \(k\) 特别小的一般都是将 \(i^k\) 通过斯特林数展开。 由： \[x^n=\sum_ -
题解：P4948 数列求和
题解：luogu P4948 数列求和 要求： \[\sum_{i = 1}^{n}{i^k a^i} \]其中 \(n \leq 10^{18},k \leq 2000\) 这种 \(k\) 次方但是 \(k\) 特别小的一般都是将 \(i^k\) 通过斯特林数展开。 由： \[x^n=\sum_ -
Java并发编程基础：从线程管理到高并发应用实践
本篇主要是多线程的基础知识,代码示例较多，有时间的可以逐个分析，具体细节都放在代码注释中了。 1. 理解线程：多任务执行的基石 1.1 什么是线程？ 在现代操作系统中，进程是资源分配的基本单位，而线程是CPU调度的最小单位。可以把进程想象成一家公司，线程就是公司里的员工。 /** * 演示Java程 -
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`#include "T.h" include void test_T() { using std::cout; using std::endl; cout << "T info: " << T::doc << endl; cout << "T objects' max count: " << T: -
人工智能十大数学知识 - 微积分
1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
人工智能十大数学知识 - 微积分
1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\ -
人工智能十大数学知识 - 微积分
1. 导数（Derivative） 描述函数在某一点的瞬时变化率，是AI优化（如梯度下降）和模型参数求解（如线性回归闭式解）的核心工具。 1.1 导数的定义 公式：函数 \(y = f(x)\) 在点 \(x_0\) 处的导数定义为： \(f^\prime(x_0) = \lim\limits_{\