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概率论【合集】--猴博士爱讲课

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数字IC/FPGA面试题目合集解析(一)

数字IC/FPGA面试题目合集解析(一)题目概述题目1,计算题2,计算题3,选择题答案与解析1,计算题2,计算题3,选择题题目概述1,计算题:计算该触发器等效的建立保持时间(西安某Fabless面试笔试题)2,计算题:计算组合逻辑的延时时间范围3,选择题:Whichoffollowingwayscannotbeusedtoimprovetimingofaholdviolationpath题目1,计算题问题:原触发器,即对于D点的建立时间,保持时间均为2ns,先由于存在线延时,对应延时信息如图所示,请问从D1,CLK1看,该触发器的建立时间和保持时间是多少?2,计算题问题:CLK1=20M,CL

高级圣诞树代码实现合集-保姆级教程【前端三件套实现—0基础直接运行】

文章目录前言:0基础直接运行步骤一.雪花圣诞树实现(样式一)1.1效果展示1.2实现代码1.3实现代码讲解分析二.水晶球圣诞树实现(样式二)2.1效果展示2.2实现代码2.3实现代码讲解分析三.圣诞树炫酷logo实现(样式三)3.1效果展示3.2实现代码3.1实现代码讲解分析四.旋转圣诞树炫酷实现(样式四)4.1效果展示4.2实现代码4.3实现代码讲解分析五.雪花圣诞树实现(样式五)5.1效果展示5.2实现代码5.3实现代码讲解分析六.圣诞贺卡实现(样式六)6.1效果展示6.2实现代码6.3实现代码讲解分析七.寄语前言:0基础直接运行步骤0基础直接运行教程:1.新建txt文本:2.将代码粘贴到

【AI】AI 工具合集

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【概率方法】MCMC 之 Gibbs 采样

上一篇文章讲到,MCMC中的HM算法,它可以解决拒绝采样效率低的问题,但是实际上,当维度高的时候HM算法还是在同时处理多个维度,以两个变量x=[x,y]\mathbf{x}=[x,y]x=[x,y]来说,也就是同时从联合分布里面p(x)=p(x,y)p(\mathbf{x})=p(x,y)p(x)=p(x,y)进行采样,在某些情况下有维度灾难的问题。有些时候,我们从联合分布p(x,y)p(x,y)p(x,y)里面采样很难,但是从条件分布p(x∣y),p(y∣x)p(x|y),p(y|x)p(x∣y),p(y∣x)里面采样很容易,Gibbs采样为了解决维度灾难的问题,Gibbs把直接从联合分布p

人工智能教程(四):概率论入门

在本系列的 上一篇文章 中,我们进一步讨论了矩阵和线性代数,并学习了用JupyterLab来运行Python代码。我们也会简要介绍一些其它有用的库。稍后,我们将讨论概率、理论以及代码。和往常一样,我们先讨论一些能拓宽我们对人工智能的理解的话题。到目前为止,我们只是从技术方面讨论人工智能。随着越来越多的人工智能产品投入使用,现在是时候分析人工智能的社会影响了。想象一个找工作的场景,如果你的求职申请由人来处理,在申请被拒绝时,你可以从他们那里得到反馈,比如被拒的理由。如果你的求职申请由人工智能程序处理,当你的申请被拒绝时,你不能要求该人工智能软件系统提供反馈。在这种情况下,你甚至不能确定你的申请被

40K+Star!Mall电商实战项目开源,附源码、教程合集

最近看了下我的Github,发现mall项目已经突破40K+Star,有点小激动!记得去年8月的时候mall项目刚过20K+Star,时隔1年多已经增长到了40K+Star。今天跟大家聊聊mall项目的发展历程,希望对大家有所启发!添加图片注释,不超过140字(可选)最近情况Github上面有个JavaTopic排行榜,mall项目目前排在第9位,有很多小伙伴早就发现了,这里附上地址:https://github.com/topics/java添加图片注释,不超过140字(可选)发展历程最初的20K+Star为什么要写mall项目?打造一个业务与技术相结合的实战项目!2018年初的时候一度想找

扩散模型的发展过程梳理 多个扩散模型理论知识总结/DDPM去噪扩散概率/IDDPM/DDIM隐式去噪/ADM/SMLD分数扩散/CGD条件扩散/Stable Diffusion稳定扩散/LM

1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月,但是没有理论基础后面科研路有点难走,所以在师兄的建议下,开始看b站视频学习一下扩散模型,好的一看一个不吱声,一周过去了写个博客总结一下吧,理理思路。不保证下面的内容完全正确,只能说是一个菜鸟的思考和理解,有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知,不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主,deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视频分享-哔哩哔哩视频(bilibili.com)我觉得对于学习而言只有学到了和没学到的差别,以前可能更多的是直接阅读文献,但如果有这样好的学者录个视频带你精读论文是比你自己埋头苦读五百年好太多太多了,学习

Java Stream流 List< T >转换Map方法汇总合集(大概是最全吧)

文章目录JavaStream流List转换Map方法汇总合集(大概是最全吧)List->Map>示例一示例二List->MapList->MaptoMap()无重复key示例一示例二toMap()有重复key示例一示例二toMap()空指针异常解决办法一解决办法二解决办法三List->Map>groupingBy()partitioningBy()JavaStream流List转换Map方法汇总合集(大概是最全吧)本文主要介绍Java中利用Stream流将List类型数据转换成Map类型的几种方法整合汇总,其中包含了toMap()、groupingBy()、partitioningBy()等方

Git仓库基本操作命令大合集

*首先,使用Git管理的项目,拥有三个区域,分别是工作区、暂存区、Git仓库工作区的文件被修改了,但还没有放到暂存区,就是已修改状态。如果文件已修改并放入暂存区,就属于已暂存状态。如果Git仓库中保存着特定版本的文件,就属于已提交状态。-------------------基本操作命令----------------1.全局配置1.1配置用户信息安装完Git之后,要做的第一件事就是设置自己的用户名和邮件地址,如果使用了==--global==选项,那么该命令只需要运行一次,即可永久生效gitconfig--globaluser.name"你的用户名"gitconfig--globaluser.

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏,此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法,将持续更新,欢迎大家订阅!​​个人主页:有梦想的程序星空​​个人介绍:小编是人工智能领域硕士,全栈工程师,深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域,有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。​​如果文章对你有帮助,欢迎​​关注、​​点赞、​​收藏、​​订阅。1、概率密度函数概率密度函数(ProbabilityDensityFunctions,简称PDF),概率密度函数是概率论里面最重要的概念之一。定义:设​为一随机变量,若存在非负实函数​,使对任意实数​,有:​