有空写。
[鲜花] 事实刻画映射.
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Python用MarkovRNN马尔可夫递归神经网络建模序列数据t-SNE可视化研究
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本文聚焦于利用马尔可夫递归神经网络（MarkovRNN）结合树库展开建模工作。MarkovRNN 通过整合马尔可夫特性与离散随机变量来深入探索递归神经网络中的随机转换机制，旨在高效处理具有复杂潜在信息的高度结…
【LLM训练系列】从零开始训练大模型之Phi2-mini-Chinese项目解读
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本文主要是在复现和实践Phi2-mini-Chinese后，简要分析下Phi2-mini-Chinese这个项目，做一个学习实战总结。
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Phi2-mini-Chinese简介
Phi2-Chinese-0.2B 从0开始训练自己的Phi2中文小模型，…
第20篇 window系统安装Redis流程
1.下载 Redis for Windows
Redis 官方并没有提供 Windows 版本的安装包，但你可以使用 Microsoft 维护的 Windows 版本的 Redis。你可以从以下链接下载 Redis for Windows：2.安装 Redis
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C++顺序结构（1）任务
1、下载并观看视频(照着做，多看几遍）
https://www.jianguoyun.com/p/DWCNkNEQi8_wDBj5ptYFIAA
2、两项照着做的任务
xlam插件制作实验手册
大家来和笔者一起做一个xlam插件吧。很简单，很详细。
楔子excel支持自定义菜单栏，但是我在搜索如何制作菜单栏，以及如何制作addin文件的时候，即使是最好的例子，也只是点到为止，做了一个按钮就结束了。想要再进一步，竟然就没有合适的二手资料了。所以自然笔者就决定自己补…
![极大似然估计的思想及计算[例题]](https://img2024.cnblogs.com/blog/3436794/202409/3436794-20240909231316614-963418547.jpg)
极大似然估计的思想及计算[例题]
0 前言本文主要介绍极大似然估计的意义，并举出例题帮助读者理解。1 思想极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中估计模型参数的方法。它的基本思想是：找到一组参数值，使得在这组参数下，观测到的数据出现的概率（即似然函数）最大。假如有一个…
大模型的两个重要能力 （IF + FC）
MiniCPM
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
面壁智能推出的大模型，在如下方面支持能出众。
推理 长文本 RAG 都是常见的能力。
其中 指令遵从(IF=instruction follow) 和 工具调用(FC = function call)， 威力强大， 可以用作很多语音控制场景。MiniCPM 3.0MiniCPM 3.0 是一…
【工具推荐】todesk最新版设备代码、连接密码读取工具，附下载链接
工具介绍：
todesk最新版读取设备代码、连接密码 工具
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工具使用效果如图看着就真的看着，不学就真的5
代码整洁之道--读书笔记(6)
代码整洁之道简介：
本书是编程大师“Bob 大叔”40余年编程生涯的心得体会的总结，讲解要成为真正专业的程序员需要具备什么样的态度，需要遵循什么样的原则，需要采取什么样的行动。作者以自己以及身边的同事走过的弯路、犯过的错误为例，意在为后来者引路，助其职业生涯迈上更…