论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.01115背景&动机现在推荐系统大多为多场景多任务，如下图所示，有多个页面，每个页面视为一个场景，如快手的精选、首页、发现页面，每个场景下有多个任务，如点赞、关注、收藏等。如果每个场景、每个任务都训练一个独立的模型，当场景、任务很多的

最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）和最大后验估计（MaximumAPosterioriEstimation，MAP）都是参数估计方法，用于从数据中推断模型参数的最优值。它们的主要区别在于是否考虑先验知识。1.最大似然估计（MLE）定义：最大似然估计通过找到使观测数据最可能出现的参数值来

    此文章为对论文AnAdaptiveORB-SLAM3SystemforOutdoorDynamicEnvironments的解读，文章链接如下知网节超时验证    文章寻找一种新的解决户外动态环境下视觉SLAM低精度的方法。提出了一种针对户外动态环境的自适应特征点选择系统。首先，利用YOLOv5s和

文章目录一、说明二、一些浅显的预测问题三、MLE背后的数学3.1MLE的物理原理示例3.2反思录3.3MLE的数学公式整理四、MAP背后的数学原理五、何时使用MLE或MAP？六、结语一、说明  在数据分析中，分析师不同，给出的方案也不同，这就导致对同一事务的分析，都是“正

贝叶斯分布理论是统计推断的重要分支，其核心思想是利用贝叶斯定理，将先验知识与新观测数据结合，从而动态更新对未知参数的认识。这一理论框架以概率为基础，特别适合处理不确定性问题，在统计学及相关领域中具有重要地位。贝叶斯推断的一大优势是其计算上的简化性，尤其是通过共轭分布的应

在现代技术领域算法决策优化已成为核心竞争力。Meta通过广告位置优化提升点击率，Netflix利用缩略图优化提升用户参与度，亚马逊依靠产品推荐系统提升销售额——这些优化的背后都采用了基于Beta分布的汤普森采样算法。在各类决策系统中，探索与利用的平衡是一个根本性挑战。例如推荐系

概要任务领域：低光增强；零样本/无参考；RGB域针对问题：零参考是成功的，但是缺少光照概念，依赖手工设置。解决方法：基于Kubelka-Munk理论，设计物理四先验作为低光和正常光的不变要素，再利用生成模型将先验转为图像。主要创新：物理四先验的设计；先验到图像的映射。最终表现：优于大多数无监

通过学习先验增强基于流的生成超分辨率模型   基于流的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面表现出了惊人的能力。然而，这些方法在图像生成过程中遇到了一些挑战，例如网格伪影、爆炸反转以及由于采样温度不稳定而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作在基于流的SR模型的推

1.小乐乐走台阶题目描述:小乐乐上课需要走n阶台阶，因为他腿比较长，所以每次可以选择走一阶或者走两阶，那么他一共有多少种走法？输入描述:输入包含一个整数n(1≤n≤30)输出描述:输出一个整数，即小乐乐可以走的方法数。示例1输入:2输出:2示例2输入：10

本文为作者学习卡尔曼滤波算法后的学习总结，如有错误请指正，万分感谢！前言本文学自B站up主华南小虎队，原视频讲得很好，推荐去观看。原视频卡尔曼滤波讲解一、简介（1）作用在学习卡尔曼滤波之前，我们首先要明白在使用该滤波器后，可以给我们带来什么好处？在此给读者举出一个例子，方

微积分反向传播算法蟒蛇编程区分蟒蛇函数的Positional和Keyword参数。Set（创建，访问和迭代）列表理解（ListComprehension）：下列两行代码是等价的。后者（ListComp）可读性更高。1squares=list(map(lambdax:x**2,range(10)))2squares=[x**2forxinrange(10)]View

介绍互联网1.什么是互联网？2.网络与网络之间是通过什么连接在一起的？3.路由器是不是主机，为什么？OSI七层体系结构TCP/IP协议与五层体系结构IP地址与端口号1.分类IP2.无分类编址（CIDR）3.子网掩码4.IPv6的表示方式5.协议端口号互联网1.什么是互联网？互联网（Inter

一、边缘化VINS中的边缘化策略，将滑出窗外的帧与滑窗内的帧的约束使用边缘化的形式保存为先验误差因子进行后续非线性优化，以保留约束信息。VINS-Fusion优化约束包括：a.视觉误差因子约束，b.IMU预积分约束，c.边缘化先验因子约束文章主要讲述边缘化先验因子约束如何产生。VINS-Fus

今天通过一个例子聊聊先验概率和后验概率。例子比如有两个箱子，里面各装了足球和篮球，其中，1号箱子有4个足球6个篮球，2号箱子有1个足球9个篮球。从箱子里随意抓一个球，这个过程不考虑球的大小或颜色，抓取过程完全随机，也就是说抓到任意一个球的概率是相等的。先验概率先验概

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目标检测是计算机视觉领域中的一项核心技术，它旨在让计算机能够像人眼一样识别和定位图像或视频中的物体。具体来说，目标检测不仅需要识别出图像或视频中有哪些对象，还要确定它们在图像或视频中的位置（通常以边界框的形式表示）以及它们的类别。目标检测的基本框架通常包括三个主要

模型配置anchors=[[(10,13),(16,30),(33,23)],#多尺度的先验框基本尺寸,(在三个尺度的特征图上放置anchors)[(30,61),(62,45),(59,119)],[(116,90),(156,198),(373,326)]]strides=[8,16,32]#先验框生成器的步幅model=dict

第一性原理，也称为首要原则或基本原理，是一种思维方法，即从最基本的事实或假设出发，通过逻辑推理来解决问题。12第一性原理强调从问题的最根本出发，拆解复杂问题到最基本的真理和事实，然后重新构建思考和解决问题的方法。这种方法不依赖于类比、经验或先验知识，

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33885原文出处：拓端数据部落公众号本文描述了帮助客户使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法通过贝叶斯方法估计基本的单变量随机波动模型，就像Kim等人（1998年）所做的那样。定义模型以及从条件后验中抽取样本的函数的代码也在Python脚本中提供。  

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_43118572/article/details/1327596261、先验知识先验知识1：cortexm3在中断/异常时，会把8个寄存器（xPSR、PC、LR、R12以及R3-R0）的值压入栈。入栈顺序以及入栈后堆栈中的内容如下（CM4是从低地址到搞地质）：地址寄存器被保存的顺序

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1边缘检测2.2图像去雾三、算法实现3.1数据集3.2实验环境3.3模型训练最后前言    

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