线性回归本文介绍最经典的监督学习问题——线性回归，包括单变量线性回归和多变量线性回归线性回归是回归任务，输入是带有标签的数据，根据数据关系，拟合出一个线性函数，并利用该函数进行预测等操作。线性回归分为单变量（只有一个影响因素）和多变量（多个影响因素）单变量线性回归它

PracticalAspectofDeeplearningweek1深度学习的实用层面1.1训练/开发/测试集在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍

相信很多读者都听说过甚至读过克莱因的《高观点下的初等数学》这套书，顾名思义，这是在学到了更深入、更完备的数学知识后，从更高的视角重新审视过往学过的初等数学，以得到更全面的认知，甚至达到温故而知新的效果。类似的书籍还有很多，比如《重温微积分》、《复分析：可视化方法》等。回到

说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，本站也有过多次分享。此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP的各种预训练方法。除了这些之外，还有一个本来更小众的选择——扩

在文章《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM=拆楼+建楼》中，我们为生成扩散模型DDPM构建了“拆楼-建楼”的通俗类比，并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型DDPM的理论形式。在该文章中，我们还指出DDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也

到目前为止，笔者给出了生成扩散模型DDPM的两种推导，分别是《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM=拆楼+建楼》中的通俗类比方案和《生成扩散模型漫谈（二）：DDPM=自回归式VAE》中的变分自编码器方案。两种方案可谓各有特点，前者更为直白易懂，但无法做更多的理论延伸和定量理解，后者理论分析上更加

说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，本站也有过多次分享。此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP的各种预训练方法。除了这些之外，还有一个本来更小众的选择——扩

积分中值定理的证明：因为\(f\)是闭区间上的连续函数，\(f\)取得最大值\(M\)和最小值\(\mu\)。于是\[Mg(x)\geqf(x)g(x)\geq\mug(x).\]对不等式求积分，我们有\[M\int_{\alpha}^{\beta}g(x)dx\geq\int_{\alpha}^{\beta}f(x)g(x)dx\geq\mu\int_{\alpha}^{\beta}g(x)

之前写过一篇利用RSRS指标做ETF轮动的文章，可能是因为回测绩效看起来还不错，其后就有不少小伙伴陆陆续续来询问，想不到还有那么多人关注，于是本期文章就想掰开了揉碎了唠唠RSRS，从数据获取、计算细节一直聊到策略构建，不藏着掖着，每一步都有对应代码。我当初关注到RSRS，是因为当时无

Xcode16beta2(16A5171r)-Apple平台IDEIDEforiOS/iPadOS/macOS/watchOS/tvOS/visonOS请访问原文链接：https://sysin.org/blog/apple-xcode-16/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.orgXcode16的新功能使用预测代码补全功能和更快的预览功能，将奇思

一：批量归一化（BatchNormalization）代码解释：函数定义：batch_norm函数接受输入数据X、缩放参数gamma、平移参数beta和一个小常数epsilon，用于防止除零错误。X的形状为(N,D)，其中N是批量大小，D是特征维度。gamma和beta的形状为(1,D)。计算批量均值和方差：me

转载：写给你的金融时间序列分析：回归篇写给你的金融时间序列分析：回归篇-微信公众平台https://mp.weixin.qq.com/s/WDcAYD3gAqKBKoW0LsLg8g时间序列回归分析并非是简单地将两个序列进行回归处理，而是一个需要精心设计和仔细考量的过程。2024-06-2816:30:44​​作者：

论文地址//xorshiftpaper:https://www.jstatsoft.org/article/view/v008i14/xorshift.pdf1.介绍.方法:把一个数跟他自己shift之后的数做异或.重复几次得到的数就是一个随机数.用c语言来说就是y^(y<<a)ory^(y>>a)2.理论:数学上RNG算法可以写作.我们给一个种子集合Z

DDPM正向过程定义前向过程被定义为一个从初始数据x0x_0x0​开始的马尔可夫链。而他的目标是要由

1.绪论探索数据背后的隐藏规律，这不仅是数据分析的艺术，更是概率模型展现其威力的舞台。在这一过程中，潜在变量模型尤为关键，它成为了数据驱动问题解决的核心引擎。潜在变量模型的基本理念在于，那些看似复杂、杂乱无章的数据表象之下，往往隐藏着一种更为简洁、有序的结构和规律，只

1.基本概念1.1神经元神经网络是很多的神经元模型按照一定的层次结构连接起来所构成的。1.2激活函数\(\text{ReLU}\)函数：修正线性单元ReLU，是一种人工神经网络中常用的激活函数。\[\text{ReLU}(x)=\max(0,x)\]\(\text{sgn}\)阶跃函数：它将输入值映射为

  扩散过程是一个逐渐在数据上加噪的马尔科夫链，直到最终变成一个完全的噪声。而扩散模型就是一个使用变分推断训练的参数化马尔科夫链。如上图所示。学习的是一个reverseprocess。 前提条件：1.马尔可夫性质：当前的状态只与之前一个时刻的状态有关；2.前向和反向状态服从高

项目总结：关爱老人项目项目背景与目标关爱老人项目旨在通过技术手段提升老年人的生活质量和幸福感。项目主要包括运动管理、点菜管理和用户管理三个模块，帮助老年人在日常生活中更好地管理健康和饮食。项目实施过程项目分为Alpha阶段和Beta阶段，团队在这两个阶段中不断改进和

ORION太空场景生成框架是一个涵盖所有太空场景生成方面的系统，从程序化的行星和宇宙飞船到任何相关的特效，支持所有管道。重要提示！！！：ORION资产可以从SkyMasterULTIMATE升级，从而可以与SkyMasterULTIMATE的全容积行星云和大气效果相结合，最适合在云层中飞行。这是该系统的第一

项目总结项目名称：冀网社区聘项目概述：本项目旨在开发一个校园兼职招聘系统，为学生提供便捷的兼职发布、搜索功能，以及社交交流和广告展示等服务。项目由李健龙领导，郑盾作为核心开发人员之一，团队努力推动各项功能的设计、开发和上线工作。项目成果与问题：在项目开发的过程中，团队取

团队总结-Beta版总结会议在过去的几周中，我们团队共同努力完成了我们的项目。在这次会议中，我们将简要总结我们的成果以及我们仍需要改进的方面。设想和目标：解决问题：我们的软件目的是为志愿植树的志愿者提供便利的app服务时间规划：我们充分预留了时间以应对可能的意外情况。预

离散型随机变量常见分布(1)01分布\[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k}\](2)二项分布记作\(X\simB(n,p)\)\[P(X=k)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k}\](3)几何分布称\(X\)为服从参数为\(p\)的几何分布\[P(X=k)=(1-p)^{k-1}p\](4)Pascal分布（负二项分布）\[P(X=k)=\binom{k-1}{r-1}p^r

项目概述项目名称：共享益项目目标：通过建立一个共享平台，让用户可以共享资源（如物品、服务等），以提高资源利用效率，降低成本，促进社区互助和可持续发展。Alpha阶段总结2.1目标和计划初始目标：建立基本平台框架，实现用户注册、登录和资源发布功能。计划内容：完成平台的基础架构设计，开

项目概述项目名称：共享益项目目标：通过建立一个共享平台，让用户可以共享资源（如物品、服务等），以提高资源利用效率，降低成本，促进社区互助和可持续发展。Alpha阶段总结2.1目标和计划初始目标：建立基本平台框架，实现用户注册、登录和资源发布功能。计划内容：完成平台的基础架构设计，开

Beta版总结会议共享益项目会议总结与反思会议概述在本次会议中，我们团队围绕“共享益”项目进行了深入讨论。共享益是一个旨在提供资源共享平台的网站，利用SpringBoot和Vue开发，目标是为用户提供一个便捷、高效的资源共享环境。会议主要涵盖了以下几个方面：项目总结与分析技术层