最爱丁珰

摘要： \(F_1=A\cdot B+\overline{A}\cdot C+\overline{A}\cdot B\cdot D\) \(F_2=\overline{A}\cdot B\cdot D+\overline{A}\cdot C+\overline{B}\cdot C\cdot D+A\cdot 阅读全文

摘要： 也有论文专门提到金融领域的数据收集 将时序归一化之后离散化的效果会不会好一点（有些关系可以做差分来理解） 数据生成的内容有两个：时间序列和对齐的文本。时间序列的生成不是什么难的事情，所以研究主要集中在生成对齐文本上 现有技术大致可分为三类：Template-based、LLM-based以及Web- 阅读全文

摘要： 单机伪分布式安装 在 ubuntu:latest 运行容器并完成安装（时间为2025.9.22） cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak对源文件备份 apt update && apt install nano安装nano nano /e 阅读全文

摘要： P305的证明 阅读全文

摘要： 目录P309 P309 这里最后一段话的意思就是取值阶段取出的指令可能会导致异常，一方面是由于指令的地址越界了，或者指令本身不合法，或者指令是halt指令，另一方面是由于指令所要访问的数据的地址越界了 阅读全文

摘要： 完备归纳法需要画出真值表，这里省略，直接列出每一个检验的式子 (T2)\(X + 1 = 1\) 当\(X = 0\)时：\(0 + 1 = 1\)（成立） 当\(X = 1\)时：\(1 + 1 = 1\)（成立） 因此，\(X + 1 = 1\)得证。 (T2D)\(X \cdot 0 = 0\ 阅读全文

摘要： 架构 典型的MLLM通常由三个模块构成：预训练模态编码器（Modality encoder）、预训练语言模型（Pre-trained LLM）以及连接这些模块的模态接口（Modality interface） Modality encoder就像人类的眼睛/耳朵，负责接收并预处理光学/声学信号；而P 阅读全文

摘要： 使用Gemini 2.5 Pro，每天可以有五次请求 提示词如下 **Role:** You are a senior researcher in the field of artificial intelligence. You excel at interpreting cutting-edge 阅读全文

摘要： 目录P22 P22 复习一下： 假设同类别之间的数据是比较相似的，所以在空间里，同类别的数据是挨在一起的。那么假设现在有一个超平面去进行二分类，由于一个类别的数量多得多而且两个类别的权重是一样的，于是超平面就可以把很多少数类分为正数类而且损失函数的值要下降（看P12，假设正类是多数类，负类是少数类， 阅读全文

摘要： 目录P18P23P25 P18 可以好好想一下ROC曲线是如何形成的：我们设置不同的二分类的阈值，就会有不同的(TPR,FPR)对；如果我们将所有数据按照其置信度从大到小排序，然后让阈值逐渐减小，并在ROC曲线上进行描点，那么我们可以发现，如果遇到一个正例，那么当前点会竖直向上走\(\frac{1} 阅读全文