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  • Variational inference小結(jié)(自用版)

    推斷是數(shù)學(xué)領(lǐng)域一個非常重要的概念。簡單來說, Inference指的是根據(jù)已經(jīng)有的有限的知識,去推測未知的知識。而使用貝葉斯概率論的方法進(jìn)行推斷...

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    VAE教程

    好久沒看的VAE又不太記得了,重新梳理一下思路,在S同學(xué)的指導(dǎo)下,又有了一些新的理解。之前寫過一篇關(guān)于VAE的入門教程,但是感覺還不夠簡練,刪掉...

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    DQN入坑教程

    最近在自學(xué)DQN,主要參考了Pytorch 上的這個DQN教程[https://pytorch.org/tutorials/intermedia...

  • slurm 的使用教程

    最近因為上課的原因,頻繁的使用到了slurm腳本,所以在這邊簡單記錄一下 基本概念:什么是slurm腳本? Slurm呢是一種腳本語言,它的詳細(xì)...

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    MCMC的Metropolis-hastings 算法python實現(xiàn)

    本文重點介紹貝葉斯推斷中的MCMC方法,這是眾多方法中的一個,具體的分類可以看圖。基于估計的呢,是點估計,求出目標(biāo)分布的極值。這里呢多說一句,貝...

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    使用pymc3進(jìn)行貝葉斯推斷的簡單示例

    本文是學(xué)習(xí)《貝葉斯方法 概率編程與貝葉斯推斷》重點參考了這個教程[https://docs.pymc.io/en/v3/pymc-example...

  • 馬爾科夫隨機(jī)場 Markov Random Field 一個簡單的例子

    This is a toy example Markov Random Field In this example. we are modeli...

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    spark 和 pyspark的理解

    最近學(xué)習(xí)了spark 相關(guān)的內(nèi)容,寫個筆記記錄一下自己目前對于spark的理解,方便以后查閱。在本文的寫作過程中,主要參考了1.寬依賴與窄依賴的...

  • 使用Logstash將數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入Elastic Search

    唉,生活所迫生活所迫,我又搞這些雜七雜八的啦,不記錄一下也白瞎啦。這篇主要講怎么把數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到elastic search。參考的比...

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