analysis-based probabilistic概率structures

摘要 即使使用了大规模预训练模型，结构偏差仍然是有必要的 在本文中，我们希望从两个角度回答这个问题：1）在参数和延迟效率方面，结构偏差是否可以以灵活的方式纳入PLM；以及2）结构偏差是否可以增强ASTE的额PLM。 相比之下，我们建议使用结构化的注意力图，而不是引入精心设计的插件，从而在自我注意力中 ......

对于个体来说，有概率但是不一定发生。 但是从群体统计学角度来说，则容易看出端倪。 因此，可以说统计学是对概率的验证(根据事件发生的结果，来验证概率是否正确，后验)，也可以是估计(根据事件结果给定一个初始的概率，先验)。 ......

B树 扩容 找出不含重复字符的最长字串的长度 字母异位词分组 优化用一个长度26的整数数组来标识 ArrayKey的构造方法 判断是否存在重复元素 借鉴HashSet后的小优化版 put 自带一个返回值，返回的是添加前原位置的元素，若原位置为空，则返回null 添加，若遇到重复元素，则在集合中删除， ......

一直在等学习概率论这门课后再开，但是老师一节课讲的内容我两分钟就能看完，恰巧昨天打了一次比赛遇到求期望DP，是时候学一下了。 概率DP主要用于求解期望、概率等题目。 转移方程有时比较灵活。 一般求概率是正推，求期望是逆推。通过题目可以体会到这点。 ——by kuangbin 首先先推荐几篇参考的论文 ......

如果只看代码，应该可以说是一种最简单的代码结构，不就封装吗！这玩意谁不会！ 还是看它背后所蕴含的思想吧，看了之后发现背后的思想也很简单。 - -。 # Think Encapsulation： 在物理世界中，从古代的`弹药`到`子弹`的发展其实就是对弹药的`封装`，因此大大提高了装弹效率。经过演化， ......

DuTa-VC: 一种具有扩散概率模型的时长感知典型到非典型语音转换方法 摘要 我们提出了一种新颖的典型到非典型语音转换方法（DuTa-VC），它具有以下特点：（i）可以使用非平行数据进行训练，（ii）首次引入了扩散概率模型，（iii）保留了目标说话者的身份，（iv）了解目标说话者的音素持续时间。D ......

### 概率论 样本点：一个随机试验的某种可能的结果。 样本空间 $Ω$：所有可能结果构成的集合 随机事件 $A$：在一个给定的样本空间中，样本空间的子集，即由多个样本点构成的集合。 随机变量 $P(A)$：把样本点映射为实数的函数，分为离散型、连续型。离散型随机变量的取值为有限或实数。 我们称 $ ......

第三道题考试没做出来，今天网上找到原题描述，才发现是理解有误。 ## 题意 题目背景为元神和星穹铁道的抽卡系统，我也不玩，根本不懂什么大保底机制。 务必理解：当抽到常驻5星后，触发了**大保底机制**，**以后每抽一发**有p的概率抽到当期5星，其余的1-p概率不出5星。 再结合题意，一定要明白：8 ......

笔者正在调研市面上的蛋白表示方法，论文方法过于数理的部分会被抽象带过。 ## Basic Information: * Title: Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein St ......

# 一、一些定义 注：以下定义 **并非** 严谨定义，只是便于理解。 - $P(A)$：事件 $A$ 发生的概率。 - $E(X)$：随机变量 $X$ 的期望值，有公式 $E(X) = \displaystyle \sum_{w}w \times P(X = w)$。 - 独立事件：两个事件 $A ......

右边界左边界 函数式编程 传统的实现方式通常是将具体的功能代码直接写在方法内部。这样的实现方式对于固定的功能来说可能是足够的，但它的灵活性和复用性较低。每当需要不同的功能时，您需要编写新的方法或修改原有方法，这可能会导致代码的冗余和不易维护。 而函数式编程的优点在于它将函数本身作为参数传递，使得调用 ......

#引入 概率 DP 用于解决概率问题与期望问题，建议先对概率和期望的内容有一定了解。一般情况下，解决概率问题需要顺序循环，而解决期望问题使用逆序循环，如果定义的状态转移方程存在后效性问题，还需要用到 高斯消元 来优化。概率 DP 也会结合其他知识进行考察，例如 状态压缩，树上进行DP转移等。 #求法 ......

上文：[离散概率论1](https://www.cnblogs.com/wangwenhan/p/17592862.html "离散概率论1") # 性质： - 1.$P (\Omega) =1，P(\emptyset) =0$ - 2.$P (A) =1-P(\bar{A} )$ - 3.次可加性 ......

## 起源： 有两个赌徒，7局4胜，赢了的获得1000元。结果只进行了一半就不得已结束。甲赢了3局，乙赢了1局，怎么分钱？ 最公平的分发就是按获胜的概率分，如果继续进行，甲有87.5%的概率获胜，分得875元，乙分得125元。 这是最初的概率，但是生活中概率有很多滥用：降水概率（频率），色子（概率） ......

# [D. Bag of mice](https://codeforces.com/contest/148/problem/D) ## 题意 待补充~ ## 思路 可利用 DP 或者记忆化搜索求解本问题，实际上这两个方法等价。 ## 代码 - 记忆化搜索 ```cpp //>>>Qiansui #i ......

前言： k8s的全称是kubernetes，取头尾的字母中间有8个字母所以简称为k8s，它的诞生是为了解决庞大的集群管理，提供了更为便捷的管理方案；由于k8s是一个庞大的集群管理平台，所以此文只介绍简单的使用方式和一些需要了解的基础感念；在工作中，我们极少可能会自己搭建k8s所以此文也不去接受如何搭 ......

以下是概率论与数理统计的预习提纲的 Markdown 格式示例： ## 概率论与数理统计预习提纲 ### 1. 概率基础 - 随机试验与样本空间 - 事件与事件间的关系 - 概率的定义与性质 - 古典概型与几何概型 ### 2. 条件概率与独立性 - 条件概率的定义与性质 - 独立事件与事件序列 - ......

# 一. # OSU! ## 题目背景 原 《产品排序》 参见P2577 ## 题目描述 osu 是一款群众喜闻乐见的休闲软件。 我们可以把 osu 的规则简化与改编成以下的样子: 一共有 $n$ 次操作，每次操作只有成功与失败之分，成功对应 $1$，失败对应 $0$，$n$ 次操作对应为 $1$ ......

## 前言 如果不小心发表出去了那么大概率是我手滑点错了，没有更新完那就是我也在学，有问题请@我。 另外有同学告诉我概率期望其实是动态规划？ 基础知识： 互斥事件：事件 $A$ 和 $B$ 的交集为空， $A$ 与 $B$ 就是互斥事件，也叫互不相容事件。 也可叙述为：不可能同时发生的事件。 如 $ ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 对于现有开销为20%左右的FEC，Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系，我们可以得到不同阶数QAM调制格式时，达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 ......

# 自动复盘 2023-07-20 **凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，即见如来。** **k 线图是最好的老师，每天持续发布板块的rps排名，追踪板块，板块来开仓，板块去清仓，丢弃自以为是的想法，板块去留让市场来告诉你** **跟踪板块总结：** 1. 成交额超过 100 亿 2. 排名靠前，m ......

# 正难则反 例题 [矩形粉刷](https://tg.hszxoj.com/contest/35/problem/9) 此时显然我们很难求出刷 $k$ 次被刷到的期望，那我们只要在每个点用 $1$ 减刷 $k$ 次还不被刷到的概率再乘上贡献就可以知道刷 $k$ 次的期望辣 # 注意概率 还是上面的 ......

如果 $X$ 是一个取非负值的随机变量的话，它的概率生成函数（probability generating function，PGF）是： $$G_X(z)=\sum_{k\ge 0}P\left(X=k\right)z^k$$ ### 性质 - $G_X(1)=1$ 显然成立 - $G_X'(1) ......

论文中Gini系数的计算 ``` def cal_sparsity(x): # print(x.shape) n=x.shape[0] # x=x.reshape(x.shape.prob) x=x.abs() x,_=x.sort() # print(x) Gx=0 for k in range( ......

## 关于概率期望的更多应用问题（更新中） ### 1.与方差有关的，可以推导出D(x)=E(x的平方)-E平方(X) 推导过程见下图：(博客园图片太水了，就用的luogu的） ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/josn2da2.pn ......

1.概率 其实我个人感觉我概率是非常不错的。 常有的求解方法为 a.定义法(发生次数/总次数) b.dp大法（常用于有顺序的应用题） c.然后就是乱搞贪心（也不失为一种选择） d.还有排列组合也有可能 2.期望 期望中，我对“无限不可列”的那种非常恼火，这种情况只有两种做法，期望dp或者定义法（部分 ......

## 解决办法 不要使用`{{$slots}}`，因里边使用了JSON.stringify格式化数据，而 JSON.stringify 是不能用于有循环引用的对象。 查看他的值可以用按钮触发打印`点击查看$slots` ~~~js viewSlots(){ console.log(this.$slo ......

### 题目描述 n fish, numbered from 1 to n, live in a lake. Every day right one pair of fish meet, and the probability of each other pair meeting is the sa ......

## 期望的线性性 > > >![image-20230711140132449](http ......

Probability 概率的公理化定义 * 非负性 * 正则性 * 互不相容的**可列可加性** 确定概率的方法： * 频率 * 古典 * 几何： 约会题：时间段内等一段时间 Buffon's Needle + Monte-Carlo Method: 针中心与最近直线的距离 K与夹角α * 主观： ......