矩阵A的特征值与幂次方An对整数格点集AnZ²的影响 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Du3ywUM9HiEvQHkUJpXcQgwSnAc/a8根据这些条件，一个简单的例子是：\n$$\nA ... \n\n下面是Python 代码来实现上述任务：\n\n python ... n max\_dist = 0\\n for x in np\.linspace\(\-grid ...
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如何选择矩阵A以实现A^n ℤ²的稠密性？ - 飞书文档
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正则语法 - 飞书
https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/088019936950-%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%AF%AD%E6%B3%952025年4月28日 ... ... 次或1 次。所以，该正则表达式会匹配stock tip 和stock tips。另外 ... x{n,} 和x{n} 会拒绝最小或最大重复次数超过1,000 的表达式，无限重复不 ...
最优lookahead长度如何确定？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U1BywrrxTibXOAkqF5Yc2uWynRh/aj2024年6月4日 ... 这里给个提示，感兴趣的可以自行推导一下。从公式(3)出发，分别把1 1 代换成∑xp(x) \sum_x p(x) 和∑xq(x) \sum_x q(x) ，然后正常展开化简既可。
python学习地图 - 通往AGI 之路
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WK1NweLQ4ima36kFrkichfO3neb... 次方. 0. 点击-更多操作. 展开 折叠. 拖拽-移动节点 点击-更多操作. 取余 ... round(x [,n]) 返回浮点数x 的四舍五入值，如给出n 值，则代表舍入到小数点后的位 ...
LLM（廿六）：从信息论的角度解释scaling law - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YDTHw264nilaz5kLvvzcBB2dnRh/ak作为一般规则，此边界只能通过增加编码块长度参数来实现。 上式的证明过程 ... 假设一个LLM 掌握$ n $种技能，$ X ∼ p_\theta $，$Y ∼ p_{skill} $，那么条件 ...
Classifier-Free：免去推理梯度计算的方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KmkAwqnXPisrvfkK7RJcK9GqnAf/a92023年7月8日 ... ... x' $ 需要很多次$z $ 的采样。因此一种思路是提高$z $ 的采样效率，最好采样一次就能完成任务(VAE方向). 损失误差不用均方误差MSE。在实际网络训练中 ...
[算法学习] 从0开始掌握反向传播算法 - 飞书文档
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Layer Normalization如何适用于序列模型？ - 飞书文档
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算法、系统和应用，三个视角全面读懂混合专家（MoE） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SKYZwIeyBibUCUkcjfbcdKt8nugLLM 很强，而为了实现LLM 的可持续扩展，有必要找到并实现能提升其效率的方法，混合专家（MoE）就是这类方法的一大重要成员。 最近，各家科技公司提出的新一代大模型不约而同 ...