發(fā)簡信
IP屬地：加州
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貝葉斯推斷簡介
你是一名程序員肮韧，今天你實(shí)現(xiàn)了一個(gè)非常復(fù)雜的算法。你不知道這段代碼有沒有 bug。根據(jù)你以往的經(jīng)驗(yàn)搔确，寫出 bug 是在所難免的杆烁，畢竟你不是 Jef...
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如何給 Transmission 配置代理
本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN Transmission 是一個(gè)簡潔易用的開源 BT 客戶端。在 1.4.x 及更早的版本中禽翼，Tran...
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隨機(jī)變量之和的概率分布：卷積定理的簡單應(yīng)用本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外坠陈，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請注明出處捐康。 我們在《一個(gè)最大...
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一個(gè)最大化條件概率問題本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外仇矾，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請注明出處解总。 背景 我們在《報(bào)...
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命名規(guī)范與正則表達(dá)式
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時(shí)間序列預(yù)測的評估指標(biāo)補(bǔ)遺
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一維諧振子定態(tài) Schr?dinger 方程的數(shù)值解法本文鏈接：個(gè)人站[https://weiji.hsiao.zone/2020/03/24/%E4%B8%80%E7%BB%B4%E8%B0%90...
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負(fù)二項(xiàng)分布
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分位數(shù)回歸
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