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Statistic-study-notes 李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括： 1、每章重点数学公式的手动推导 均为手写然后扫描成图片，字迹不工整还望谅解，之后有时间会用Latex修正 点击数学公式没有出现图片的情况 需要搭梯子才可以在线预览到数学推导的图片... 3.1 无数学推导，偏重算法实现-KNN 5.1 无数学推导，偏重算法实现-决策树 6.1 最大熵模型的数学推导 6.2 拉格朗日对偶性问题的数学推导 6.3 改进的迭代尺度法数学推导 7.第七章数学公式推导 7.1 软间隔最大化对偶问题 7.2 证明最大间隔分离超平面存在唯一性 8.第八章数学公式推导 8.1 证明AdaBoost是前向分步加法算法的特例 8.2 证明AdaBoost的训练误差界 9.第九章数学公式推导 9.1 EM算法的导出 9.2 用EM算法估计高斯模混合模型 10.第十章数学公式推导 10.1

当阻尼比较小时会产生谐振，谐振峰值 Mr(Mr>0)和谐振频率ωr由幅频特性的极值方程 解出。 其中 称为振荡环节的无阻尼自然振荡频率，是振荡环节频率特性曲线与虚轴交点处的频率。 谐振峰值 谐振相移

Image2Smiles 为了挖掘大量的化学文献，我们需要创建一个处理器，给定的分子会生成SMILES字符串。 我们将此问题视为图像字幕问题。 给定一个Image产生相关的标题。 高水平 注意分词器需要区分大小写。 细节 设置 通过运行以下命令来创建环境 conda env create -f environment.yaml 数据 数据是一堆不同的SMILES分子的集合。 将这些微笑的字符串连接在一起，随机排列，然后从每个字符串中创建图像。 验证和评估集包含100,000个图像和微笑标题。 在进行模型调整试验时，我们建议使用10,000张图像的子样本进行验证，以便更快地进行评估。 训练语料库包含约20m个微笑图像。 为了便于实验，我们生成了已处理的文件并将其存储在Azure上。 分词器 python src/train_tokenizer.py --training_files da

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自己做的EXCEL表，只需要把你需要学习的内容放上去就可以进行朗读，训练。 多国语音训练 单词自动朗读表格 会朗读的Excel表(支持16国语言)

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详细介绍sscanf函数的用法， 一看必然会用。。。。。。。

使用到make menuconfig配置工具的时候会依赖这个包，安装的时候选项记得写./configure --enable-mconf