作者文章归档：王半仙
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总结今年上半年B站音乐频道-翻唱分类下每个月热门视频播放量TOP10
目标函数（objective function）、机器学习（machine learning，ML）、深度学习（deep learning，DL）、数据集（dataset）、参数（parameter）、模型（model）、学习算法（learning algorithm）、输入（input）和输出（output）
样本（example, sample）、独立同分布(independently and identically distribu
| 类ChatGPT的模型评测对比 <br> 类ChatGPT的资料 <br> 类ChatGPT的开源框架 <br> LLM的训练_推理_低资源_高效训练 <br> 提示工程 <br&g |
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总结今年上半年B站音乐频道-MV分类下每个月热门视频播放量TOP10
Unit 1 知识点简单概
（最后一节课换了个导师，所以教学进度衔接似乎不太好 = =）
幂级数的性质1：存在收敛半径$R$ 幂级数的性质2：当$|x|<R$时，$f(x)$可无限求导（比如说多项式级数）
泰勒展开式：
$$f(x)=\Sigma_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n$$
示例1：几何级数 geometric series $\frac{1}{1+x}=1-x+x^2-x^3...(R=1)$
示例2：$ln(1+x)=\int_0^x\fr
将1号木板放置在桌面边缘，在木板不掉落的情况下不断探出；然后再叠加2号木板，追求总探出长度最大的情况，以此类推，判断最终总长度是否是有限的
本文罗列了一些热门的自动机器学习项目
AutoGluon 更倾向于使用多模型的 ensemble，利用多层 stacking + k-fold bagging 来实现更好更稳定的模型效果。当然基本的超参优化也是具备的。
自带了一系列的特征工程自动化组件，例如各种缺失值的预处理，日期特征，类别特征，文本特征处理等。但这部分功能相对基础
针对部署时进行优化，比如训练子模型替代多模型；引入模型蒸馏
代码整
反常积分的第二种情况就是积分区域内有奇点的情况
示例：讨论$\int_0^1\frac{dx}{x^p}$的收敛性
总结3 反常积分示例中示例3的结果可得到以下结果：
芝诺悖论：$1+\frac{1}{2}+\frac