贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

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softmax用来处理多分类问题：比如llm在generate的时候，每个batch里面的一个样本的一个一次generate就是softmax生成一个大小为vocab_size的向量的概率分布，然后再采样。当W·x趋近于负无穷时sigmoid输出接近于0，当趋近于正无穷时，接近于1，来生成分类预测的概率。逻辑回归（logistic regression）的核心：sigmoid函数。softmax函数输出每个类别的概率，概率总和为1。逻辑回归用来处理二分类问题。对数损失作为损失函数。

重点讲解基于AI大模型和R语言的全类型科研图形绘制，通过一个个高水平论文案例，从如何画图、如何标注、如何改图、如何美化、如何组合、如何排序来分解科研绘图每个步骤，并且从数据清洗、视觉表现、出版合规等维度构建核心竞争力，帮助学者将复杂科研成果转化为“审稿人友好型”学术图表，为高水平论文的发表奠定坚实的基础。

此篇文章是为了帮助初学者理解V4L2的开发流程，除了设计摄像头硬件，YUV格式解读及转换，还会涉及对V4L2源码，文档、man手册中函数的解读。内容足够细致，介绍足够简洁明了

在 Go 语言中，select 是专门用于处理通道（Channel）多路复用的关键字，它可以同时监听多个通道的读写操作，并根据就绪的通道执行对应的逻辑。

使用DeepSeek写的重力球迷宫小游戏，可以直接用手机浏览器打开进行游戏操作。

阿里云通义千问 QwQ-32B 模型，作为一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能却可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美，仅用 1/20 参数实现了比肩满血 DS-R1 的奇迹，这无疑是对传统 “参数至上” 观念的有力挑战 ，也证明了强化学习路线仍有巨大潜力。阿里云深知开源对于推动 AI 技术发展的重要性，因此，QwQ-32B 模型基于宽松的 Apache2.0 协议开源 ，这一举措犹如在 AI 领域播下了希望的种子，为全球开发者带来了无限可能。

aardio - 虚表 —— 两个虚表之间互相拖动交换数据