Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，就像调用本地方法一样。
Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，就像调用本地方法一样，屏蔽了网络通信的复杂性。 假设：我们有...
期望最大化算法（Expectation Maximization，EM） 是一种基于不完整、包含隐变量观测数据进行统计模型参数估计的方法。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率的无监督学习模型，通过假设数据由多个高斯分布组成来进行数据建模。它在机器学习、统计学和信号处理等领域有广泛的应用。 GMM 从整体来看，它...
在本节课程中，我们将探讨高斯混合模型（GMM）如何对新数据进行聚类。即：当我们输入一条新的数据时，模型会基于先前学习到的各个高斯分布的参数来估计该数据属于每个类别的概率。接下来，我们将详细了解这一过程的具体步骤。 1. ...
GMM 假设数据是由多个高斯分布混合而成，接下来，我们将会探讨 GMM 是如何根据训练数据得到这些不同的高斯分布参数： 估计高斯混合模型的参数，我们并不知道数据属于哪个分布，这是典型的包含隐藏信息的参数估计问题。对于这个...
scikit-learn 中 GaussianMixture 类是对高斯混合模型算法的实现，它包含了一些用于控制混合高斯模型（GMM）的初始化、训练方式和模型的其他设置。 1. 参数 1.1 基本参数 1.2 covar...
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据的工具。
在 Python 中涉及到对象拷贝主要有两个问题： 1. 深浅拷贝 深拷贝和浅拷贝的主要区别在于它们如何处理对象中的可变子对象。对于不可变类型不涉及到深浅拷贝问题。在 Python 中，只有字典、集合、列表属于可变类型。...
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是深度学习中一种用于处理序列数据的重要机制，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。它最早出现在 Transformer 模型中。 1. ...
std::ref 是 C++ 标准库中的一个工具，用于将对象封装为引用包装器 ，从而实现将原本作为值传递、需要拷贝的对象，能够以避免对象拷贝的方式传递。 问题场景：一个对象传递一个以值方式接受参数的函数里，如何避免对象拷...
std::bind 是 C++11 引入的一个函数适配器，它可以将函数或可调用对象与其参数绑定在一起，在调用时，减少传入的参数数量，从而简化函数调用。
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