摘要：
本文从概率图模型的的角度详细的分析了隐马尔科夫模型，给出详细的数学公式推导和代码。重点讲解了模型三个最重要的问题：概率计算、序列解码，以及参数学习。全部的代码链接[戳这里](https://github.com/zhangshouleibupt/statistical_learning_method_implementation/blob/master/hmm.py) 阅读全文
摘要：
总结一些关于整数因子分解和质因子分解的题目 阅读全文
摘要：
本报告将从以下几个方面梳理预训练模型，陈述预训练(特指nlp领域)的what和how，总结预训练加微调模式的好处和弊端。通过时间线的方式梳理最近两年来预训练模型的发展脉络，重点阐述几个典型的预训练模型的做法和创新点。 阅读全文