采样

陈晨辰熟稳重

20260113-np.random.multinomial 与 torch.multinomial多项分布是二项分布的推广，描述的是在进行 n 次独立试验时，每个 k 个可能结果出现次数的概率分布。其概率质量函数为：

CALM模型的黑盒采样：用碰撞方法实现温度调节温度参数大概是LLM推理中最容易理解的控制手段了。把温度调低，输出就更确定、更收敛；调高，模型就更发散、更有"创意"。问题是这套机制依赖于显式的logits——而连续自回归语言模型（CALM）恰恰没有这东西。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第121期】基于MATLAB的sobol、lhs等17种方法数据抽样插件（含UI界面）1、含17种数据抽样方法（具体方法附后） 2、可以自定义变量数量，抽样数量，上下限范围，以及是否取整数。 3、支持MAT和excel格式导出 4、支持抽样方法对比分析（1）最近邻距离: min=0.1145, mean=0.2185, CV=0.1887 (越大越均匀/分散) （2）边缘分布 χ²(10箱): mean=4.25, max=16.3 (越小越接近均匀) （3）相关性 |corr|: mean=0.01005, max=0.02858 (越小越好) 5、支持分析绘图 6、支持去除重复样本

膝盖中箭-_-#

【MATLAB】对连续信号采样的研究注意：MATLAB源码会在文章最后提供在电子电路设计以及通信系统里，通常将 3MHz 作为高频和低频的大致分界线。频率低于 3MHz 的为低频信号，高于 3MHz 的视作高频信号。例如，调幅（AM）广播的频率范围在 535kHz - 1605kHz ，属于低频段；而调频（FM）广播的频率范围在 88MHz - 108MHz，则处于高频段。

Stable Diffusion的采样方法Stable Diffusion的采样方法是模型在生成图像时使用的关键算法，这些方法影响生成图像的质量、样式、速度以及过程的控制程度。以下是一些主要的Stable Diffusion采样方法及其特点：

昇思25天学习打卡营第13天 | LLM原理和实践：文本解码原理--以MindNLP为例W 0 W_0 W0:初始上下文单词序列t t t: 时间步当生成EOS标签时，停止生成。MindNLP/huggingface Transformers提供的文本生成方法

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优化扩散模型中的采样计划在生成模型领域，扩散模型（Diffusion Models, DMs）因其卓越的生成质量而成为最新的技术趋势。但这些模型的一个关键缺点是它们的采样速度较慢，需要通过大型神经网络进行多次顺序函数评估。扩散模型通过一个称为采样计划的离散噪声水平集来解决微分方程。尽管过去的研究主要集中在开发高效的求解器上，但很少有人关注寻找最优的采样计划。大多数现有工作都依赖于手工制定的启发式计划，如简单多项式和余弦函数。本文提出了一种新的框架，名为“Align Your Steps”（AYS），用于优化扩散模型中的采样计划，

夏天｜여름이다

NLP | SimKGC论文详解及项目实现本文主要讲解了论文SimKGC：基于预训练语言模型的简单对比知识图谱补全的论文总结以及项目实现。论文题目：2022_SimKGC: Simple Contrastive Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Models

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SAP从入门到放弃系列之QM样本确定企业业务中，触发检验需求后，质检部门要根据检验的项目，首先要根据检测项目抽取样品，然后进行样品的检测，记录检测结果。所以如何确定样本是质量管理检验流程中的必要步骤之一，不同的检验流程需要不同的样本确定规范，需要使用取样程序和取样方案进行创建。

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