qq_40753021的博客

首先，抛硬币的问题通常涉及先验概率、似然函数和后验概率。假设用户可能想通过观察一系列的正面（H）和反面（T）来更新硬币的偏差概率。例如，先验可能假设硬币是均匀的，但随着观察到更多数据，用贝叶斯定理计算后验分布。通常，硬币的偏差可以用Beta分布作为先验，因为它是二项分布的共轭先验。Beta分布有两个参数α和β，初始时可能设为1，对应均匀分布。每次观察到正面或反面，更新α和β参数。那具体步骤可能是这样的：定义先验分布（Beta(1,1)），然后根据观察的数据，更新α和β。

鸢尾花数据的加载、可视化分析多模型（逻辑回归、SVM、随机森林）训练与评估自动选出最佳模型并可视化混淆矩阵适合机器学习入门、模型对比、特征分析等场景# 设置中文显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号"""加载并处理鸢尾花数据集"""'花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度'])

本例子以鸡蛋受精卵为例，假设未受精的鸡蛋在某个区域聚集，受精的在另一个区域。比如，用正态分布生成两个类别的数据，均值不同，方差相同或不同。例如，未受精的鸡蛋的特征均值为[1,1]，受精的为[4,4]，这样两类数据点可以在二维空间中被分开。首先，生成数据。使用sklearn的make_classification或者直接手动生成。比如，生成两个类别的点，各50个样本，每个样本有两个特征。例如，使用numpy的random.multivariate_normal生成两个不同的分布。

此程序采用多窗口GUI架构（主窗口+设置窗口）来实现聊天机器人功能，支持自定义设置api，实现多模型支持，响应式布局设计（自适应窗口缩放），支持对话历史滚动显示（支持大文本浏览）和快捷操作入口。

这是一个专业的图像背景处理工具，基于Python开发，主要功能包括：1. 智能背景去除 - 使用rembg库的深度学习模型自动识别并移除图片背景。 2. 背景自定义 - 支持纯色背景替换，保留透明通道（Alpha通道）。3. 高级参数调节 - 提供5种专业级图像处理参数。4. 实时预览 - 双窗口对比显示原图与处理效果5.多格式保存 - 支持保存为PNG/JPEG格式。

该代码实现了一个企业级的语音识别解决方案，通过调用百度语音识别API，实现实时录音识别和对已有音频语音识别功能。

本实例是通过向量数据库对本地文本进行拆分，拆分后每一块文本转成向量存放到向量数据库。这样在搜索内容时，会先把问题转成向量，然后就可以根据问题向量在向量数据库里进行搜索，快速找到对应内容。本程序完全离线运行（无需网络连接），支持模型本地存储（./m3e-base）和数据本地存储（./vector_db）。可以用于企业知识库检索、法律文档查询、学术论文搜索、个人文档管理等场景。

该程序完整实现了梯度下降算法（仅支持批量梯度下降）的核心逻辑，并通过可视化手段直观展示了优化过程，适合用于教学演示和算法理解。基于损失变化的早停机制。

注意：整合rembg进行抠图，使用Pillow处理图像缩放和背景替换，定义常见证件照尺寸，并提供用户交互选项。首次运行时会自动下载AI模型（约200MB），请确保网络畅通。功能说明：支持常见证件照尺寸（一寸、二寸、护照等）

以下是一个基于 Python 的食物卡路里计算程序，使用深度学习模型识别食物种类，并通过食物数据库查询卡路里信息。程序使用 PyQt5 构建用户界面，支持加载食物图片、识别食物种类并计算卡路里。

这是一个基于 PyTorch 和 PyQt5 的物体识别程序，使用 Faster R-CNN 模型来识别图片中的物体，并通过图形界面展示识别结果。

这是一个基于 PyQt5 和 TensorFlow 的多数字手写体识别程序，支持同时识别图片中的多个手写数字。

【代码】手写数字识别系统（python）

这是一个气象数据分析程序，主要用于分析和可视化气象数据。