算法与数学建模

Catala：一种从立法文本中导出算法的语言。  Catala 是一种特定于领域的语言，用于从立法文本中派生算法。.

使用大型语言模型（LLMs）来增强和加速对 P vs NP 问题的研究，这是理论计算机科学和数学领域最重要的开放性问题之一。 .

对于寻求深化策略的交易者： 变得更加量化可以在经常不确定的市场世界中提供清晰度。 让我们来探讨如何将这种观点嵌入到你的交易.

一些量化通常通过寻找ML算法来进行交易，这些算法确实能让他们从市场中获利。 但，这些只是整个结构的第1阶段（初学者）和第1.

由于复杂的量化模型的抽象性，大众媒体上的交易存在着神秘感。我将阐明所有交易策略中根植的一些基本原则，以及它们如何适用于您。 .

证明也是数学论证：通过一系列逻辑步骤，它证明某个陈述是正确的。 证明的要点是说服读者相信某个断言的真实性。这意味着.

大多数人不知道，计算机的发明最初是为了证明数学是不一致和不完整的。对许多数学家来说，这是一个令人深恶痛绝的时刻。 .

那些抱怨 leetco.

宿舍里的计算机科学专业学生发现哲学专业的学生曾经以做 leetcode算法难题为乐（并且比任何人都能解决更多的难题），这让他们感到非常震惊。 .

梯度下降算法可以通过包含意想不到的大步长来更快地工作，而研究人员长期以来认为呈梯度逐步完善的，所以取名梯度下降。 .

分而治之（Divide and Conquer）是一个强大的算法范例（banq注：其实是一种哲学方法，严格不属于算法）： 通过将复杂问题分解为更小，更.

在今年著名的自然语言处理（NLP）ACL 会议上发表的一篇新论文在研究人员中引起了热议。该论文表明，使用 gzip 和 K-nearest neighbou.

ChatGPT 在会计评估方面与学生对峙。学生的总体平均得分为 76.7%，而 ChatGPT 的得分为 47.4%。 .

本文来自《大语言模型和逆向图灵测试 - mit》一文，详细点击标题。 人类常常低估其他动物的智力，因为它们无法与我.

局部最优（Local Optimum）：如果不努力通过系统思考来更好地理解复杂的系统，你就会陷入追逐局部最优解的境地，这固然是好的解决方案，但不是最好的。如.

1972年，鲍勃-梅特卡夫（Bob Metcalfe）提交了一篇关于将麻省理工学院的大型计算机连接到名为Arpanet的互联网的前身的论文。论文委员会没有通.

为什么数学模型经常出错，以及我们如何通过接受它们的限制来做出更好的决策？ 无论我们是担心 COVID-19 的传播.

你准备好让你的思想震撼了吗？ Transformer 模型（即 GPT-3）与 Nick Chater 的“The.

在完成计算机科学学位的毕业生中，大约有7人在毕业后使用Web开发技术。几乎所有的现代软件都以某种形式使用Web网络技术。 .

图分析是未来！ 我们已经非常熟悉 Pandas 或 SQL 或任何其他关系数据库，这导致：我们习惯于在数据表的“记.