四种常见的分布式ID产生方式
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Bilibili下载器：AI编程真的那么香吗
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LLM什么时候才能输出固定格式（JSON？）
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AI时代，流式传输哪家强
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HMM简介
AI摘要: 本文介绍了隐马尔可夫模型（HMM）的基本原理、前提假设以及三个核心问题：评估问题、预测问题和学习问题的解决方法。详细阐述了HMM的联合概率函数建模，包括初始状态概率分布π、状态转移概率矩阵A和发射概率矩阵B。针对评估问题，提到了前向算法；对于预测问题，讨论了贪心算法和维特比算法；在学习问题上，区分了有监督学习和无监督学习场景，并指出无监督学习中常用EM算法来估计模型参数。