本文介绍了七种常见的概率分布：正态分布、均匀分布、二项分布、泊松分布、指数分布、对数正态分布和幂律分布。每种分布具有独特的特征和应用场景，帮助我们理解数据行为和模式。掌握这些分布有助于更好地解读现实世界中的数据。

该论文提出了ADM-Loc框架，用于点监督的动作定位。通过高斯和均匀分布拟合动作分类信号，生成动作提案，并在THUMOS14和ActivityNet-v1.2数据集上超越最先进的点监督方法。

本文提出了一种基于统一类别原型导向的视觉语言框架，用于解决数据不平衡引起的特征空间偏差和分类器的正向偏差问题。通过去除无关噪声文本和增强关键属性信息的模块，提高了模型的鲁棒性。实验证明，该方法在长尾学习中表现出更优越的性能。

介绍一种快速取模算法，可对任意数取模，速度快于传统取模运算，要求入参和取模数量在 uint32 范围内，x 需在 [0,2^32) 范围内均匀分布，N 不能超过232，可实现对任意槽位数的快速取模。

理论上应该是独立的啊，但今天偶然发现这么个现象： 不管怎么重复这幅散点图，两个累加变量之间总是有某种说不清的关系。怪哉，怪哉。 n = 1e+05 x = cumsum(rnorm(n, 0, 1)) y = cumsum(runif(n, -1, 1)) cl = gray(seq(0, 1, length = n)) plot(x, y, pch = ".", col = cl,...