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前置知识 由于人工智能方向涉及较多数学知识，限于篇幅原因，作者无法将其列举完全，这里挑选几个较为重要的知识点作简要介绍。有些基础数学知识已经单独在其他文档中描述，这里不再赘述。如有疑问，欢迎评论或私信留言。 极大似然法 总体有分布率或密度函数，已知，是参数空间。为取自总体的一个样本的观测值，将样本的联合分布率或联合密度函数看成是的函数，用表示，又称为的似然函数，即  称满足关系式  的解  为的极大似然估计量。 当是可微函数时，求导是求极大似然估计最常用的方法。此时又因与在同一个处取得极值，且对对数似然函数求导更简单，故我们常用如下对数似然方程  当为几个未知参数组成的向量时，用如下对数似然方...

算法薪资在研发岗位里面独一档，给的嘎嘎多，而且现在大模型越来越🔥了，算法岗的薪资会越来越高的，而且如果你在这方面搞得好，也会有很多大厂抢着要你，很吃香，但算法岗门槛也高，基本双九起步，而且看重论文和对口的实习，果然钱多难度系数也高

21世纪什么最贵？大多数公司始料未及，最贵的原来是算力，是数万美元也“一芯难求”的GPU。OpenAI创始人Sam Altman曾经预言，算力将成为一种新的货币。去年，Gartner预测2026年的全球AI支出预计将达到2.52万亿美元，其中光是基础设施就需要增加4010亿美元的投入，相当于英伟达三年多的营收。算力的花费可以分为两部分，训练曾经是最昂贵的支出。但随着大模型嵌进搜索、广告、推荐、客服、游戏等高频场景，推理逐渐取代训练，占据更大的成本。IDC预计，2026年，推理算力的消耗占比将会提升到62.2%，训练算力则降低到37.8%。AI需要商业化，企业便需要更高性价比的算力，否则辛苦开拓...