，我们可以使用该模型进行序列生成。生成的过程是按照时间顺序逐步生成序列样本。假设在第

机器学习：通过算法使得机器能从大量数据中学习规律从而对新的样本做决策。   机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。...

机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。   机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法。...

散列表（Hash Table）是一种常见的数据结构，通过使用哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中。这样可以通过计算关键字的哈希值，将其直接映射到数组的索引，实现快速的数据查找。...

二叉查找树（Binary Search Tree，BST）是一种常用的数据结构，它在计算机科学和信息处理中有着广泛的应用。BST的特点是对于树中的每个节点，其左子树的所有节点值小于当前节点的值，而右子树的所有节点值大于当前节点的值。...

快速排序是一种经典的排序算法，其核心思想是通过选择一个基准元素，将数组分为两个部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归地进行排序。然而，在处理基本有序数组时，传统的快速排序可能会退化为...

排序算法是计算机科学中一个重要而基础的研究领域，不同的排序算法在不同场景下有着不同的优劣势。冒泡排序是最简单直观的排序算法之一，其核心思想是通过反复交换相邻元素，将未按次序排列的元素移到正确位置。...

是一个关键参数，它决定了离散化的程度，选择合适的步长对于数值解的准确性和稳定性非常重要。

乘幂法（Power Iteration）是一种用于寻找矩阵的最大特征值及其对应特征向量的迭代算法。它通过迭代计算矩阵与向量的乘积，并规范化得到新的向量，最终收敛到矩阵的最大特征值和对应的特征向量。然而，对于某些矩阵，乘幂法的收...

乘幂法（Power Iteration）是一种用于估计矩阵的最大特征值及其对应特征向量的迭代算法，基于以下的数学原理：