大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

使用Eclipse进行Web系统开发是一种非常流行的方式。本文将讲述如何从零开始搭建Eclipse的Web开发环境。

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word2vec的各种程序运行方法

Dirichlet Process and Stick-Breaking（DP的Stick-breaking 构造）

使用Tensorflow的高级API - tf.contrib.learn 搭建一个DNN分类器

监督学习中的分类问题和Logistic回归常常被用于推荐问题中关于BPR的研究，但是为什么一定要用Logistic函数来建模和优化呢？本篇博客将带你揭晓奥秘~

狄利克雷分布作为多项式分布的先验大家应该比较熟悉了。这里介绍另外一种Dirichlet树结构的分布，也可以作为多项式分布的先验，但却更加灵活

HMC(Hamiltonian Monte Carlo抽样算法详细介绍)

Author Topic Model[ATM理解及公式推导]

有人把Metropolis算法当作是二十世纪最伟大的十大算法之一。这个算法是大规模抽样算法的一种，也叫做马尔可夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，MCMC）。对于很多高维问题来说，比如计算一个凸体的体积，MCMC仿真是目前唯一可以在合理时间内解决这个问题的一般性方法。本文介绍了三种主流的MCMC算法，即MH算法、模拟退火算法和吉布斯抽样方法

仿真抽样是给予贝叶斯方法第二春的重要角色。由于很多时候实际问题很复杂，我们无法精确求出后验密度，使用仿真抽样的方法我们可以获得近似的结果。这篇博客主要介绍了几种仿真抽样的方法。

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狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）是一种非参数贝叶斯模型，它可以理解为一种聚类方法，但是不需要指定类别数量，它可以从数据中推断簇的数量。这篇博客将描述该模型及其求解过程。