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MCMC（蒙特卡洛马尔可夫链）与VI（变分推断），可谓是贝叶斯推断之双雄。 —— 沃·兹基硕德 MCMC的提出，本质上是为了解决贝叶斯推断中，复杂的后验分布难以建模的问题。

计算机视觉领域的发展，给人们的生活带来了极大的方便和改变。随着深度学习的发展，图像生成也变得更加复杂和精细。在图像生成领域，一种基于Diffusion的新型的生成模型方法已经开始受到越来越多的关注。

推荐系统与因果推断的结合是近几年来一个十分有趣的研究方向。本文提出了一种统一的推荐系统中的因果分析框架，可以将许多经典的推荐系统的研究问题归结到因果推断，并使用后者的理论进行分析。

***本文正在参加 人工智能创作者扶持计划*** 变分自编码器是一种经典的深度生成模型，在图像生成、协同过滤等任务上有着重要的应用，有着举足轻重的历史地位。

本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 变分推断是变分自编码器（Variational Auto Encoder, VAE）的理论基础。后者在人工智能领域有着广泛应用，如图像生成、协同过滤.

缓冲区管理；索引结构 缓冲区管理 缓冲区由一个个frame构成，每个frame刚好可以容纳一个页 缓冲区介于内存和磁盘之间，为计算机程序隐藏了“并非所有数据都存在内存”这一事实 Frame的参数 Di

基本概念；数据存储；数据表示 既包含概念性知识，也包含一些方法论 基本概念 数据库的定义：数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合 数据库模式（Schema）的定义：数据库模式是数

这个是我去年在个人博客上写的东西，可以当文档使用。主要是因为处理文本经常要用到正则表达式。无奈自己记性太差，索性将常用的正则表达式用法记录下来，需要时查阅之。

为了解决其他变量/协变量干扰因果效应的问题，老爷子提出了后门准则 & 前门准则。 后门准则 假设在变量图中，想要探究 $X\to Y$的因果效应 但是图中总有一些指向$X$的、看得见（图中有显示）却摸