在机器学习的基础算法中，线性回归与逻辑回归是两种看似相近却用途迥异的模型。前者以拟合连续数据见长，后者则在分类任务中表现突出，二者共同构成了回归分析的重要分支。

线性回归的核心是构建自变量与连续因变量之间的线性关系。其模型表达式为

通过最小化均方误差（MSE）求解最优参数。例如预测房价时，模型可根据面积、楼层等特征输出具体价格数值，输出范围覆盖全体实数。这种特性使其适用于如气温预测、销售额估计等需要精确数值输出的场景。

扩散模型因其强大的生成能力和高度的灵活性，成为了生成 3D 原子系统的重要工具。这些模型通过模拟粒子在介质中的随机运动来生成新的结构，这种方法已被证明在捕捉复杂原子排列方面非常有效。然而，尽管这些系统的底层物理规律相同，目前的生成方法通常针对特定类型系统（如分子或晶体）进行设计，缺乏通用性。

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross Entropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。

KL散度和交叉熵

KL散度，也称为相对熵（Relative Entropy），是用来衡量两个概率分布之间的差异的一种度量方式。它衡量的是当用一个分布Q来拟合真实分布P时所需要的额外信息的平均量。KL散度的公式如下：

选自medium

作者：Andy Wang

信息熵和交叉熵是信息论基础概念，在深度学习领域有比较广泛的应用，交叉熵作为二分类，多分类，目标检测，图像识别相关算法的损失函数，那么什么是交叉熵呢？

一、信息量

通俗的讲，信息量是发生概率越小的事件发生了其包含的信息量越大信息量的计算公式是-㏒ep(x) ,p(x)是事件发生的概率

二、数学期望

试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，数学期望就是均值。计算公式

什么是正则表达式

正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，使用一些特定的字符来检索、匹配以及替换符合规则的字符串。

构造正则表达式语法的字符，由普通字符、特殊字符（称为"元字符"）、限定字符（量词）、定位字符（边界字符）组成。

关于这些字符的介绍，推荐阅读 正则表达式 - 语法 和 正则表达式 - 元字符。

不知才哪儿看来的：

如果你有一个问题，你想到可以用正则来解决，那么你有两个问题了。

我觉得正则表达式实在是一种人难以理解的语言，比xml还要逆天。不过它真的很好用。正则表达式的坑在于，看到一个正则，我们很难直观地知道它要做什么；写了一个正则，我们也很难直观地想像机器是怎么处理的。因而常常出现想不到或者没想到的问题。今天我们谈谈一个严重影响性能的问题，我称之为回溯陷阱，或者叫灾难性回溯（Catastrophic Backtracking）。

1、TCP 属于传输层，

用TCP连接的应用层有：

SMTP（25） HTTP（80） Telnet（23） POP3（110）FTP（20,21）

2、如果两个IPV6结点通过现有的IPV4结点进行通信，则需要使用

软考中的编程语言可以选择Java或者C++，主要考察类、接口定义，构造函数，方法等基础知识。如果没有编程相关知识，可以找个基础教程学习一下，这里提供俩个：
https://www.runoob.com/java/java-tutorial.html和
https://www.runoob.com/cplusplus/cpp-tutorial.html。