概率论与数理统计 (Probability & Statistics)
概率论与数理统计核心知识：随机变量、概率分布（高斯、伯努利、多项式）、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）。大模型应用包括语言建模中的条件概率、交叉熵损失函数、Top-k/Top-p采样及RLHF策略优化。适合AI/CS求职者、大模型开发与算法工程师系统复习。
AI模型训练与推理的算力平台选型指南：详解AutoDL（GPU云服务、PyCharm远程连接配置）与InternStudio（免费算力、SSH端口映射）两大主流平台。适合AI开发者、算法工程师、学生团队及个人研究者快速匹配计算资源。
