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Explore la théorie de la perturbation de Mller-Plesset, les fonctions de base, les corrections d'énergie et l'expansion de la fonction d'onde dans les déterminants de Slater doublement excités.
Explore les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de régression et la prévention du surajustement.
Explore l'approximation vectorielle et le calcul de la distance à travers des exercices et des solutions, en se concentrant sur les projections orthogonales et les espaces vectoriaux.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.