我从没听过某个人是 Python2 程序员或 Python3 程序员。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。...如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势，参考知乎回答 Python2 还是 Python3？...Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。...廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。...https://www.zhihu.com/question/29372574 3. 遇到问题怎么办？ 学习的过程中或多或少都会有各种问题出现，不要试着逃避，真的勇士敢于直面惨淡的 BUG。
为什么扑克领域如此受关注？ AI已经掌握了大多数棋盘游戏，其中包括复杂的战略游戏。...以前的扑克算法一般试图提前制定战略，计算大规模的“游戏树”，来列举出所有可能的游戏解决方案，可是想要列出多达10160的可能性是有困难的。 所以研究人员希望通过更好地方法来解决这个问题。...例如，在三人扑克中，一个对手的不良举动可以间接阻碍另一个玩家，而不是有利于他。 Bowling说，即使在零和理论不适用的情况下，通过深度学习理论有助于找到最佳解决方案。...他的团队首次尝试在有限规则的三人版德州扑克中应用了类似的方法，得到的结果令人惊讶。 另一个挑战是在不告知规则的前提下，训练AI系统自己玩游戏。...这种情况更真实地反映了人类对于目前所面临现实问题的解决情况。 这些对于德州扑克的探索将是为了能够接下来更好地探索如何解决具有不完整信息的实际问题，如在金融和网络安全中的复杂现实世界问题。
Python 语言及其模块密切相关，当您学习 Python 时，您不得不学习这些模块中的 API。然而，有一种有效的方式来学习我使用的 API，在这个练习中你将要学习它。...为了学习像sqlite3模块的API，我会这样做： 查找 API 的所有文档，如果没有文档，请查找代码。 检查样例或测试代码，并将其复制到我自己的文件中。通常阅读是不够的。...我实际上会使其工作，猜猜为什么，因为很多时候文档不匹配当前版本的 API。制作文档中的所有东西，可以帮助我找到所有忘记提到的内容。...当你获取样例代码，来工作于我的机器时，记录下任何对我有用（WFM）的情况。WFM 是，编写文档的人留下了重要的配置步骤，因为他们的计算机已经配置好了。...挑战练习 您将以这种方式学习sqlite3 API，然后尝试编写自己的数据库简化 API。
天真的你，肯定不知道在赌场有一个逃不开的魔咒：赌徒破产困境。 第1把，赢；第2把，赢；第3把……你觉得自己被幸运女神眷顾，一身富贵命。...在f(r,n)中，随着次数n的增加，赌徒输光的概率会逐渐增加并趋近于1，并且r越小，这种趋势越明显。这说明在公平赌博的情况下，拥有筹码更少的赌徒会更容易破产。...设初始资金为100，硬币为正面时，收益为投注的2倍，为反面则失去投注金额。在下表中，我们模拟计算了10次赌局的收益情况。...25%投注下10次收益表-1 25%投注下10次收益表-2 图-1中从先正后反的情况计算了收益，而图-2则计算了正反分布交错情况下的收益结果。...赢得胜利的唯一法则：不赌 有人可能说，我又不是与赌场对赌，我只要赢了对手就行了。可无论是你还是对方，赢者都是要给赌场“流水”的，赌的时间一长，两者都是在给赌场打工。
而且大部分的赌场都或多或少存在套路的情况，所以不要太自信哦！ 当然牌技不在今天的讨论范围，今天和大家聊聊“手气”的问题！...首先，我们可以先达成一个共识，如果存在赌场经营的情况，那么最终盈利的必然是赌场，比如A和B在C的地盘进行都不，那么不论A和B谁输谁赢，C都会有“抽水”的，那么最终A和B的筹码随着时间和场次的推移都会转移到...可能有人会说，我只要赢了对手就行，正因为是大家都有这个想法，才慢慢的都陷入了赌博中！...假设了3种情况，你手中分别有10，50，100个筹码，一次1个和对方对赌,并且完全随机选择输赢(第18行)！结果你会发现，没有一次赢的。为什么会出现这种情况呢？...3人胜率不会超过34%，5人胜率20%，这都是理想情况，现实中，胜率甚至会更低！
，你需要完成一些简单的黑魔法，教你如何使用 Python 中的命令行参数。...该术语来自于一个小型测试项目，涵盖了更大的流程或项目的所有元素。这个小型测试黑魔法“spike”通过一切手段，来确保你可以使用它。...挑战性旨在让你了解如何做某事，然后你可以看看我如何做的，并与你的工作进行比较。我不会先给你代码，并且你需要把它写出来。你不再是初学者了。你现在正在阅读一个挑战，然后你必须解决它。...挑战练习 你要编写两个小的 Python 脚本，它们使用两种方法来测试处理命令行参数： 普通的旧式sys.argv，像往常一样。 Python 的argparse包，用于更花式的参数处理。...而不是将代码包含在这里，所以你想作弊的时候，只是稍微看一下它，你就必须去查看项目，并访问ex4目录，看看我是如何实现这个黑魔法的。你还会发现我的笔记，我是如何开始，以及改进。
DecaNLP 是由Saleforce 提出的一个自然语言界的“十项全能”挑战，其涵盖了十项自然语言任务：问答，机器翻译，摘要，自然语言推理，情感分析，语义角色标记，零目标关系提取，目标导向对话，语义分析和常识代词解析等任务...该模型能够联合学习DecaNLP 挑战中的所有任务，而不需要在多任务设置下设定某个特定任务的模块或超参数。...PythonRobotics 是一个机器人算法的Python 代码集合，尤其适用于机器人自主导航。它具有以下几大特征： 集合了一些广泛使用和实用算法。 最低依赖性。...现在，POV ray 是一个很棒的程序，但我们为什么不能在Python 中开发一个同样功能的应用程序，用于2D，3D 和更高维度的对象和场景渲染呢？...在这个项目中我将用Python 展示POV ray 程序所能做的一切，包括渲染复杂的3D 对象、场景、动画等。
不久前，我们开发了代码来模拟 21 点游戏。通过这些模拟，我们发现了赌场之所以具有优势的关键驱动因素。...考虑到这种情况，我们可能希望模型告诉我们输的概率是多少。再说一次，只有当我们可以增加或减少赌注时，这才有用，而在 21 点游戏中我们不能这样做。...其代码与上一次类似（https://towardsdatascience.com/lets-play-blackjack-with-python-913ec66c732f），因此我不会在这里给出详细的概述...当庄家出示一张高值的牌（8、9 或 10）时，似乎有强烈的偏好。但是即使当庄家出示低值牌，如 3 时，神经网络仍然在 60% 的情况下选择拿牌——这是因为神经网络是考虑到所有的特征然后才作出决定。...但是，如果有人对使用或扩展我的代码有兴趣，这里有几个对这个项目潜在的有趣扩展： 尝试通过更优化的神经网络结构来改进模型，或者添加用于拆分 A 的代码（我没有把它构建到我原来的模拟器中），或者选择比我使用的基本特征更好的特征
另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。...几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都曾在公开的采访中强调过书籍在他们生活中充当了不可取代的作用。...以下是我在过去的一年中所发现的 R 语言和 Python 相关的机器学习、数据科学书籍。阅读是一个好习惯，希望通过阅读本文，你也可以养成阅读的好习惯。祝阅读愉快！ 数据科学之R语言 ?...Lander 本书涵盖数据可视化，数据处理，预测建模等数据科学各方面内容，而且并不晦涩难懂。同时内容广泛，细节详实。强调了算法的使用标准和每个示例在 R 中的实现。...但是，如何完成却成为了一个巨大的挑战。这本书就很好解决了这个问题。它并没有对概念进行理论解释，而重点介绍如何在 R 中使用它们。本书涵盖了广泛的主题，如概率，统计，时间序列分析，数据预处理等。 ?
本文探讨的话题包括三个方面：一是零信任安全的发展和概念，主要想聊聊为什么要采用零信任安全，零信任安全带来的价值是什么？...各种部署形态导致数据无法进行集中管理，在这种情况下，数据安全管理面临着大的挑战。...这些接入的物联网设备操作系统存在大量安全漏洞，并且疏于管理，给企业的安全运维带来巨大的风险。2017年，美国某赌场被入侵，不法黑客通过水缸里面智能温控系统作为途径，入侵美国某知名赌场。...第二，数字化转型过程中，企业的业务架构和网络环境发生了很大变化。 第三，安全管理产品和技术的割裂，导致运维管理成本不断提高。 第四，业务上云缺乏管控，为企业安全带来新的风险和挑战。...通过对运维操作的事前授权、事中控制、事后审计，有效解决远程运维对企业IT管理带来的安全风险和挑战。 第三个场景是对多云的支持。不管业务在云上还是自己的数据中心里面，都可以做到全面的支持。
最后，你还去了赌场想找些乐子，当你步入前门时，尾随你进来的一个家伙被突然出现的保安给拦了下来。“对不起，索普先生，我们不得不请您离开赌场。我们不欢迎老千。” 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。...图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。...针对具体任务搞懂所有相关数据的意义所在，这正成为基本的技能要求。正如谷歌公司的首席经济学家Hal Varian所说的那样： “我不断地告诉大家，未来十年最热门的职业是统计学家。...——McKinsey Quarterly，2009年1月 大量的经济活动都依赖于信息，我们不能在海量的数据中迷失，机器学习将有助于我们穿越数据雾霭，从中抽取出有用的信息。...这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。
考虑到这种情况，我们可能希望模型告诉我们输的概率是多少。再说一次，只有当我们可以增加或减少赌注时，这才有用，而在 21 点游戏中我们不能这样做。...其代码与上一次类似（https://towardsdatascience.com/lets-play-blackjack-with-python-913ec66c732f），因此我不会在这里给出详细的概述...变量 feature_list 是一个列表，其中列有我在上面列出的特征（x 个变量）的列名。dataframe model_df 是存储我运行的 21 点模拟的所有数据的地方。...当庄家出示一张高值的牌（8、9 或 10）时，似乎有强烈的偏好。但是即使当庄家出示低值牌，如 3 时，神经网络仍然在 60% 的情况下选择拿牌——这是因为神经网络是考虑到所有的特征然后才作出决定。...但是，如果有人对使用或扩展我的代码有兴趣，这里有几个对这个项目潜在的有趣扩展： 1、尝试通过更优化的神经网络结构来改进模型，或者添加用于拆分 A 的代码（我没有把它构建到我原来的模拟器中），或者选择比我使用的基本特征更好的特征
22222222222222222允中 岳排槐 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小小的芯片，牵动很多人的神经。 大洋两岸，概莫能外。 我们有我们的焦虑，他们也有他们的担心。...但是在芯片、集成电路这件事上，美国仍然遥遥领先。 然而这丝毫不能减缓美国半导体厂商的忧虑，他们担心，如果没有特朗普政府跟他们一致行动，中国同行会颠覆产业格局。...据说同样的事情，也发生在IBM和苹果公司身上。 “我不知道谁能与中国抗衡并取得胜利，就像我不知道谁能在赌场长期获胜一样，”曾经在布什政府担任商务部高级官员的Bruce Mehlman说。...此前已经明确的“中国制造2025”规划中，清晰无误地指出将要在未来成为半导体在内的尖端技术的全球领导者。 虽然半导体相关技术难度不小、挑战巨大，即便完成设计阶段，也还有制造爬坡要跨越。...但归根结底也非万全策，“搬家”不会解决所有问题。 因为半导体的供应链原本就非常复杂，而且中国有需求旺盛的市场，还巨有钱，到最后，这会是一个博弈之后的平局。
他们所面对的敌人，是当时世界上最先进的加密器，可以创造出几乎不可能穷尽的可能性。即使他们每十分钟就可以解决一种可能性，也需要2000万年才能算出所有可能。...博弈论也在商业智能、机器学习等现代领域有着不可或缺的重要性。 “我一直以来都坚信数字，不管是方程还是逻辑，它们都引导我们去思考。”除了因服用药物而思维混沌的那几年，纳什的一生都在数字的陪伴下度过。...人们说Jeff Ma拥有“英特尔芯片”一般的算牌能力。而Jeff Ma则说：“算牌只能提高3%的赢牌几率。虽然这是很简单的算牌技术，却足以造成很大的差别。”...CNN关于这些电影的总结，现在看来依旧非常精辟： 对于电影情节来说，数据分析、自动化、高等数学并不是个容易理解的选择。为什么很多伟大的电影还是以它们为核心？...不管是经营企业，解决犯罪，还是为一个更好的社会规划蓝图，人们越来越意识到，不能再依靠直觉与习惯来成事了。
选取的数据量较少，仅提供一种思路，以下为我的程序的预测结果： ? 引言 本文主要写给跟我一样对机器学习的实际应用感兴趣的，但没有入门的小白程序员。...为了定义问题，说清楚为什么要解决这个问题，我们首先需要先学习些基本概率赔率知识。...赌场中著名的输后加倍下注系统（Martingale）便是利用此心态的实例：赌徒第一次下注1元，如输了则下注2元，再输则变成4元，如此类推，直到赢出为止。...使用python3+BeautifulSoup 写爬虫抓数据示例： # coding=utf-8 import urllib.parse import urllib.request import gzip...本文模型选的特征值比较少，只依赖数据网站，缺少很多信息，准确率不高，回归系数没有完全收敛，也不能评估出胜负外的概率，需要调整参数。本人会继续改进。
最好的情况是，您不需要在您的机器上安装Python之类的任何设置。 您可以直接从浏览器运行Python代码。另一件好事是在你准备好之前你不需要写一个完整的程序。您需要做一些小的更改并执行它们。...学习Python-FreeCodeCamp https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw 本课程将全面介绍python中的所有核心概念。...您可以在下一行中学习概念和代码，而不必担心下载必要的软件和设置开发环境。对于学习任何编程语言的初学者来说，这是一个最大的优势，因为他们中的大多数人都是在这个设置部分中遇到的。...有趣的小测验和编码的挑战将伴随你的道路，以帮助执行所有的概念所涵盖的课程。 在本课程结束时，您将熟悉Python中数据结构和函数式编程的概念。...但是，你不能参加作业和测验，除非你付钱，否则你不会得到任何认证。 总结 你不需要参加所有的课程，那既荒谬又耗时。相反，选择一个最适合你的学习风格。
如果大家出国去一些赌场，也可能会看到MonteCarlo这个词，我找了张照片，这是大概两年前在吉隆坡云顶赌场，也是马来西亚唯一合法的赌场，当时路过的时候看到有个门口写着Monte Carlo。...而PowerBI之前是以Excel插件作为产品，受限于Excel本身这个航母，发展情况并不理想，于是从Excel的插件中剥离出来，独立成一门派，脱胎换骨。...其实我个人并不精通这两门语言，在工作中也基本用不到。但前面我提到过，早在一年以前我就有这个关于Excel、BI与编程语言相比较的疑问，也把它列为我想要回答的终极问题。...而在R、Python这类编程语言中操作，你需要反复修改代码，才能完成。 接下来，再来讲讲Excel和BI工具的局限性。...不同参数对结果的影响的量级是多少？以及假设性模拟分析，如果某一参数变化，会带来多大的影响？我想基于这些功能，也是为什么R会成为数据科学家的工具吧，它是以科学的视角来看待数据。
这个问题的问题在于它是一个错误的 问题，而应该问的是: 为什么基于 ARM 的芯片不能与英特尔和 AMD 竞争？ 在过去，特别是英特尔拥有自家大型晶圆厂生产芯片的巨大优势，只生产他们自己的芯片。...因为这些半导体晶圆厂在制造最小的晶体管方面处于领先地位，英特尔可以击败所有的竞争对手。为什么英特尔在制造硅芯片方面如此领先？因为体量的关系。英特尔生产的芯片比其他任何公司都多，有规模经济效应。 ?...目前，有太多的因素合谋反对英特尔、 AMD、 x86平台及其商业模式。一个主要因素我在之前的文章《为什么苹果的 M1 芯片这么快？》里写过。 ?...ARM 能够覆盖所有利基市场，而英特尔不能 ARM 能够针对多个利基领域定制。我之前已经深入讨论过这个问题: 苹果的下一个目标是服务器吗？...在那个故事中，我讨论了苹果的竞争对手，如 Ampere 和亚马逊。他们为服务器市场量身定做芯片。这需要不同的优化。苹果公司专门设计了一款适合桌面市场的芯片。这是一个“肥”芯片。
如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。 诸如此类的功能使应用程序开发，数据科学，人工智能或任何其他行业的Python需求激增。...-Mark Lutz 学习Python涵盖了编程语言的所有基础知识，旨在成为寻求Python深入介绍的初学者的一站式解决方案。...与前一本书一样，本书也分为两部分，作者Mark Lutz试图在这一部分中为Python建立坚实的基础，而另一部分则更多地关注真实的示例和情况，以更好地实践编程。...本书的最新版本涵盖Python v3.3及其所有最新改进以及较旧的v2.7。 附带说明一下，如果您对编程的了解为零，那么最好在本书中添加其他入门参考作为补充。 3....高效Python 高效Python Python是一种编程语言，高度重视创建清晰且可读性强的代码，但在某些情况下仍无法实现。 这是《有效的Python》一书的插图。
我们的工具集 在我们进一步讨论之前，让我们说一下为了解决这个问题我们将会用到的工具： Python3 Python是一种非常有趣的编程语言，它有很好的机器学习和计算机视觉库。...我们会在Keras中写代码，但Keras并没有真正实现神经网络的逻辑本身，它其实是在后台调用谷歌的TensorFlow进行计算。 好，现在让我们回到挑战！...而且我们不能将图像分成四个相同大小的块，因为验证码会将这些字母随机放置在不同的水平位置： 每个图像中的字母随机放置，使分割图像更难一些。 幸运的是，我们仍然可以自动执行此操作。...但是，如果你想了解每一行代码究竟做了什么，我强烈建议你也弄一本《Python计算机视觉深度学习》。它有更多的细节，并有大量的详细的例子。...这是迄今为止我所见过的唯一的一本，既涵盖了工作原理又涵盖了在现实世界中如何解决难题的书。去看看吧！
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