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从罐子里蚂蚁junit batchtest

相关·内容

全球顶尖公司的烧脑面试题,普通人一道都答不出来!

>>>> 沙漠尸体 一个人被发现死在沙漠,手中捏着一根火柴,周围没有任何足迹,也没有其他线索。他是怎么死的呢? ? >>>> 罐子和水 你有不限量的水,还有两个罐子,容量分别是5升和3升。...男子是飞机上坠落死亡的。可能是因为机械故障之类的原因,有部分乘客必须离开飞机,于是大家用火柴来抽签,而男子的运气不好,只能跳出飞机。 3....先把5升的罐子装满,然后用罐子的水来倒满3升的罐子,此时5升罐子中还剩5-3=2升水;倒掉3升罐子的水,然后把5升罐子剩下的2升水倒入3升罐子,再次把5升罐子装满水,并用它往3升罐子倒水,由于把3...升罐子装满还需要1升水,因此5升罐子的水量最终变成了5-1=4升水 4....假设有一个直角三角形,斜边长10cm,顶点到斜边作垂线,垂线长6cm(如下图所示),求直角三角形的面积。 ? 乍一看是不是觉得超级简单,这不就是简单的“面积=(底*高)/2”吗?

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全球顶尖公司的烧脑面试题,普通人一道都答不出来!

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【渺小与伟大】这几张可视化图,颠覆你的认知!

整个地球史来看 曾活过的人类有1150亿人,包括现存的70亿人口。 ?...奥林帕斯山有27公高,几乎是珠穆朗玛峰的3倍高,也比毛纳基火山(水底山脚计算)的2倍还要高。...奥林帕斯山已经高耸进火星的大气层了,它的基底有550公那么宽广,如果你站在火山口来看的话,它的山脚会一路绵延超过地平线。 奥林帕斯山,大概也跟一个法国差不多大。 ?...仰望天空,我们都觉得其他的天体很小,但若土星的环后方来看,地球也相当渺小。 ? 事实上,你眼睛所能看见、人类所知道的,都只在这小小的圈圈里头。 ?...相比之下我们就是一只小小的蚂蚁在一个超级巨大的罐子。 ? 而这是我们每年在银河系当中所发现的星球数量: ? ?

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全球顶尖公司的烧脑面试题,普通人一道都答不出来!

>>>> 沙漠尸体 一个人被发现死在沙漠,手中捏着一根火柴,周围没有任何足迹,也没有其他线索。他是怎么死的呢? ? >>>> 罐子和水 你有不限量的水,还有两个罐子,容量分别是5升和3升。...男子是飞机上坠落死亡的。可能是因为机械故障之类的原因,有部分乘客必须离开飞机,于是大家用火柴来抽签,而男子的运气不好,只能跳出飞机。 3....先把5升的罐子装满,然后用罐子的水来倒满3升的罐子,此时5升罐子中还剩5-3=2升水;倒掉3升罐子的水,然后把5升罐子剩下的2升水倒入3升罐子,再次把5升罐子装满水,并用它往3升罐子倒水,由于把3...升罐子装满还需要1升水,因此5升罐子的水量最终变成了5-1=4升水 4....假设有一个直角三角形,斜边长10cm,顶点到斜边作垂线,垂线长6cm(如下图所示),求直角三角形的面积。 ? 乍一看是不是觉得超级简单,这不就是简单的“面积=(底*高)/2”吗?

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Feasibility of Learning

假设有一个装有足够多的橙色和绿色球的罐子,我们能不能得到橙色求的比例u? 统计学办法:罐子中随机取出N个球作为样本,计算这N个球中橙色球的比例v,那么估计出罐子中橙色球的比例约为v。 ?...统计学图 这种随机抽取的办法不能说明罐子橙色球的比例一定是v,但是概率的角度来说,样本中的v很有可能接近我们未知的u。下面利用数学推导来解释v与u的接近程度。...【数学推导】 Hoeffding's inequality:已知u是罐子橙色球的比例,v是N个抽样的样本中橙色球的比列。当N足够大时,v接近u。 ? Hoeffding's 图 ?...; (5)机器学习的训练D类比与罐子中抽取的N个球。...所以只要样本N足够大,且独立同分布,那么样本h(x)不等于f(x)的概率就能推导在抽样样本外的所有样本中h(x)不等于f(x)的概率是多少。

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Hoeffding不等式的认识以及泛化误差上界的证明

比如一个大罐子装满了红球和白球,各一半,我随手抓了一把,然后根据这些红球白球的比例预测整个罐子也是这样的比例,这样做不一定很准确,但结果总是近似的,而且如果抓出的球越多,预测结果也就越可信。...这组数据集时联合概率分布P(x,y)独立同时分布产生的。现在假设这个小空间是一个函数的有限集F={f1,f2,...,fd},d是函数个数。设f是F中选取的函数。...这个定理可以概率上说明使用经验风险近似期望风险的可信度,它与样本数量以及假设空间的复杂度有关。这个定理可以概率上说明使用经验风险近似期望风险的可信度,它与样本数量以及假设空间的复杂度有关。...如下图所示,我们罐子抽球,希望估计罐子不同颜色球的比例。 直觉上,如果我们有更多的样本(抽出更多的球),则样本期望ν应该越来越接近总体期望μ。...hoeffding不等式可以看出,当n逐渐变大时,不等式的UpperBound越来越接近0,所以样本期望越来越接近总体期望。

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彻底让你理解redux

所以action的出现,就是为了把这些操作所产生或者改变的数据应用传到store中的有效载荷。 需要说明的是,action是state的唯一来源。...代码可以简单地看出: import {INCREMENT_COUNTER,DECREMENT_COUNTER} from '.....当时对这个connect也是好一顿理解 这么通俗的说你该明白了吧 可以吧所有的组件想象成装在一个罐子,这个罐子使用container做的,然后这个罐子的唯一的口就是里面的东西想要去改变的唯一途径。...reducer是改变state的,state就可以可以理解成组件的粮食,需要的时候redux就把粮食通过dispatch投入到罐子。 那么我怎么知道你需要呢?...这些动作,就是你发出的action,喊得词语,饿了,渴了,就是action.type,然后redux拿给军事reducer解读下,到底给罐子投入什么。

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程序员必备智力题集锦 (典藏版)

NO.2 有一辆火车以每小时15公的速度离开洛杉矶直奔纽约,另一辆火车以每小时20公的速度纽约开往洛杉矶。...如果有一只鸟,以30公每小时的速度和两辆火车同时启动,洛杉矶出发,碰到另一辆车后返回,依次在两辆火车来回飞行,直到两辆火车相遇,请问,这只小鸟飞行了多长距离?...若第N层或更高的楼层扔下来,鸡蛋就会破掉。若第N层以下的楼层扔下来则不会破掉。给你2个鸡蛋,请找出N,并要求最差情况下扔鸡蛋的次数为最少?...将4个罐子分别标注为1、2、3、4,取一号罐子1个药丸,二号罐子2个药丸,三号罐子3个药丸,四号罐子4个药丸,一起称重,则: 若一号罐子药丸被污染,则重量为(10x+1) 若二号罐子药丸被污染,...那么第一枚鸡蛋哪层扔好呢,显然是x。

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熵值法的原理+实现

下面我们用两个例子来解释熵这个概念图片 左边克劳修斯的罐子有9颗绿色的豆子,右边波尔兹曼的罐子有5颗红色豆子和4颗绿色豆子。...左边瓶子的豆子很完整,都是绿色的豆子,所以它的熵比较小,信息熵越小,数据成纯度越高,也就是说左边罐子只有同一种颜色,它豆子的纯度比较高。...右边的瓶子豆子很凌乱,所以熵的伤比较大,也就是说右边的罐子有红色和绿色两种不一样的豆子,它包含的豆子种类多,信息量大。...体育和c语言程序设计比较来说c语言程序设计的离散程度较大素质上来看有40的也有90的,差距比较大。体育这一门课最低有88最高也只有93,差距比较小。

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日本往大海排核污水,什么是ALPSIAEATEPCOFDNPS,概念一大堆都是什么意思,我收集了相关资料,答案都在这里了

但距离福岛200公的富土山地下水不见报道说受到了影响。 福岛核电站建立在临海的半山上。...事故发生前,山腰流至核电站后方的地下水以每天约850立方米的速度,灌入1‑4号机组建筑物周围为反应堆降温成为核废水,由水泵抽取排入大海。...有人提出给罐子盖楼,在罐子上面叠罐子,这个方案和地下掩埋方案一样日本不敢用,他们怕发生地震,罐子破了污水遍地流。...不知道那10w购买日本富士矿泉水的人看到这张图有什么感受,花4.5块一瓶的价格千迢迢买的水真的很好喝吗?...打开地图,我们可以很容易查出来,日本富土山距离福岛只有200公

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java之集合那些事

boolean containAll(Collection c) 返回集合中是否包含集合c的所有元素 boolean isEmpty() 返回集合是否为空 Iterator iterator() 返回一个...Iterator对象,用于遍历集合的元素 boolean remove(Object o) 删除集合中的指定元素 boolean removeAll(Coolection c) 指定集合中删除所包含的...java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import org.junit.jupiter.api.Test...books集合中的元素:[] IteratorTest方法的执行结果为: java编程思想 疯狂java讲义 数据结构与算法 [java编程思想, 数据结构与算法] Set集合: 概述:Set集合类似于一个罐子...,程序可以依次把多个对象装进这个罐子里面,Set集合通常不能记住元素的添加顺序。

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机器学习可行性与VC dimension

比如装有一个很多球的罐子: ? 这里写图片描述 其实这个罐子就是hypothesis set里面的一个h(x) 。...我们现在就是要确定能否用抽样的比例来确定罐子里面的比例呢? u是罐子里面orange的比例,而v则是抽样抽到的orange的比例。...机器学习中hypothesis与目标函数相等的可能性,类比于罐子中橙色球的概率问题;罐子的一颗颗弹珠类比于机器学习样本空间的x;橙色的弹珠类比于h(x)与f不相等;绿色的弹珠类比于h(x)与f相等;罐子中抽取的...所以呢,如果样本N够大,且是独立同分布的,那么,样本中h(x)≠f(x)的概率就能推导在抽样样本外的所有样本中h(x)≠f(x)的概率是多少。 ?...证明dvc <= d+1 在d维,如果对于任何的d+2个inputs,一定不能被shatter,则不等式成立。 我们构造一个任意的矩阵X,其包含d+2个inputs,该矩阵有d+1列,d+2行。

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机器学习可行性与VC dimension

比如装有一个很多球的罐子: ? 这里写图片描述 其实这个罐子就是hypothesis set里面的一个h(x) 。...我们现在就是要确定能否用抽样的比例来确定罐子里面的比例呢? u是罐子里面orange的比例,而v则是抽样抽到的orange的比例。...机器学习中hypothesis与目标函数相等的可能性,类比于罐子中橙色球的概率问题;罐子的一颗颗弹珠类比于机器学习样本空间的x;橙色的弹珠类比于h(x)与f不相等;绿色的弹珠类比于h(x)与f相等;罐子中抽取的...所以呢,如果样本N够大,且是独立同分布的,那么,样本中h(x)≠f(x)的概率就能推导在抽样样本外的所有样本中h(x)≠f(x)的概率是多少。 ?...证明dvc <= d+1 在d维,如果对于任何的d+2个inputs,一定不能被shatter,则不等式成立。 我们构造一个任意的矩阵X,其包含d+2个inputs,该矩阵有d+1列,d+2行。

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AI 技术讲座精选:条件概率和贝叶斯定理简介

罐子摸出一个球;然后投掷一枚硬币,正面朝上。 从一副扑克牌中摸出一张数字为3的扑克;将其替换掉,然后选一张A牌作为第二张纸牌。 投掷一枚骰子,得到的点数是4;然后再投掷一次骰子,得到的点数是1。...如果我们装有4个红球和3个黑球的罐子中挑选出一个红球,同时我们投掷一枚硬币,如果是正面朝上,那么我们就赢了。赢的概率是多少呢? 我们把事件A定义为罐子摸出红球。...在上述例子中,我们定义事件A为罐子中摸到一个红球。我们把这个红球放在外面,然后再从罐子取出一个球。 事件二的概率跟事件一的概率是一样的吗? 让我们来看看。第一次摸到红球的概率是4/7。...测验2:检验下面的事件是不是不相交事件: 已给的52张扑克牌中抽出一张红色扑克牌或者一张J扑克牌。 旋转3次硬币,结果正面朝上3次或者反面朝上3次。 3....假如你有一个装有6个球的罐子——3个黑球和3个白球。假设摸到的第一个球是黑球,那么再摸到一个黑球的概率是多少呢?

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Java面试题-基础篇三(干货)

34、try {}有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally{}的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后?...主函数调用子函数并得到结果的过程,好比主函数准备一个空罐子,当子函数要返回结果时,先把结果放在罐子,然后再将程序逻辑返回到主函数。...所谓返回,就是子函数说,我不运行了,你主函数继续运行吧,这没什么结果可言,结果是在说这话之前放进罐子的。 35、final, finally, finalize的区别。...我们可以做强制转换,但是 Java 中 int 是 32 位的,而 byte 是 8 位的,所以,如果强制转化,int 类型的高 24 位将会被丢弃,因为byte 类型的范围是 -128 到 128。

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