Android从网络中获得一张图片并显示在屏幕上的实例详解 看下实现效果图： ? 1：androidmanifest.xml的内容 <?...minSdkVersion="8" / <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" / </manifest 注意访问网络中的数据需要添加...byte[] data = StreamTool.readInputStream(inputStream); //获得图片的二进制数据 return data;...java.io.IOException; import java.io.InputStream; public class StreamTool { /* * 从数据流中获得数据...strings.xml里的内容 <?
根据上图得出状态价值函数公式： 我们将概率和转换为期望，上式等价于： 求最佳策略的迭代算法 定住V算π，然后定住π算V，不断循环，最后结果会收敛。...能让Q(S, a)最大的a，设置π(S, a)为1，其他情况都设为0。 道理是，通过s获得a，一定有最佳策略，比如，下棋的每一步一定有最正确的下法，让最正确的取1，其他地方取0。...（ACTION数量从6到20不等） Deep Q-Network (DQN) 定义 在s和a确定的情况下，π的最佳策略，导致的Q*。...Q-learning的劣势 在一些应用中，状态数或行为数很多时，会使Q函数非常复杂，难以收敛。例如图像方面的应用，状态数是(像素值取值范围数)^(像素个数)。...这样的方法，对图像和任务没有理解，单纯通过大数据来获得收敛。 很多程序，如下棋程序等，REWARD是最后获得（输或赢），不需要对每一个中间步骤都计算REWARD.
回归问题 常见的回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。 绝对值损失 又叫做L1损失。 ? ? MAE一个问题是在 ? 处不可导，优化比较困难。 平方损失 又称为L2损失。 ?...即避免了在 ? 在0处不可导问题，也解决了其值过大对异常值敏感的问题。值得注意的是，该函数在 ? 处连续。 三种Loss随残差 ? 的大致走势如下图。 ?...表示正类有个好处，就是从 ? 可以看出是否是误分类。 若 ? ，则预测正确 若 ? ，则预测错误 这样， ? 和回归模型中残差 ? 非常类似，以 ? 为自变量作图，方便理解。...以上可整合到一个公式中 ? 根据极大似然估计原理，我们希望p越大越好，为了方便计算，同时引入负对数(不影响单调性)。 ? 其中 ?...ys的符号反映预测准确性，其数值大小反映预测置信度。 交叉熵损失在实数域内，Loss近似线性变化。尤其是当 ys << 0 的时候，Loss 更近似线性。这样，模型受异常点的干扰就较小。
；而UKF也是非线性高斯模型，通过用有限的参数来近似随机量的统计特性，用统计的方法计算递推贝叶斯中各个积分项，从而获得了后验概率的均值和方差。...然后利用递推贝叶斯公式算得状态的后验概率，从而得到目标状态的均值和方差【高斯乘积定理】 其中KF可以直接得到解析解，EKF通过泰勒分解线性化后可得到解析解，而UKF通过在定义域按一定规则采样来近似获得后验状态的均值和方差...我要减小一步状态预测在状态更新中的权重。...对于求解非线性模型的贝叶斯递推公式的主要困难在于如何解析的求解一步预测状态分布的概率、（观测方程得到的）似然函数分布密度以及后验条件概率的分布，EKF利用泰勒分解将模型线性化，在利用高斯假设解决了概率计算困难的问题...引入蒙特卡洛随机采样来计算后验概率，从统计上获得状态的均值（后验概率分布的期望） 2.
1.Python基础语法 如果学过其他后端编程语言，如C#、Java、C++等，会认为Python的语法实在太简单了。也有人说，Python语言一看就懂。...1.1 缩进Python最具特⾊的语法之⼀是⽤缩进代替花括号{}⽽花括号是Java、C++语⾔中表达逻辑关系的语法。一把习惯上缩进4个空格，这个格式可以在Pycharm里面提前设置好。...常⻅的包括：forifelsePython中的命名习惯：PEP8中建议变量命名为：⼤部分情况变量命名为蛇形命名法蛇形命名指：book_name, book_typePython3中常用的关键字有33个，...2.Python入门案例华⽒温度转换为摄⽒温度转化的公式：c = (F-32)/1.8F = input("请输⼊华⽒温度：")F = float(F)c = (F-32)/1.8 # 摄⽒温度print...(f"对应的摄⽒温度等于: {c:.2f}")请输⼊华⽒温度：97.8对应的摄⽒温度等于: 36.56【小结】 Python入门就是这么简单，难怪被称为国民编程语言。
现在要统计一下 A 国所获得的金、银、铜牌数目及总奖牌数。输入第 1 行是 A 国参与决赛项目的天数 n ，其后 n 行，每一行是该国某一天获得的金、银、铜牌数目（不超过 100) 。...[输出格式] 输一个正整数，输出最少划分的段数。...通过对昆虫习性的长期研究，人们才发现，飞蛾扑火仅仅是因为它认为自己是在以正确的路线飞行，而不知道早已深处险境。 原来，夜晚活动的昆虫为了确保自己的运动方向，通常以月光作为参考。...它在漫长的进化中，已经学会了让自己的行动路线和一束平行光线保持固定的角度，这样就能以直线飞行。 月亮与地球的距离过于遥远，每一束到达地球的月光都可以近似看做平行线。...它描述的就是一个在辐射状的网格图里，按照和每条辐射线保持固定夹角的曲线模型。 p(t)=e^t 公式 位置由e的t次方来描述 t是时间。
**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...可以先理解GRU的过程，在来理解LSTM会容易许多，链接地址：三步理解–门控循环单元(GRU) LSTM 中引⼊了3个⻔，即输⼊⻔（input gate）、遗忘⻔（forget gate）和输出⻔（output...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...如果遗忘⻔⼀直近似1且输⼊⻔⼀直近似0，过去的记忆细胞将⼀直通过时间保存并传递⾄当前时间步。这个设计可以应对循环神经⽹络中的梯度衰减问题，并更好地捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系。 ? 5....需要注意的是，当输出⻔近似1时，记忆细胞信息将传递到隐藏状态供输出层使⽤；当输出⻔近似0时，记忆细胞信息只⾃⼰保留。下图展⽰了⻓短期记忆中隐藏状态的全部计算： ? 6.
为什 么会不一样呢，这就牵涉到评测系统怎么判断你提交的程序是正确的。...实际上评测系统是把程序的标准输入输 出数据都是放在文本文件里，你提交的程序会先经过编译，然后运行，从输入文件中读取数据，然后把结果输 出到一个文本文件中，评测系统再把标准的输出文件和你提交的程序运行的结果的输出文件进行对比...，从而判 断你提交的程序的正确与否。...在输入输出量巨大时，用 C++很可能超时，应采用C的输入输出。...二、输出： 输出有不同的格式要求，不注意的话经常会出现“Presentation Error”，而且PC2很多时候还判断不出来输 出格式错误，就简单的判为”Wrong Answer”,所以输出格式一定要注意
这解决了关于操纵常见投票规则的计算复杂性的最后的开放问题之一。由于这种 NP-困难，作者把操纵的计算问题作为一个近似问题，然后试图最小化操纵者的数量。...结果表明，尽管通过结盟来操纵波达规则需要的计算是 NP-困难的，但在实践中这种困难性只是一个微弱的障碍。...受相关但不同的 XOR 约束的启发，本文作者形式化地证明，让公式到达不可满足边缘的 XOR 约束，个数以高概率和高精度与模型计数近似。...在从主流专家获得知识后，建造知识库的大量工作会花在核实知识是否被正确编码上。在输入和输出的过程中，如果特定的限制条件是可知的，那么知识库就可以被核实。本研究的对象是 Horn 规则知识库。...作者使用的方法在一个ITS写作系统ASSERT中实施，使用了理论修正系统，在一个本来正确的知识库中引入错误知识，使其模型误导学生。通过对一门有75名学生参与的课堂测试，这一方法的有效性得到证实。
本文贡献如下： 研究者将指令生成作为自然语言程序合成，将其表述为一个由 LLM 引导的黑盒优化问题，并提出迭代蒙特卡罗搜索方法来近似求解； APE 方法在 19/24 任务中实现了比人工注释器生成的指令更好或相当的性能...初始提议分布 由于搜索空间无限大，找到正确指令是极其困难的，这使得自然语言程序合成历来难以处理。基于此，研究者考虑利用一个预先训练过的 LLM 来提出一个候选解决方案，以指导搜索过程。...在 TruthfulQA 实验中，研究者主要关注 Lin 等人提出的自动化指标，类似于执行精度。...在每一种情况下，研究者使用如下公式 (1) 来评估生成指令的质量，并对持有测试数据集 Dtest 进行期望。 实验 研究者对 APE 如何引导 LLM 实现预期的行为进行了研究。...对于零样本测试准确率，APE 在 24 项任务中有 19 项达到了人类水平的表现。 对于少样本上下文测试准确率，在 24 个任务中，APE 提高了 21 个任务的少样本上下文学习性能。
这里我们设置初始的ϵ = 0.1，并采用线性下降的方法使得ϵ最后降到0.0001，使得在每轮1000次测试中，从开始最多10%的概率去探索到最后一次几乎完全变为利用（此时ϵ 接近于 0）。...在本实验中，我们通过拉一个摇臂赢和输的次数来评估所谓的效用函数，从统计学角度来说该效用函数就是多臂老虎机的伯努利回报分布的一个近似估计。...在频率论统计中伯努利分布是通过最大似然估计【12】来计算的： 其中P(q)代表某个摇臂取得正回报的概率， s 是赢的次数，f是输的次数。...在贝叶斯定理【13】中后验概率通过如下公式计算： 从这个公式中我们需要进一步计算P(s,f|q) 和 P(q)，其中 P(s,f|q)的含义是基于摇臂的胜率q，在s+f次实验中获胜s次的概率。...现在我们将这两部分整合到贝叶斯定理的公式中，经过推导得到下面的结果： 该结果从形式上是一个新的Bate分布，只是参数变成了α+s和β+f。
使用程序计算近似Π值 一、前言 现在大多数语言，只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的，是直接存储吗？还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的，但是我们可以使用一些简单的数学知识，来计算出近似的Π值。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式，只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...那么除了上面的方法，还有什么方法可以根据R计算S呢，有一种可以参考的方法就是使用微积分的思想，即把圆拆分成无数个小矩形，不过在计算机中我们只能拆分出有限个小矩形。...我们假设n个矩形面积和为A，那么近似的Π计算公式如下： \pi = \frac{4A}{R^2} 现在我们知道了pi的具体公式，接下来我们看看A的计算。...最后，n个矩形相加的公式为： A = \sum_{i=1}^n\frac{\sqrt{R^2 - (\frac{i}{n}R-R)^2}}{n} 下面我们就可以根据公式用程序求出Π的近似值。
image.png 架构包括三部分： 1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列； 2) LSTM层，预测每一帧的标签分布，从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布 3) 转译层，将每一帧的预测变为最终的标签序列...CRNN借助了语音识别中解决不定长语音序列的思路。...对于序列问题的解决，通常使用循环网络RNN，为了消除RNN网络常见的梯度爆炸问题，引出LSTM，这些算法在语音识别领域都已相当成熟，有很好的表现，现在就是设计特征，让图像特征可以有近似于语音的特征表达。...语音识别中的时间对应着图像的横向尺度W。 image.png 如何获取上述特征呢？...是时刻t在能输出正确值 的情况下，所输出某一个字符的概率。
这个项目的目标很简单： 我们是否可以通过之前在游戏中发生的事件，来计算下一个最佳事件，以便根据实际的比赛统计数据来增加最终获胜的可能性？ 事实上，要准确的量化、衡量玩家在游戏中做出的决策是非常困难。...这个'NONE'事件代表了战队是否决定尝试拖延比赛，并帮助区分那些在早期比赛中更好地获得金币领先而没有kill或推搭的团队。...马尔可夫决策过程输出 模型v6版本的伪代码 我们的最终版本模型可以简单地归纳如下： 定义参数 初始化开始状态，开始事件和开始操作 选择最先发生的动，或者根据MDP过程中的可能性随机选择行动 当比赛赢或输时...，结束一次迭代 跟踪在该次迭代中采取的行动和最终结果（赢/输） 使用升级的规则更新基于最终结果的操作值 重复第X次迭代 通过奖励引入偏好 首先，我们调整模型代码，以便在Return计算中包含奖励。...在第1部分的例子中，我们展示了对行动进行正向加权的结果，然后在第2部分中，则对行动进行负向加权。
嘿嘿 首先介绍一种最常见的赌博 三个骰子押大押小，详细规则如下 4点-10点为小 11点-17点为大 若押小开小，则押小者获得一倍赌注，押大者赌注归庄家。...若三个骰子点数相同，庄家通吃 乍一看对赌徒和庄家都很公平，但我们都知道开赌场几乎没有赔本的，尽管有人从赌场赢了钱，但输的人更多，很多人认为赌场有“赌神”，或者赌场出“老千”，其实都不是，赌场赢钱的原因在于概率的游戏...凯利公式 f=预期获益/赔率=(bp-q)/b p是赢的概率 q是输的概率 b是赔率 f是赌注占赌资的比例 用凯利公式分析刚才的赌局，赢钱概率p=0.486，输钱概率q=0.514，赔率b=...你赢的概率是60%，庄家赢的概率是40%，从概率的角度只要玩的次数足够多，你肯定赢钱并且收益比例接近10%，但现实是残酷的。 赌金和时间是有限的，能支持玩多少次？...这需要非常高深的数学知识，在这里讨论没有意义，我们只要正确的使用，毕竟实战和学术是两个世界blablablabla（其实是我看不太懂凯利公式的推导过程，嘿嘿嘿...）
excelperfect 在Excel中，基于AND或OR条件从数据集中提取数据是经常要做的事。...当从表中提取数据时，实际上是在执行查找。在Excel中，标准的查找函数例如INDEX、MATCH、VLOOKUP等都非常好，但当存在重复值时就比较困难了。...如下图1所示，提取满足3个条件的数据记录，可以看出有2条记录满足条件。对于垂直表，从多列中提取数据的查找公式不会很难；查找公式难于在多行中使用。...单独使用AND函数的问题是获得了两个TRUE值，这意味着又回到了查找列中有重复项的问题。真正想要的是查找列包含数字，其中单元格E14中第一个TRUE是数字1，而E17中第二个TRUE是数字2。 ?...图7：AND和OR条件，双向查找从日期和商品数列中获取数据 未完待续>>> 注：本文为电子书《精通Excel数组公式（学习笔记版）》中的一部分内容节选。
一个更鲁棒的方法是将 θ 上的推断问题看作充分的后验推断（posterior inference），从损失函数中推断出联合分布 p(x,θ)，然后计算后验概率 p(θ|x)。...在变分方法中，该后验逼近于一个更简单的分布（如正态分布），并且最小化其与真正后验之间的距离。在 MCMC 方法中，该后验被近似为一个相关样本序列（点或粒子密度）。...你可以通过多个样本推断出有用的统计数据、应用正则项等。...为了准确定义它，我们令 p(θ) 代表我们想要逼近的目标分布。一般而言，从该分布中直接抽取样本比较困难。...设定一个统一的随机变量 u∈[0,1]，并确定以下公式是否为真： ? 如果该公式为真，则我们接受 θ′。反之，我们拒绝并重新使用旧的样本 θ。
其次，在增强学习中一个行为不仅可能会影响当前时刻的奖励，而且还可能会影响之后所有时刻的奖励。在最坏的情况下，一个好行为不会在当前时刻获得奖励，而会在很多步都执行正确后才能得到奖励。...虽然在执行了策略足够多的次数然后对计算出的梯度进行平均之后，REINFORCE以很大概率计算出正确的梯度。但是在实际实现中，处于效率考虑，同一个策略在更新之前不可能在环境中执行太多次。...一个典型的例子是走迷宫。在走迷宫这个任务中，判断一个行为是否是最优无法从短期的奖励来得到。只有当走到终点时，才能得到奖励。在这种情况下，直接学习出正确的Q函数非常困难。...占领和包围区域比较大的一方获胜。 在围棋这个游戏中，我们从环境中得到的观测st是棋盘的状态，也就是白子和黑子的分布。我们执行的行为是所下白子或者黑子的位置。...在环境比较复杂的时候，学习值函数非常的困难。把策略函数和值函数分开学习可以降低策略函数学习的难度。
在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。...适用范围： 预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。...，同时在一定程度上克服了由于随机性和非定量因素而难以用数学公式严密表达的困难。...核函数的选取在SVM方法中是一个较为困难的问题，至今没有一定的理论方面的指导 ---- ---- 组合预测法 在实际预测工作中，从信息利用的角度来说，就是任何一种单一预测方法都只利用了部分有用信息，...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。
本文是鄂维南院士2019年获得Peter Henrici奖时在国际工业与应用数学大会上所做的报告。由于能力有限，翻译中可能有不少错误。...然而，对于缺乏尺度分离的问题来说，成功是相当有限的。 在HMM的早期，人们已经意识到，利用微观尺度模拟获得的数据估计宏观模型中的未知量是困难的，特别是对于没有尺度分离的问题。...这里的困难在于Leonard应力依赖于许多自由度，因此从Navier-Stokes方程估计它是一项非常困难的任务。...然后使用BSDE公式（其离散形式）在指定的时空位置计算解，并使用近似解与给定结束（或初始）条件之间的差异作为损失函数来训练网络参数[9]。...假设 是一组从 中抽样的一组独立随机变量，且 那么，以下等式成立 其中 。注意这里 的指数与 无关。在一些典型的应用（例如统计物理）中， 在高维情况下会很大。
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