如何为每个子列表分配分数？_如何为单词分配子列表的分数并创建新的词典 - 腾讯云开发者社区

因为没有把最核心的三个问题讲清楚，即：分层状态机、决策支持系统、以及团队角色分配。下面以我之前做的篮球AI为例，简单叙述一下：何为分层状态机？...每一层状态机都是通过为下一层状态机设定目标来实现控制（目标设定后，下层状态机将自动工作，上层不用关心动画到底播到哪了，现在到底是跑是跳），从而为上层提供更加高级拟人化的行为，所有状态机固定频率更新（如每秒...最高层的角色状态机的工作由团队AI来掌控，即角色分配的工作。而行为状态机以上的状态抉择，比如回防，到底是跑到哪一点，射球，到底在哪里起跳，路径是怎样的，则由决策支持系统提供支持。何为决策支持系统？...势力图6：现实传球可行性的map，分数越高，越容易把球传到该格子上。势力图7：容易把球传出的位置map，越容易直接传球给队友的区域分数越高。势力图8：综合map，把以上map按一定加权求和。...何为团队角色分配？每一层状态机为下一层设定一个目标，让下层自动工作，顶层角色层的目标则由最高层的团队ai进行战术指导。

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SQL窗口函数概述

Partfield可以是单个字段，也可以是用逗号分隔的字段列表。...partfield可以是聚合函数、标量函数(如LENGTH(Name)或ROUND(Salary，-2))，或者表达式(如Salary+Bonus)。...Orderfield可以是单个字段，也可以是用逗号分隔的字段列表。...例如，SUM(Scores) OVER (ORDER BY Scores ROWS 1 above)/2将分配0.00给所有没有分数值的行((0 + 0)/2)，并通过将0加到它然后除以2来处理第一个分数值...ROW_NUMBER()——为同一窗口中的每一行分配一个唯一的连续整数，从1开始。如果多行窗口函数字段包含相同的值，则为每一行分配一个唯一的连续整数。

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Python实现快速排序

即在每个子列表中，选取基准，分割数据。直到被分割的数据只有一个或零个时，列表排序完成。...当left与right相遇时，移动结束，将基准数据10赋值给相遇的位置，此时第一轮排序完成，列表被基准数据分割成了两个子列表，基准数据10的位置就是排序完成时的位置。 7....递归地对分割的两个子列表进行相同的操作。...然后递归对左右两个子列表执行相同操作，递归结束的条件就是列表的长度小于2时(start>=end)，此时直接返回。...快速排序除了需要传入待排序列表以外，还需要传入排序的开始索引和结束索引，也就是说快速排序可以指定排序列表中的部分数据，在递归的时候就是排序部分数据。

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c++多线程学习（一）

本篇文章围绕以下几个问题展开：何为进程？何为线程？两者有何区别？何为并发？C++中如何解决并发问题？C++中多线程的语言实现？...对于这句话我的理解是：进程可以获取操作系统分配的资源，如内存等；进程可以参与操作系统的调度，参与CPU的竞争，得到分配的时间片，获得处理机（CPU）运行。...何为线程？线程是进程中的一个实体，是被系统独立分配和调度的基本单位。也有说，线程是CPU可执行调度的最小单位。也就是说，进程本身并不能获取CPU时间，只有它的线程才可以。...引入线程之后，将传统进程的两个基本属性分开了，线程作为调度和分配的基本单位，进程作为独立分配资源的单位。...我对这句话的理解是：线程参与操作系统的调度，参与CPU的竞争，得到分配的时间片，获得处理机（CPU）运行。而进程负责获取操作系统分配的资源，如内存。

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Transformer图解

它们被用于许多应用程序，如机器语言翻译、会话聊天机器人，甚至为更好的搜索引擎提供动力。 Transformer在当今深度学习领域风靡一时，但它们是如何工作的呢？...为什么它们优于以前的序列数据模型，如递归神经网络、GRU 和 LSTM？你可能听说过不同的著名Transform模型，例如 BERT、GPT 和 GPT2。...它包含 2 个子模块，多头注意力模块，后面是一个全连接网络。两个子层中的每一个都存在残差连接，然后进行层归一化。为了对此进行分解，让我们首先看一下多头注意力模块。...解码器是自回归的，它以一个开始标记开始，它将先前输出的列表作为输入，以及包含来自输入的注意力信息的编码器输出。解码器在生成令牌作为输出时停止解码。让我们来看看解码步骤。...然后解码器获取输出，将其添加到解码器输入列表中，并继续解码直到预测到标记。对于我们的案例，最高概率预测是分配给结束标记的最终类别。

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6.python3实用编程技巧进阶（一）

1.1.如何在列表中根据条件筛选数据 # 1.1.如何在列表中根据条件筛选数据 data = [-1, 2, 3, -4, 5] #筛选出data列表中大于等于零的数据 #第一种方法，不推荐 res1...# 1.2.如何在列表中根据条件筛选数据 from random import randint #创建学生字典,学号为1~20，分数为50~100随机 d = {'student%d'% i: randint...(50,100) for i in range(1,21)} print(d) #过滤出分数为90的学生字典 #第一种方法 d1 = {k:v for k,v in d.items() if v >=...randint(0,20) for _ in range(20)} print(s) #筛选出能被3整除的数 s1 = {x for x in s if x % 3 == 0} print(s1) 1.4.如何为元祖中的每个元素命名...= 'male': pass student = ('derek',22,'male','111@qq.com') func(student) 方案一：定义枚举类型 #1.4..如何为元祖中的每个元素命名

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Java数据库分表与多线程查询结果汇总

这时候数据库分区和分表技术就应运而生了区别分表分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张子表，而各个子表存储空间彼此独立。...分区分区也是按照一定的规则进行数据划分，对各部分数据各自存储，但在处理逻辑上，散列存放的数据还是属于同一张大表。...我们姑且用CPU复杂型公式进行计算 int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1; 均匀分配数据确定好线程的大小，我们还要考虑一个问题...，那就是我们如何为一个线程均匀地分配数据的处理量，在当前的需求下，就是如何均匀地为每个线程分配对应处理的月份，可以参考以下代码： /** * 平衡分组算法 - 已知分配份数 * @param sourceList...} } } return group; } 多线程实现要对所有子线程进行汇总，就必须使用Callable和Future的方式来实现多线程，我们就可以拿到每个子线程的查询返回

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深入理解JVM(③)——之HotSpot虚拟机对象探秘

在解释Java堆是如何为对象分配空间的时候，先解释两个虚拟机常用的分配空间方式。...空闲列表当一块儿内存的空间不是规整的时候，已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起，那就没办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例...，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”（Free List）。...第一类是用于存储对象自身运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志等。...这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机中分别为32个比特和64个比特，称为 “ Mark Word ” 。

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JVM：全面解析Java对象的创建、内存布局 & 访问定位流程

方式2：空闲列表假设Java堆内存不规整，内存分配将采用空闲列表分配形式：虚拟机维护着一个记录可用内存块的列表，在分配时从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录额外知识...因此：使用带 Compact 过程的垃圾收集器时，采用指针碰撞；如Serial、ParNew垃圾收集器使用基于 Mark_sweep算法的垃圾收集器时，采用空闲列表。...如 CMS垃圾收集器特别注意对象创建在虚拟机中是非常频繁的操作，即使仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也会引起线程不安全如，正在给对象A分配内存，指针还没有来得及修改，对象B又同时使用了原来的指针来分配内存...下面我会详细说明每一块区域。...2.1 对象头区域此处存储的信息包括两部分：对象自身的运行时数据（Mark Word）如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等该部分数据被设计成

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Carson带你学JVM：Java对象的创建、内存布局 & 访问定位全过程解析

假设Java堆内存不规整，内存分配将采用空闲列表分配形式：虚拟机维护着一个记录可用内存块的列表，在分配时从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录额外知识分配方式的选择...因此：使用带 Compact 过程的垃圾收集器时，采用指针碰撞；如Serial、ParNew垃圾收集器使用基于 Mark_sweep算法的垃圾收集器时，采用空闲列表。...如 CMS垃圾收集器特别注意对象创建在虚拟机中是非常频繁的操作，即使仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也会引起线程不安全如，正在给对象A分配内存，指针还没有来得及修改，对象B又同时使用了原来的指针来分配内存...2.1 对象头区域此处存储的信息包括两部分：对象自身的运行时数据（Mark Word）如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等该部分数据被设计成...2.2 实例数据区域存储的信息：对象真正有效的信息即代码中定义的字段内容注：这部分数据的存储顺序会受到虚拟机分配参数（FieldAllocationStyle）和字段在Java源码中定义顺序的影响

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【RLHF】想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）

通过这个「排序序列」，模型将会学习如何为每一个句子进行打分。听起来很绕对吧？既然最终目的是训练一个句子打分模型，为什么不让人直接打分，而是去标排序序列呢？...而作文的分数也成为了整个语文考试中不确定性最大的环节。因为「打分」这个行为的主观性太强，同一篇作文不同的老师可能会打出不同的分数。...可以看到，loss 的值等于排序列表中所有「排在前面项的 reward」减去「排在后面项的 reward」的和。...首先我们会先准备一份数据集，每一行是一个排序序列（用 \ t 符号隔开）。排在越前面的越偏「正向情绪」，排在越后面越「负向情绪」。...我们输入两个评论句子： texts = [ '买过很多箱这个苹果了，一如既往的好，汁多味甜～', '一台充电很慢，信号不好！退了！又买一台竟然是次品。。服了。。'

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MySQL 分表查询

下面是详细介绍如何基于哈希的分表的步骤：步骤1：创建子表首先，你需要创建多个子表，每个子表将存储一部分数据。通常，子表的数量是一个固定值，例如10个或100个，具体取决于你的需求。...•查询性能：基于哈希的分表通常适用于特定查询模式，如范围查询或特定条件查询。其他查询可能需要合并多个子表的结果，这可能会增加查询的复杂性和性能开销。...以下是详细介绍如何基于范围进行分表的步骤：步骤1：创建子表首先，你需要创建多个子表，每个子表将存储一部分数据。每个子表应该包含与原始表相同的结构，但只包含特定范围内的数据。...在上面的示例中，我们为每一年创建了一个子表，例如orders_2023和orders_2024。步骤2：数据路由在插入数据时，需要根据数据的范围条件将数据插入到对应的子表中。...以下是详细介绍如何基于列表进行分表的步骤：步骤1：创建子表首先，你需要创建多个子表，每个子表将存储一部分数据。子表应该包含与原始表相同的结构，但只包含符合特定条件的数据。

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文本处理，第2部分：OH，倒排索引

因此，我们可以在划分IDF分数（在每个发布列表的头部）之后，计算具有匹配项的发布列表的所有TF分数的总和。Lucene还支持查询级别提升，其中一个提升因子可以附加到查询条件。...我们的想法是，我们遍历静态分数减少幅度的发布列表，所以我们更有可能访问总分（静态+动态分数）较高的文档。...Lucene提供了一个明确的“优化” 分布式索引对于大型语料库（如Web文档），索引通常分布在多台机器上。有两种分配模式：术语分区和文档分区。...每列表示文档的分区，而每行表示整个语料库的副本。 p2 (1).png 在文档索引期间，首先随机选择一排机器并分配用于构建索引。当一个新文档被抓取时，随机挑选一个来自所选行的列机器来承载文档。...额外的：在第一轮中，查询被广播到返回其本地IDF的每一列。查询处理器将收集所有IDF响应并计算IDF的总和。在第二轮中，它将查询连同IDF总和一起广播给每一台机器，这将根据IDF总和计算本地分数。

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使用Tensorflow模仿HearthArena炉石卡片排名算法

HearthArena是一个为玩家提供竞技场工具的网站，玩家可以通过给每一张卡牌分配一个分数来进行选择(分数越高的卡牌越好)。 heartarena算法是如何工作的?...然而，为了实现这一目标，我也创造了一个模型，即为任何30张纸牌的卡组分配分数。这个项目有两个主要部分——获取卡组和胜率的数据并重新格式化，以及建立预测分数的模型。首先，获取数据。 ?...但是我只能找到关于卡牌的信息和它们的胜率(如Fireheart - 66%胜率)，所以我缺少之前挑选的卡牌和相应的分数的数据。...对于这个模型，我拥有所有我需要的数据——牌组列表以及相关的胜率，它们可以被规范化以获得牌组分数。 ? 在提取数据之后，有必要对其进行格式化，以便能够将其输入模型。...在使用这个模型运行了几次之后，我可以说它在分配分数方面相当准确，我基本上同意这个算法所做的选择。

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Redis数据结构：Zset类型全面解析

Zset 不仅可以存储键值对，还可以为每个元素分配一个分数，然后根据这个分数进行排序。这使得 Zset 非常适合用于实现排行榜、时间线等功能。...3.2、压缩列表（ziplist）压缩列表是一种为节省内存而设计的特殊编码结构，它将所有的元素和分数紧凑地存储在一起。...每一层都包含一个指向下一个节点的指针（forward）和一个表示当前节点到下一个节点的跨度（span）。...结构差异：B+ 树是一种多路搜索树，每个节点可以有多个子节点，而跳表是一种基于链表的数据结构，每个节点只有一个下一个节点，但可以有多个快速通道指向后面的节点。...而在主要进行内存操作，且需要频繁进行插入和删除操作的场景（如 Redis）中，跳表可能更有优势。 Mysql 为什么使用 B +树，而不是跳表？

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Synchronized解析——如果你愿意一层一层剥开我的心

; _cxq = NULL ; FreeNext = NULL ; _EntryList = NULL ; // 处于等待锁block状态的线程，会被加入到该列表...对象头：Hotspot虚拟机的对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段）、Class Pointer（类型指针）。...对象头对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段）、Class Pointer（类型指针）。 ?...从JDK6开始，HotSpot虚拟机开发团队对Java中的锁进行优化，如增加了适应性自旋、锁消除、锁粗化、轻量级锁和偏向锁等优化策略。自旋锁何为自旋锁？...如没并发可能，直接上来就ConcurrentHashMap。锁粗化何为锁租化？锁粗话概念比较好理解，就是将多个连续的加锁、解锁操作连接在一起，扩展成一个范围更大的锁。为何需要锁租化？

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因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(4)

对于权重更新方法，主要是基于倾向得分，构造使不同策略组的样本分配均衡的权重，其充满科学的思维深深的吸引着我们。但是其中也面临着重重困难，倾向得分是否估计的准确？是否所有相关变量都是混杂因子？...在得到各子块的CATE后，可以通过合并这些子块的CATE来获得对整个观测数据的策略效果，如公式(8)类似，我们以ATE的计算为例：具体来说，如果我们将整个数据集分成 J 个子块，则估计ATE为： ?...等频率方法通过样本出现的概率(如倾向分数)来分割块，使样本相关变量在每个子组(块)中具有相同的出现概率(即倾向分数)。...例如，疾病进展的替代标记物(即中间结果)，如艾滋病患者的CD4计数和病毒载量的测量是处理后变量[40]。...根据三大假设， S 的潜在结果是独立于策略分配，子块的策略效果可以通过比较下面两组的结果来得到：和其中，和是两个处理后变量值。

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深度 | 拓扑数据分析TDA，有望打破人工智能黑箱的神奇算法

如果选择其中的两个子组，Ayasdi 技术允许研究者根据他们的 Kolmogorov-Smirnov 分数（KS 分数）生成特征列表。每个特征有两个分布——每个子组各有一个分布。...KS 分数衡量两个子组之间的差异。与本结构相关的也就是标准统计意义上的 P 值。其解释是，排列在第一位的变量是最能区分两个子组的变量，而其余的特征是按其区分能力排列的。...通常，通过查看列表能获得有用的解释，即，是何因素导致了不同子组之间的区别。 ? 然而，该列表解释起来往往很复杂。...就像 Google 搜索后会得到一长串回复一样，人们很可能会发现列表顶部分布不成比例，较低的响应又不为人们所关注。我们怎样才能进一步提高这些「比较列表」的透明度和可理解性呢？...对于矩阵 M 中的每一列 c_i（即转置矩阵 M^T 的每一行），我们现在可以计算子组 G 中每一行的均值，即 c_i 的平均值。我们将把它记为 fi,G。

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想学FM系列(8)-SAP FM模块:主数据(6)-主数据细分

3.1.5 主数据的细分 FM模块还提供了对账户分配要素主数据的细分支持，将账户分配要素的主数据，按照企业需要的规则来细分段，每一段的单独编码都有着相应的含意，主要起充分挖掘和规范主数据的使用，并方便后期报表中按照账户分配要素单独的分细段进行报表分析...（例如在报表库4FM中将细分数据特性放出来，即可支持单独细分段的报表查看）。...分配要素：选择要激活细分的账户分配要素。活动的：激活选上。分隔符：子串间分隔用的符号，有’-‘、’.’，’\’，’/’四种。...增强使用对细分子串的使用，SAP还提供了BADI进行用户增强业务逻辑： FM_MD_SUBID_TYPE：用来增强检查子串部门标识； FM_MD_SUB_VALUES：用来增强检查各个账户分配要素的各个子串的值...弹出来各个字串，回车下一步，如果各个子串的定义不存在，要求录入子串的名称，如下 ? 保存即可。 ? 最后生成的基金中心是分成了相应个数据的子串，子串间用分隔符号来分开。

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深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现

行为评价：信用分配问题如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵来训练神经网络。那么这就成为了常见的监督学习。...这被称为信用分配问题：当智能体得到奖励时，很难知道哪些行为应该被信任（或责备）。想想一只小狗在行为良好后几小时就会得到奖励，那么它会想明白为什么会得到奖励吗？...然而，如果我们花足够多的时间来训练游戏，平均下来好的行为会得到比坏的行为更高的分数。因此，为了获得相当可靠的动作分数，我们必须多次运行并将所有得分数归一化（通过减去平均值并除以标准偏差）。...在执行阶段，算法将运行策略，并在每一步我们将评估这些梯度张量并存下来。在多次运行后，如刚学的一样，将去调整这些梯度（即，通过动作得分乘以梯度并使它们归一化），并计算调整后的梯度的平均值。...为此，我们将调用优化器的apply_gradients()函数，该函数接受梯度向量/变量对的列表。

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