DateTime模块以Python编程语言预先安装，因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中，现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前，您应该知道您还需要一个警报音，在警报时会响起。
在本章中，你将了解所有这些以及更多。然后，您将完成两个不同的编程项目：一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
在这个碰运气游戏中，你掷骰子来收集星星。你掷得越多，你能得到的星星就越多，但是如果你得到三个头骨，你就失去了一切！这款快速多人游戏可以支持任意多的玩家，是聚会的理想选择。
如果你使用的是Python 2.7，别忘了将Ø处的input()替换为raw_input()。
自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石，然后随着钻石变大，找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分：前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线，而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
在开放源代码，跨平台编程中，Java是（无可争议的）重量级人物。 尽管有许多出色的 跨平台 框架 ，但很少有像Java这样统一和直接的框架 。
ROT13 密码是最简单的加密算法之一，代表“旋转 13 个空格”密码将字母A到Z表示为数字 0 到 25，加密后的字母距离明文字母 13 个空格： A变成N，B变成O，以此类推。加密过程和解密过程是一样的，这使得编程变得很简单。然而，加密也很容易被破解。正因为如此，你会经常发现 ROT13 被用来隐藏非敏感信息，如剧透或琐事答案，所以它不会被无意中读取。更多关于 ROT13 密码的信息可以在en.wikipedia.org/wiki/ROT13找到。如果你想更一般地了解密码和密码破解，你可以阅读我的书《Python 密码破解指南》（NoStarch 出版社，2018）。
咱们继续来聊聊伯克利的CS61A，这次分享的是这门课的第一个project。虽然说是project，但其实代码量不大。难度也不高，需要了解一点Python的基础语法和基本的函数式编程的思想。如果对于函数式编程还不太熟悉的，可以去历史记录里回看一下上一篇文章。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/ControlFlow.html
周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
编程世界既神秘又充满乐趣，而今天，我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程，今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏，探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者，这个项目都将为你打开编程的大门，让你体验到编程的乐趣与成就感。
当你掷出两个六面骰子时，有 17%的机会掷出 7。这比掷出 2 的几率好得多：只有 3%。这是因为只有一种掷骰子的组合给你 2（当两个骰子都掷出 1 时发生的组合），但许多组合加起来是 7：1 和 6，2 和 5，3 和 4，等等。
本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2017/11/20/how-to-win-at-risk-exact-probabilities/
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。也是当前执行速度最快的并发框架。
作者：刘凌歌 最近一段时间，「熊孩子」一词再度成为热词。这些「年纪小不懂事」爱捣乱的孩子让大人们实感无奈，不能打不能骂，只能面带苦笑对熊孩子们进行劝诫。 删存档、划屏幕、摔模型、砸口红……甚至还有偷父母钱的。说到底，这些让人头疼的「熊孩子」做一些出格的事情，反映出了良好的家庭教育的重要性，而做父母的，更应该引导孩子树立正确的价值观。 今天知晓程序就为大家推荐一款小游戏——「亲子财商大富翁」，用玩乐的方式给孩子们「爱的教育」，教会他们一些实用的财商理念。 「亲子财商大富翁」的玩法 进入小游戏，最直观的感受便是
嘿，猫头虎博主今天要介绍的是Go语言中令人惊喜的一等函数特性。🔍 Go不仅支持函数类型，还允许将函数作为值处理，并且支持闭包。这些特性为Go带来了灵活性和强大的表达能力。如果你对Go的函数特性好奇，无论是新手还是老手，都会在这篇文章中找到乐趣。
你在上一个练习中已经看到了这一点，但你可以在if语句的主体中放入任何你喜欢的东西，包括其他if语句。这被称为“嵌套”，在另一个if语句内部的if语句称为“嵌套 if”。
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点，以及适用场景。
6月15日，您可以在当地的游戏商店庆祝桌面上的角色扮演游戏并获得免费的角色扮演材料。
机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 概率论是人类描述宇宙的最基本的工具之一。它与统计分类尤其相关，可推导出大量重要结果，提升人类对外部世界的认知。本文作者 Peter Mills 将为大家扼要介绍概率论与贝叶斯定理，及其在统计分类上的应用，帮助大家改善与简化分类模型。 从贝叶斯学习入门统计分类，我将会提供将贝叶斯定理和概率论应用于统计分类的若干应用实例。本文还将覆盖基础概率论之外的其他重要知识，比如校准与验证（calibration and validation）。 这篇文章虽然针对初学者，但也需要你具备大
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
Hi，大家好。Python丰富的开发生态是它的一大优势，各种第三方库、框架和代码，都是前人造好的“轮子”，能够完成很多操作，让你的开发事半功倍。
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中雷锋网 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
我们每个人都玩过石头剪刀布，这个简单的游戏，似乎总有人特别擅长。你总觉得自己出什么，都尽在对面的掌握之中。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Protocols.html
CSS允许在网站上创建动态布局和接口，但作为一种语言，它是静态的:一旦设置了一个值，就不能更改。随机性的概念不在讨论范围之内。在运行时生成随机数是JavaScript的领域，而不是CSS的领域。真的是这样吗？如果我们考虑到一点用户交互因素，我们实际上可以在CSS中生成一定程度的随机性。让我们一起来看看！
如题图所示，今天把论坛（crossin.me）的服务器迁移到一个很萌的云服务上，速度还可以。欢迎大家常来。 这里再次感谢 aresli 同学提供的服务器，让论坛运行了两年。 经常有同学表示看完了教程不知道干嘛。我说你们自己找点项目或者小程序做做啊，看看身边有没有什么可以用程序解决的事情。可还是很多人没有头绪。我也只好像很多中学老师喜欢说的那样：“你没有问题，那我就来问你问题！” 1.难度：★ 从控制台输入或从文件中读入一段文本，统计出其中每个字符出现的次数，并按照出现次数排序输出。 例如： History
在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可能有的同学忘记了 ，一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解，我们可以先使用平均数来看，它们的平均数都是50，无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况，我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后，再取平均值。
作者简介 夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f
爱因斯坦曾说：上帝不玩掷骰子。但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量，不可揣摩的两大难题。经常听各种段子，女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下，女朋友生气是不是随机的（滑稽脸.jpg）。
（本文由四篇独立章节整合完成）游戏设计有点像写书，如果你没有首先花时间阅读和评价几本书，你就永远不可能写出一本书。那些想写书又没读过书的人，不可能创作出任何伟大的文学作品。 第一步：玩和评估 所以，第一步就是玩游戏，玩大量不同类型的游戏。如果你只玩一种类型的游戏（电子游戏、桌面游戏等），那么你应该拓宽眼界，探索不同类型的游戏和访问不同的游戏论坛。 在你玩不同类型的游戏时，你要思考是什么让这种游戏“有趣”，以及游戏的机制和元素如何让游戏变得“有趣”。（如果你觉得某游戏对你来说无趣，那么是什么让别人觉得
在之前《免越狱调试与分析黑盒iOS应用》以及前几篇文章中已经介绍了如何开始分析iOS应用，不过都是基于非越狱的机器，其本意是为了能够在自己的主力设备中进行简单的分析和调试。但是执着于免越狱其实在很多情况下需要额外的工作，如果想要在iOS上做进一步研究的话，完全的访问权限是很有必要的。
上个周末，我们几个人，从周五晚上到周日晚上，鏖战了48h，游戏策划、游戏美术、游戏开发全都从0开始！创造了一款全新玩法的游戏，并参加了一个比赛GMTK Game Jam 2022，现在比赛已结束，参赛作品有6217个。
本来是想做个抽奖的程序的，因为功能比较多，打算想着分模块来实现。就先做个骰子游戏先试试，骰子游戏功能很简单，点击开始按钮后，界面骰子图片不断切换，按下停止后，显示最终的效果。
所以你想学习编程吗？Python是最常见的语言之一，它以面向对象的结构和简单的语法的独特结合而流行。Python还是一种解释型语言，这意味着您无需学习如何将代码编译为机器语言：Python可以帮您实现这一点，从而使您有时可以在编写代码的同时立即进行测试。
作者：纪宏、袁卫 纪宏：现任首都经济贸易大学统计学系主任、教授、统计学和数量经济学博士生导师。袁卫：中国人民大学调查与数据中心主任，统计学院教授，博士生导师（摘自百度百科） 开篇不谈《红楼梦》，读尽诗书也枉然，曹公若懂概率论，不让马尔可夫链。 ——国际红学大会未入选论文 俄国著名数学家马尔可夫（1865-1922），在对俄语字母序列的研究中，提出了马尔可夫随机过程，后来扩展成统计学的一个分支，对现代统计学的发展产生了深刻影响。语言结构中所蕴藏着的统计规律，成了马尔可夫创造性思想的源泉。作为人类语言和文学发
作为一种新兴的深度学习技术，采用 DRL 面临着简单实现算法之外的诸多挑战，如训练数据集、环境、监测优化工具和精心设计的实验，以简化 DRL 技术的采用。考虑到机制与大多数传统的机器学习方法不同（DRL agent 尝试在给定环境中通过反复试验来完成任务），应用 DRL 更是困难。在这种情况下，环境和实验的稳健性在 DRL agent 开发的知识中起着最基本的作用。
**6.30（游戏：双骰子赌博）执双骰子游戏是赌场中非常流行的骰子游戏。编写程序，玩这个游戏的一个变种，如下所描述： 执两个骰子。每个骰子有六个面，分别表示值1，2，…，6。检查这两个骰子的和。如果和为2、3或12（称为掷骰子（crap））,你就输了；如果和是7或者11（称作自然(natural)）,你就赢了；但如果和是其他数字（例如：4、5、6、8、9或者10），就确定了一个点。继续掷骰子，直到掷出一个7或者掷出和刚才相同的点数。如果掷出的是7，你就输了。如果掷出的点数和你前一次掷出的点数相同，你就赢了。程序扮演一个独立的玩家。
有个因公众号认识的朋友分享给我一个问题，我觉得很有意思，就用Python实现了一下，大家可以一起来想一想。
前 言 数据科学专家必须了解概率方面的知识。通常情况下，解决许多数据科学难题的办法与概率的本质息息相关。因此，更好地理解概率能够帮助你更有效率地理解并实现与之相关的算法。 在本文中，我将会重点讲解条件概率。对于概率知识的初学者，我强烈建议你们，在深入学习概率知识之前阅读一下这篇文章： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/basic-probability-data-science-with-examples/。 预测模型很容易就可以被我们用条件概率的方式
项目名称：制作一款窗口程序的飞行棋项目 项目需求：要求至少两人对战 开发周期：两天
5. LDA 文本建模 5.1 游戏规则 对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于 φ→k和θ→m都对应到多项分布，所以先验分布的一个好的选择就是Drichlet 分布，于是我们就得到了 LDA(Latent
在现代，凯撒密码不是很复杂，但这使它成为初学者的理想选择。Project 7 中的程序“凯撒破解”可以暴力破解所有 26 个可能的密钥来解密消息，即使你不知道原始密钥。此外，如果您使用密钥 13 对消息进行加密，凯撒密码将与项目 61 的“ROT 13 密码”相同。在en.wikipedia.org/wiki/Caesar_cipher了解更多关于凯撒密码的信息。如果你想学习一般的密码和密码破解，你可以阅读我的书《Python 密码破解指南》（NoStarch 出版社，2018）。
因为公号迁移的原因，之前很多的文章都找不到了，就有小伙伴建议我把之前写过关于机器学习的文章再重新发一遍。于是我又花了点时间，重新整理了一下之前的文稿。
统计学中的一个基本活动是创建能够用少量数字总结数据的模型，从而提供数据的简洁描述。在本章中，我们将讨论统计模型的概念以及如何用它来描述数据。
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 📷 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 —— 词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我们是个黑盒子。所以在统计文本建模中，我们希
期望这个概念我们很早就在课本里接触了，维基百科的定义是：它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和。换句话说，期望值衡量的是多次实验下，所有可能得到的状态的平均结果。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Carl Tashian 编译 | 陈远鹏，Melody 罗马12毫米骰子，PAS（一个英国政府管理下的保护文物志愿者组织）/大英博物馆董事（CC BY-SA 2.0） 统计学家弗朗西斯 · 加尔顿于1890 年《自然》杂志上写道：“作为一个选择随机的工具，我发现没有什么优于骰子。把它们扔进装骰子的盒子中摇动，它们彼此相互冲撞，并与盒壁碰弹，不停的滚动，即使在一次摇骰子中，骰子的最初朝向也无法为其最终的朝向提供任何有用的线索。” 我们如何才能生成一个均匀的随机数序列
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