我正在寻找一个公式，将我的数字随机化，直到它们在一个范围内求和 - 腾讯云开发者社区

如果您使用相同的输入多次调用哈希函数，它将始终返回相同的数字，并且返回的数字始终在承诺的范围内。该范围取决于哈希函数，有些使用 32 位整数（即 0 到 40 亿），有些则更大。...由于输入可以是任何字符串，但返回的数字在某个承诺的范围内，因此两个不同的输入可能会返回相同的数字。这称为“冲突”，好的哈希函数会尝试尽量减少它们产生的冲突数量。但完全消除碰撞是不可能的。...如果我们编写一个返回 0 到 7 范围内的数字的哈希函数，并为其提供 9 个唯一输入，则可以保证至少发生 1 次冲突。为了可视化碰撞，我将使用网格。网格的每个方块将代表哈希函数输出的数字。...每次我们对一个值进行哈希处理时，我们都会使其网格上相应的方块变暗一点。这个想法是创建一种简单的方法来查看哈希函数如何避免冲突。我们正在寻找的是一个良好、均匀的分布。...为什么所有这些乱码字符串都会散列到相同的数字？我对 141 万亿个随机字符串进行哈希处理，以找到在使用 murmur3 时哈希到数字 1228476406 的值。

1963 0

纸上谈兵: 数学归纳法, 递归, 栈

数学归纳法数学归纳法(mathematical induction)是一种数学证明方法，常用于证明命题(命题是对某个现象的描述)在自然数范围内成立。...它们实际上意味着，命题对于n = 1成立 -> 命题对于n = 2成立 -> 命题对于n = 3成立……直到无穷。因此，命题对于任意自然数都成立。...(这个公式据说是高斯小学时想出来的。老师惩罚全班同学，必须算出1到100的累加，才能回家。于是高斯想出了上面的方法。天才都是被逼出来的么？) 我们的命题是: 高斯求和公式对于任意自然数n都成立。...我们在寻找到f(1)之前，会有许多空缺: f(n-1)的值什么？ f(n-2)的值是什么? …… f(2)的值是什么？f(1)的值是什么?...我们的第一个问题是f(n)是什么，结果，这个问题引出下一个问题，再下一个问题…… 每个问题的解答都依赖于下一个问题，直到我们找到第一个可以回答的问题: f(1)的值是什么?

1.3K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用蒙特卡洛树搜索实现围棋落子算法

在计算机科学中，当面对一个计算量大的复杂问题时，一种常用的做法就是引入概率和随机性，我们不一定要寻找理论上的最优做法，我们只要以一定的概率寻找到相对优越的做法即可。...本节我们引入一种带有随机性的树搜索算法叫蒙特卡洛树搜索，它属于蒙特卡洛随机化算法中的一个分支，这种算法的特性是使用概率和随机化的方法去分析极度复杂和棘手的问题。...根据上图，我们把当前棋盘状况抽象成一个树节点，它有两个值，’/‘左边的值是获胜的数量，右边的值是模拟次数，比如说给定一个棋盘局面，我让两个围棋机器人在当前局面下随机落子直到分出胜负为止，假设当前棋盘是黑棋落子...接着我们构造两个机器人，然他们基于三个叶子节点的棋盘状况随机落子，直到分出胜负： ?...我们用一个数学公式来计算： ? 其中w是当前节点的胜率，N对应的是符号’/‘右边的数字，也就是从该节点开始包括它的子节点总共模拟了多少盘棋局，n是当前节点孩子节点中符号’/‘右边对应的数字。

2.9K3 2

谷歌“公式制造机”登上Nature，你也能用它“变成”数学天才 | 开源

而发现连分数里那些特殊整数的规律，需要有长年数学知识的积累，更要有易于常人的直觉。有了拉马努金机器，就可以用电脑代替人的思维去寻找特殊的连分数了。并且连分数还应用到了各种概念上重要的数字上。...随后增加hits的精度并重新比较，重复这个过程直到hits达到指定精度。这个最终的结果就提供了一个新的连分数。 ?...研究者还观察到所有的最小值都是全局的，并且它们的误差为0，也就是说所有的梯度下降过程最后都会得到L=0的解。这个优化问题起始于一个大的点的集合，在示例当中，所有初始条件被放置在一条线上。...另一个正在发展的领域是软件，它可以检查人类写的数学证明，并检查它是否正确。正如证明自动化的先驱Zeilberger所述：最终，人类将会被淘汰。...他没受过正规的高等数学教育，沉迷数论，尤爱牵涉π、质数等数学常数的求和公式，以及整数分拆。拉马努金习惯以直觉导出公式，不喜作证明（事后往往证明他是对的）。

3241 0

扫雷与算法：如何随机化的布雷（一）

补充：「扫雷与算法」小程序会在写完后进行开源，发布在我的 GitHub 上面。...方法一最想当然的方法就是随机的在二维区间寻找一个点布雷即可，代码如下： for (var i = 0; i < mineNumber; i++) { var row = this.rangeRandom...; i++) { //通过死循环来实现不停的寻找，直到安置好雷 while (true) { var row = this.rangeRandom(0, this.rowCount...最重要的一点是：每个位置安置雷的概率并不是等可能的，也就意味着它不能做到随机化。我尝试过在小程序上进行概率模拟，搞了半天也没弄好，每次都会卡死，后续发现能优化继续模拟出概率来的话再补上。...总结在大部分情况下，方法二与方法三是可以满足我们随机化处理的过程的，但方法二有可能运行卡死崩溃，方法三中每个位置安置雷的概率并不是等可能的。

1.2K3 0

最优的卷积神经网络架构设计

密集连接块（DenseNet）一个宽网络上的跳过连接（ResNext）神经架构搜索 NAS是一种寻找最优神经网络架构的算法。绝大多数NAS算法工作原理类似。...它们的动机是：如果“架构搜索”在固定的块和连接上表现得很好，那么在更大的搜索空间下(例如：随机连接)将会产生一些更优的配置。...张量聚合的方式不止一种，很多优异的网络在没有进行加权的情况下直接进行求和或连结--但不会对性能造成较大的影响。...上述表格中描述的这些过去常用的网络结构同样也用在了ResNets，DenseNets和NASNets中。注意，这并不是一个完全的随机神经网络。它并不是完全从零开始随机化。...作者试图让读者明白的一个重要观点--他们还没有实现完全意义的随机化神经网络，但正开始对组件搜索空间一步一步的进行深入的探索。在这些约束条件下，各种经典的随机模型图被用来生成网络的随机连接。

7154 1

学界 | 我们还缺多少基础理论，才能在高中开设深度学习课程？

这一串结构中的 36 个镜片都是有着特定的意义才被插入其中的，它们分别负责纠正某些特定的异常情况。这就要求我们有一个非常清晰的心理模型，弄清每个镜片对透过它的光线有什么作用。...并且，如果这个抽象概念是可以被量化的那就更高了。这样一来，你可以将数字输入到一个公式中，进行粗略的分析，这会帮助你设计你的网络结构。我们距离这样的语言还很遥远。那么，让我们从更简单的情况入手。...相应地，我只将我的发现发表在了我的博客中。现象：随机梯度下降（SGD）算法的随机初始化足够好，但是之后小的数值错误或者不恰当的步长会破坏随即梯度下降过程。...在这里，我勉强将这个现象记录下来。现象：Dropout 比其他的「 随机化策略」更加有效我不知道如何将类似于 Dropout 的算法归类，所以我在这里将他们称为「 随机化策略」。...也许你已经思考过这些问题，但是我们没有把我们关于这些概念的语言标准化。让我们将我们都同意的一组现象归拢。接着，我们可以试着去将它们解释清楚。

2162 0

cs231n之SVM算法和SoftMax算法

以上就是SVM的基本思想。如果把寻找一个最佳的W比作在一座山中寻找最低点的话，那么SVM就是不断尝试沿着下降的路向前走，一直走到山谷最低点。...x（这里的x是一个自定义的数字，可以是1，2等等，这个x是一个阈值，表示LaM的分数到底超过其他S多少才算可以接受），最后将每个的结果求和这样就可以得出一个数字Ls。...4.我们能看见公式中最后还有一个直接定义的项，这个一项被称为正则项。大家可以想想，我们前面获取的评价LsM是基于训练图片集的，但是我们正在需要进行预测的是测试图片集。...一般来说，取的数字都是2的幂 2.SVM代码实现 1.我的项目 1.先上一个github吧，会持续更新直到把cs231n课程学习完：cs231n 2.我的项目目录： ?...，最终找到最好的学习率和正则参数) 3.num_test：测试集数量(在获取到最好的学习率和正则参数之后，测试最终的正确率) 4.num_dev：随机训练集数量(用于实现随机化梯度下降的)。

8946 0

怎样设计最优的卷积神经网络架构？| NAS原理剖析

1.4K2 0

强化学习的线性代数

在这里，我们可以看到的所有公式。符号(*)表示最优的。公式有最佳动作决定的状态值，和一个q状态。...我指导过很多学生在RL工作，那些做得更多的人总是那些知道正在发生什么，然后知道如何应用它的人。...Q-learning是在2015年解决Atari游戏等问题的著名算法。线性代数特征值回想一下，系统A的一个特征值-特征向量对（λ，u）是一个标量和向量，公式如下 ?...马尔可夫链是由转移矩阵P决定的。概率矩阵的作用类似于对动作求和的转移矩阵T(s,a,s')。在马尔可夫链中，下一个状态由: ? 这个矩阵P有一些特殊的值,你可以看到,这是一个特征值等于1的特征值方程。...这样就将我们的系统移向一个线性算子(矩阵) i)让我们把一些术语重新表述为一般形式更新的前半部分，R和T的总和，是一个明确的奖励数字;我们称之为R(s)，接下来，我们将转换的总和转换为一个概率矩阵(和一个马尔可夫矩阵匹配

9482 0

nanoflann库

点云处理过程中可能会遇到寻找最临近点的问题，常用的解决方案就是用空间换效率。例如建立kd-tree等树状结构来代替遍历。...它们的索引存储在结果对象中。查看示例使用代码： 2....每个叶子都包含一个列表，其中包含哪些点落入其范围内。在构建树的同时，递归地分割节点，直到内部的点数等于或低于某个阈值。那是leaf_max_size。...在进行查时，“树算法”通过选择叶节点结束，然后在叶中的所有元素内对查询的最近点执行线性搜索（一个接一个）。...选择哪个数字确实取决于应用程序，甚至取决于处理器高速缓存的大小，因此理想情况下应该执行一些基准测试以最大限度地提高效率。但为了帮助选择一个比较合适的参数作为一个基准，我提供了以下两个基准。

3.9K2 1

这些常见的 PHP 代码性能对比你必须知道

如果你正在寻找在生产中进一步减少执行时间的可能性，这将非常有用。让我们来看看哪些 PHP 方法可能会被性能更好的方法取代，以及是否有任何成本或权衡。...删除重复项你有一个包含重复项的大型数组，并且希望删除它们，以便只有一个具有唯一值的数组。...常规 preg_match('/[a-zA-Z0-9]+/', $string); 其他方式 ctype_alnum($string); 性能我创建了一个包含超过 100k 字母数字和非字母数字字符串的数组...额外的性能改进以下是我在编码约定中搜集的一些附加方法，我发现它们可以略微提高性能 (如果适用)：更喜欢 JSON 而不是 XML 在之前声明变量，而不是在循环的每次迭代中声明变量避免循环头部中的函数调用...我同意，生产中的性能取决于诸如数据库查询之类的瓶颈，在处理性能时应该重点关注这些瓶颈。但我认为，如果有更快的替代方案，例如，在 regex 更容易处理和维护的情况下，为什么不使用它们呢？

1.5K2 0

Excel常用函数

1、指定数值求和 =SUM(10,20,30) 2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据 =SUM(C5,C9,C3) 3、也可以将指定单元格直接相加...=SUM(C2 + C4) 4、区域求和，输入=sum()，在括号中间按住ctrl选中所需要求和的数据 =SUM(C2:C11) 5、多个区域求和，输入=sum()，在括号中间分别按住ctrl选中所需要的多个区域的数据...(range，criteria，sum_range)Sumif（条件区域，求和条件，实际求和区域），第二个求和条件参数在第一个条件区域里。...1、获取指定单元格在范围内进行排名 =RANK(C3,C2:C11) 9、排名次函数RANK.EQ() 与RANK函数用法一致返回一列数字的数字排位。...*year* 参数的值可以包含一到四位数字。Excel 将根据计算机正在使用的日期系统来解释 *year* 参数。

3.5K4 0

NIPS 2018 | 哪种特征分析法适合你的任务？Ian Goodfellow提出显著性映射的可用性测试

模型参数随机化检验将显著性方法在训练好的模型上的输出与显著性方法在一个随机初始化的、结构相同的未训练网络上的输出进行对比。...我们通过一系列对于线性模型和一个简单的 1 层卷积求和池化（sum pooling）架构的分析来说明我们的发现，同时也与边缘检测器进行了对比。...梯度量化了在每个输入维度上的变化量会在输入的一个小的邻域内如何改变预测结果 S(x)。梯度输入。...坐标（Gradient，mixed_7b）显示的是从 Logits 开始直到 mixed_7b 的顶层已经被重新初始化的网络的梯度解释。最后一列对应于一个权值完全重新初始化的网络。...图 23：对在 MNIST 数据集上训练的 CNN 分别进行独立、连续的重初始化工作。 ? 图 27：应用在一维卷积求和模型上的显著性方法。

7612 0

通过BP神经网络对于图像压缩的实现

BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程...因为在我搜集了很多资源来看,如果我们使用一些其他的激活函数或者直接放弃使用激活函数,不过我们使用多少次隐藏层,我们最终得到的仍然是一个线性的函数,但是在使用非线性的sigmoid函数以后,就不会有这个问题...,年级主任然后就跟班主任说你给我去找问题,,,一直到你们这些学生,老师让你们去改.这样对应的就是我们神经网络的输入层一直改到输出层.在这里使用到的一个重要的法则就是梯度下降法则....对于推导过程，简单的来说就是链式求导，由上面公式我们可以看出反向传播也是求导，只是对于隐层以及输入层来说，它们所产生的误差在传播过程中能够影响每一个最终的输出层单元，所以我们需要对其产生的误差求和。.... 3:基于MATLAB的BP神经网络图像压缩过程的分析: 因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节. 1:训练样本的构建因为我的机器的性能不够

1.3K10 0

随机化在计算机中的应用:信息（索引）查找、信息加密【

引言哈希表:本质是通过随机化，把一个比较大的、稀疏的空间，映射到一个比较小的、紧密的空间中。在计算机中，它通常是通过数组实现的。...对索引进行查询的演变：将关键词变成一个编号，通过数学变换，把每一个中国人的名字都可以对应一个数字。将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。...I 哈希表 1.1 哈希表的本质哈希表本质是通过随机化，把一个比较大的、稀疏的空间，映射到一个比较小的、紧密的空间中。在计算机中，它通常是通过数组实现的。...将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。假如汉字有3万个，每个汉字就对应了一个从0~29999的数字。...类似地，每一个中国人的名字都可以对应一个数字。建立索引时，直接把“张楠”存放到第105,004,003个存储单元，将来查找时，只要用上面的公式做一次计算，就能直接找到“张楠”在索引中的位置。

1523 0

因果推断—现代统计的思想飞跃：过去、现在到未来（伯克利丁鹏博士万字长文）

又如，屈原在《天问》开篇，就追问日月星辰运行的原因。长期以来，人们一方面好奇地追问原因和结果的关系，一方面又苦于这些概念的模糊性。于是，这些话题在很长一段时间都仅仅局限在哲学和文学的范围内。...这些成果也许并没有完全解决休谟的问题，但是它们给出了因果关系新的思考方式和推理框架。下面，我将分三部分回顾历史。...但是，这些记号将开启一扇窗，迎接新思想的曙光。潜在结果和，以及平均因果作用，在某种意义上，都是假想的数字。仅有这些定义，还不能说明这个模型的现实意义。...最后一步的中心极限定理在内曼的原文仅仅是一个直觉的证明，一直到了 Paul Erdos, Alfred Renyi 和 Jaroslav Hajek 工作的出现，这类中心极限定理的证明才被严格化[4]。...上面的联合分布的公式具体化成：用上面的图，如何思考因果关系的问题呢？珀尔引入了 do 算子，表示干预某个随机变量到某个值，这类似我们在实验中控制某个变量。我先给一般的公式，再给具体的例子。

1K1 0

刷脸背后，卷积神经网络的数学原理原来是这样的

在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。...我的目标并不是让你记住这些公式，而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。简介过去我们接触到了密集连接的神经网络。那些神经网络中，所有的神经元被分成了若干组，形成了连续的层。...核卷积的例子在将我们的滤波器放在选中的像素上之后，我们将卷积核中的每一个数值和图像中对应的数值成对相乘。最后将乘积的结果相加，然后把结果放在输出特征图的正确位置上。...就像在密集连接神经网络中一样，我们的目标是在一个叫做梯度下降的过程中计算导数，然后使用它们来更新参数值。在计算中我们会使用链式法则——这个我在之前的文章中提到过。...全卷积池化层除了卷积层，CNN 通常会用到所谓的池化层。它们最早被用来减小张量的大小以及加速运算。这些层是比较简单的——我们需要将我们的图像分成不同的区域，然后在每一个部分上执行一些运算。

3692 0

翻译 | 简单而有效的EXCEL数据分析小技巧

我感到非常荣幸，在我的职业生涯开始的时候就接触到了EXCEL。工作了这么多年后，我已经掌握了很多比以前更快处理数据的方法。EXCEL有着丰富的函数，使得我们通常困扰如何选择最有效的那个。...LEN()-这个公式可以以数字的形式返回单元格内数据的长度，包括空格和特殊符号。 ? 示例：=Len(B3) =23 4....If()：我认为在EXCEL众多函数之中最有用的一个。当特定的事件在某个条件下为真，并且另一个条件为假时，可以使用这个公式来进行条件运算。例如：你想对每个销售订单进行评级，“高级”和“低级”。...数据透视表：每当你在处理公司的数据时，你需要从“北区分公司贡献的收入是多少？”或“客户购买产品A订单的平均价格是多少？”以及许多类似的其它问题中寻找答案。...2.按Ctrl + Shift +向下/向上箭头：选择包括从当前单元格直到最顶部或最底部范围内的数据。

3.4K10 0

【技能get】简单而有效的 EXCEL 数据分析小技巧

3.4K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

哈希函数如何工作 ?

纸上谈兵: 数学归纳法, 递归, 栈

使用蒙特卡洛树搜索实现围棋落子算法

谷歌“公式制造机”登上Nature，你也能用它“变成”数学天才 | 开源

扫雷与算法：如何随机化的布雷（一）

最优的卷积神经网络架构设计

学界 | 我们还缺多少基础理论，才能在高中开设深度学习课程？

cs231n之SVM算法和SoftMax算法

怎样设计最优的卷积神经网络架构？| NAS原理剖析

强化学习的线性代数

nanoflann库

这些常见的 PHP 代码性能对比你必须知道

Excel常用函数

NIPS 2018 | 哪种特征分析法适合你的任务？Ian Goodfellow提出显著性映射的可用性测试

通过BP神经网络对于图像压缩的实现

随机化在计算机中的应用:信息（索引）查找、信息加密【

因果推断—现代统计的思想飞跃：过去、现在到未来（伯克利丁鹏博士万字长文）

刷脸背后，卷积神经网络的数学原理原来是这样的

翻译 | 简单而有效的EXCEL数据分析小技巧

【技能get】简单而有效的 EXCEL 数据分析小技巧

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐