她说比第四个人大2岁。问第四个人岁数，他说比第三个人大2岁。问第三个人，他又说比第二个人大2岁。问第二个人，说比第一个人大2岁。问最后一个人，她说是10岁。问第五个人多少岁。...方丈要求小和尚A1把这N个盘子全部移到第三根柱子上，在移动过程中，始终只能小盘子压着大盘子，而且每一次只能移动一个盘子。...、同一列或同一对角线上。...else: print('还需要改进方法，以便更快才出来！') 输出结果： 生成随机数为47 输入你猜的数字1-100:50 错误，数字太大了! ...题目34：模拟算法解决'掷骰子游戏'，根据用户输入的骰子数量和参赛人数，由计算机随机生成每一粒骰子的点数，再累加到每一个算首的总数。
1、写在前面 在机器学习领域，关于LDA有两种含义，一是「线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）」，是一种经典的降维学习方法；一是本文要讲的「隐含狄利克雷分布（Latent...我们可以用以上的骰子模型来模拟PLSA生成一片文档的过程： 现有两种类型的骰子，一种是doc-topic骰子，每个doc-topic骰子有K个面，每个面一个topic的编号；一种是topic-word骰子...doc-topic骰子，重复如下过程生成文档中的词： 投掷这个doc-topic骰子，得到一个topic编号z； 选择K个topic-word骰子中编号为z的那个，投掷这个骰子，得到一个词； 重复至完成一篇文档所需的词语数...在这个过程中，我们并未关注词和词之间的出现顺序，所以pLSA是一种词袋方法。 在这里，我们定义： 表示海量文档中某篇文档被选中的概率。 表示词在给定文档中出现的概率。...LDA训练 对语料库中的每篇文档中的每个词汇，随机的赋予一个topic编号 重新扫描语料库，对每个词，使用Gibbs Sampling公式对其采样，求出它的topic，在语料中更新 重复步骤2，直到Gibbs
Jerry所谓的“水果与盘子问题”其实指的是这样一个约束问题：我们把这四种水果看成四组数据、或者简单点就是四个数据，这四个数据是随机的（拿水果来说例如水果的大小尺寸、光泽亮度、水分等等），对这个数的参数随机是简单的...老规矩，先想想，不要往下翻了哦～～ 果然，关注jerry的还是那么聪慧！！ 没错，我们可以再加一道随机！用骰子决定！ 来！...jerry_r 就是我们的编号随机数组了！...jerry_r是一个2bit的数组，也就是只能是0，1，2，3四个数，通过unique就会随机的独一无二的放到它的四个空间中。...后面通过计数因子i来顺序调用jerry_r中的编号，当然这里可以不写i++，也可以直接0，1，2，3直接调，但是如果盘子更多怎么办呢？所以Jerry一次性服务到位啦。
题目分析 题目代码 ---- 第四题：格子中输出 题目描述 StringInGrid函数会在一个指定大小的格子中打印指定的字符串。 要求字符串在水平、垂直两个方向上都居中。...假设有 m 组互斥现象，每组中的那两个数字的面紧贴在一起，骰子就不能稳定的垒起来。 atm想计算一下有多少种不同的可能的垒骰子方式。...两种垒骰子方式相同，当且仅当这两种方式中对应高度的骰子的对应数字的朝向都相同。 由于方案数可能过多，请输出模 10^9 + 7 的结果。...Pear有Q（<=50000）次询问，每次询问，他会选择所有编号在[l,r]之间，并且 编号 mod K = C 的点，修理一些路使得它们连通。...接下来Q行，每行四个正整数Li、Ri、Ki、Ci，表示这次询问的点是[Li,Ri]区间中所有编号Mod Ki=Ci的点。保证参与询问的点至少有两个。
现有两种类型的骰子，一种是doc-topic骰子，每个doc-topic骰子有K个面，每个面一个topic的编号；一种是topic-word骰子，每个topic-word骰子有V个面，每个面对应一个词；...这个过程表示在生成第m篇文档的时候，先从抽取了一个doc-topic骰子 ，然后投掷这个骰子生成了文档中第n个词的topic编号 ； 这个过程表示，从K个topic-word骰子 中，挑选编号为...对语料库中的每篇文档中的每个词汇 ，随机的赋予一个topic编号z 2. 重新扫描语料库，对每个词 ，使用Gibbs Sampling公式对其采样，求出它的topic，在语料中更新 3....而语料库中的文档对应的骰子参数 在以上训练过程中也是可以计算出来的，只要在 Gibbs Sampling 收敛之后，统计每篇文档中的 topic 的频率分布，我们就可以计算每一个 概率，于是就可以计算出每一个...对当前文档中的每个单词 随机初始化一个topic编号z; 2. 使用Gibbs Sampling公式，对每个词 重新采样其topic； 3.
2.9 MCMC和Gibbs Sampling 在现实应用中，我们很多时候很难精确求出精确的概率分布，常常采用近似推断方法。...对每个具体的骰子，由该骰子产生语料库的概率为，故产生语料库的概率就是对每一个骰子上产生语料库进行积分求和 先验概率有很多选择，但我们注意到。...现有两种类型的骰子，一种是doc-topic骰子，每个doc-topic骰子有K个面，每个面一个topic的编号；一种是topic-word骰子，每个topic-word骰子有V个面，每个面对应一个词；...现有K个topic-word骰子，每个骰子有一个编号，编号从1到K； 3....骰子中编号为z的那个，投掷这个骰子，得到一个词； PLSA中，也是采用词袋模型，文档和文档之间是独立可交换的，同一个文档内的词也是独立可交换的。
思想简介 Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法，LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或语料库中的潜在隐藏的主题信息...该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的主题中抽取出来。 对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）： 1.对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题 2....投掷这个doc->topic骰子，得到一个topic编号z。 ii. 从服从β为参数的dir分布的坛子里共K个topic-word骰子中选择编号为z的那个，投掷这枚骰子，于是得到一个词。...LDA应用 1、 相似文档发现 这个方法可以被用作新闻推荐中，正文详情页的“相关推荐”，该方法所述的相似文档是指的“主题层面”上的相似，这就比其他的基于word来挖掘的相似度更有意义。 ?...根据该文章最大主题编号找出该文章下该概率最大主题编号下的概率最大n个word词（max top n），（换句话说：该文章最大主题下的最大概率的n个词）作为该文章标签输出。
我们将专注于编程解决第二个问题，分类单独的数字。这样是因为，一旦你有分类单独数字的有效方法，分割问题是不难解决的。有很多途径可以解决分割的问题。...一种方法是尝试不同 的分割方式，用数字分类器对每一个切分片段打分。...如果数字分类器对每一个片段的置信度都 比较高，那么这个分割方式就能得到较高的分数;如果数字分类器在一或多个片段中出现问题， 那么这种分割方式就会得到较低的分数。...但是令我们好 奇的是为什么使用 10 个输出神经元的神经网络更有效呢。有没有什么启发性的方法能提前告诉 我们用 10 个输出编码比使用 4 个输出编码更有好呢?...同理，我们可以假设隐藏层的第二，第三，第四个神经元是为检测下列图片是否存在: ? 就像你能猜到的，这四幅图像组合在一起构成了前面显示的一行数字图像中的 0: ?
“投掷这个doc-topic骰子，得到一个topic编号z”这句话说的就是图下方第二个水平的箭头，具体在公式（3）中表现为p(z_(m,n) |θ_m)。...步骤3中的第二步“选择K个topic-word骰子中编号为z的那个，投掷这个骰子，得到一个词”这句话说的是图右上角那个垂直的箭头，在公式（3）中具体表现为p(w_(m,n) |φ_(z_(m,n) ))...变分法的基本思想就是：因为条件概率不好求，但是联合概率是已知的，就可以使用一种类似EM的方法，使用另外的一个概率函数去拟合要求的这个条件概率。具体资料以后再整理。...，这个过程表示在生成第m 篇文档的时候，先从第一个坛子中抽了一个doc-topic骰子θ_m，然后投掷这个骰子生成了文档中第n个词的topic编号z_(m,n)=k。 ?...，这个过程表示用如下动作生成语料中第m篇文档的第n个词：在上帝手头的K个topic-word 骰子Φ中，挑选编号为z_(m,n)=k的那个骰子φ_k进行投掷，然后生成词w_(m,n)=t。
首先将四个MR序列连接起来，形成一个四通道输入，然后进行五个尺度分析处理，即r，1 /2r，... 1 / 16r，以绿色，黄色，蓝色，粉红色高亮显示，在原始比例r处，有四个卷积块，两个用于编码，另外两个用于解码...在最后一个PMF模块的末尾，先将四个尺度的输出特征图恢复到1 / 2r比例，然后将其拼接为混合特征图。接下来，EMA模块用于有效地捕获长范围相关的上下文信息，并减少所获得的冗余混合特征。...因此，在每个PMF模块中，并行多尺度卷积块可以充分利用多分辨率特征，但保留高分辨率特征表示，并且全连接的融合块可以聚合丰富的多尺度上下文信息。...由于重建基础的元素比原始特征图少得多，因此可以显着减少非局部注意力的计算成本。如图2（b）的下部所示，输入特征图X的形状为CxDxHxW，其中C为通道编号。...在所有实验中，根据经验设置基数K = 256。采用广义骰子损失和二进制交叉熵损失的组合作为损失函数。所有实验均基于PyTorch 1.2.0进行。
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。...n 个词的topic编号zm,n； β→→φ→k→wm,n|k=zm,n, 这个过程表示用如下动作生成语料中第m篇文档的第 n个词：在上帝手头的K 个topic-word 骰子 φ→k 中，挑选编号为...但实际上有一些抛骰子的顺序是可以交换的，我们可以等价的调整2N次抛骰子的次序：前N次只抛doc-topic骰子得到语料中所有词的 topics,然后基于得到的每个词的 topic 编号，后N次只抛topic-word...于是上帝在玩 LDA 游戏的时候，可以等价的按照如下过程进行： ? 以上游戏是先生成了语料中所有词的 topic, 然后对每个词在给定 topic 的条件下生成 word。...当然，语料中的文档对应的骰子参数 θ→1,⋯,θ→M 在以上训练过程中也是可以计算出来的，只要在 Gibbs Sampling 收敛之后，统计每篇文档中的 topic 的频率分布，我们就可以计算每一个
.，12 这 12个号码的 12 个盒子中，然后掷两枚质地均匀的骰子，掷得的点数之和是几，就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完，你觉得应该怎样放球？ 这道题目可谓用意深远啊，试分析如下。...可能的解答？ 无论如何，我们先得想想题目是什么意思。所谓质地均匀的骰子，解读一下，就是每次掷骰子，掷得1-6点中任何一点的概率均为1/6。 那么，同时掷两枚骰子呢？ ...按照之前的“解题逻辑”，1、1、8这种放法应该是数学期望最小的。我们就来验证一下。 执行多次，发现每一次输出的值都在170000左右，那么我们猜测数学期望应该也在17左右。 ...上述代码只需要把第四行后面的数组改成[0,0,10]即可 执行多次，发现每一次输出的值都在1250000附近，那么我们猜测数学期望应该也在12.5左右。 居然比1、1、8的数学期望要小？...我们考虑到2号和12号、3号和11号、4号和10号、5号和9号、6号和8号的取到概率是相同的， 考虑到对称性，也就是说，对于这5对盒子，每一对的两个盒子里面的球数互换，数学期望都是一样的。
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。...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 is his story....输出： s:4 i:3 :3 t:2 o:2 r:2 y:2 h:1 H:1 .:1 2.难度：★★ 制作一个骰子游戏：假想有3个6面骰子，可以掷出3~18的数，其中3~10为小，11~18为大。...在论坛上的【习题集】板块开了个贴，可以把你们的代码或思路写上去，也欢迎在QQ群里讨论分享。 俗话说，师傅领进门，修行在自身。这些习题的解法并不重要，关键是发现问题、分析问题、解决问题的方法。
请注意，对字符串进行切片不会修改原始字符串。您可以在单独的变量中捕获一个变量的切片。尝试在交互式 Shell 中输入以下内容： >>> spam = 'Hello, world!'...无论您需要什么，您都可以使用剪贴板进行输入和输出。 一个简短的程序：PigLatin PigLatin是一种改变英语单词的愚蠢的虚构语言。如果一个单词以元音开头，单词yay会加到它的末尾。...总结 文本是一种常见的数据形式，Python 附带了许多有用的字符串方法来处理存储在字符串值中的文本。您将在您编写的几乎每个 Python 程序中使用索引、切片和字符串方法。...然后，您可以在colWidths列表中找到最大值，以找出要传递给rjust()字符串方法的整数宽度。 僵尸骰子 编程游戏是一种游戏类型，玩家不是直接玩游戏，而是编写机器人程序来自主玩游戏。...zombiedice.roll()的返回值告诉你的代码掷骰子的结果。这是一本有四个键的字典。
，因此只要我们训练网络识别相应艺术创作的时间序列中的数据规律，我们就可以利用网络进行相应的创作。...通用做法是在可能性最高的若干个单词集合中进行一定随机选择。例如网络预测某个词的概率是30%，那么我们引入一种随机方法，使得该词被选中的概率是30%。 我们引入的随机方法，它的随机性必须要有所控制。...chars, 对于当个字符我们对他进行one-hot编码， 也就是构造一个含有chars个元素的向量，根据字符对于的编号，我们把向量的对应元素设置为1， 一个句子含有60个字符，因此一行句子对应一个二维句子...我们按照前面说过的方法对网络给出的概率分布引入随机性，然后选出下一个字符，把选出的字符添加到输入句子中形成新的输入句子传入到网络，让网络以同样的方法判断下一个字符： def sample(preds...，我们可以把这57个元素看成一个含有57面的骰子， 骰子第i面出现的概率由preds[i]决定，然后我们模拟丢一次这个57面骰子，看看出现哪一面，这一面对应的字符作为 网络预测的下一个字符
最大熵模型 我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。...虽然有不少凑合的办法，比如：分成成千上万种的不同的主题单独处理，或者对每种信息的作用加权平均等等，但都不能准确而圆满地解决问题，这样好比以前我们谈到的行星运动模型中的小圆套大圆打补丁的方法。...我在学校时花了很长时间考虑如何简化最大熵模型的计算量。终于有一天，我对我的导师说，我发现一种数学变换，可以将大部分最大熵模型的训练时间在 IIS 的基础上减少两个数量级。...我在黑板上推导了一个多小时，他没有找出我的推导中的任何破绽，接着他又回去想了两天，然后告诉我我的算法是对的。从此，我们就建造了一些很大的最大熵模型。这些模型比修修补补的凑合的方法好不少。...产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对输出概率进行其他定义。
玩家从棋盘上的方格 1 （总是在最后一行、第一列）开始出发。...当玩家到达编号 n2 的方格时，游戏结束。 r 行 c 列的棋盘，按前述方法编号，棋盘格中可能存在 “蛇” 或 “梯子”；如果 board[r][c] !...因此计算行和列要先对编号 -1，即 i - 1； 其次，行的排列是倒序的【或者说翻转了】，即原本的 r=0 跑到了 r=n-1，相当于从 n-1 行倒着往回数，因此计算出来的 r' = n - 1 -...代码 细节处理 队列中是同时存储了待搜索的方格编号和到达该方格时的最少移动数。 当然也可以只存储方格编号，那么搜索过程就类似 二叉树的层序遍历。...i : board[r][c]; // 如果这个编号所在的方格可以转移到其他格子，转移到对应编号；否则就是在当前编号 if(next == target)return
在 Python 中，元组类似于列表，但是它们的内容不能改变。该字典的关键字是标记骰子左上角位置的(x, y)元组，而值是ALL_DICE中的“骰子元组”之一。...您可以在第 28 到 80 行中看到，每个骰子元组包含一个字符串列表，它以图形方式表示一个可能的骰子面，以及骰子面上有多少点数的整数。该程序使用这些信息来显示骰子并计算它们的总和。...的注释对你可以做的小改变有建议。你也可以自己想办法做到以下几点： 重新设计 ASCII 艺术画骰子面。 添加七点、八点或九点的骰子点数。 探索程序 试着找出下列问题的答案。...在输入源代码并运行几次之后，尝试对其进行实验性的修改。你也可以自己想办法做到以下几点： 添加一个乘法修饰符来补充加法和减法修饰符。 增加自动移除最低模具辊的能力。 探索程序 试着找出下列问题的答案。...在输入源代码并运行几次之后，尝试对其进行实验性的修改。标有(!)的注释对你可以做的小改变有建议。你也可以自己想办法做到以下几点： 包括除 1 和 0 之外的字符。
来看第二问：说明 R 不是 2NF 模式的理由，并把 R 分解成 2NF 。 2NF 是什么呢？ 就是一种规范，他规定不能存在部分依赖，部分依赖是啥意思呢？...第二问： 我们来看一下有没有部分依赖，大家可以先自己想一下什么是部分依赖。 这里主键不是两个吗？...第三问： 首先分解为 2NF：模仿第一道题题目，把那个主键的单独拿出来：R3（C，E，F） 和 R1（E，D） 和R2（C，B，A）,区分的依据就是看看有没有依赖关系，有依赖关系就放一起。...，所以球员和比赛场次对应进球数：（队员编号，比赛场次）→进球数 根据我们的经验，主键肯定是那个两个的了对吧。...可以化为： R11={队员编号，球队名}，R12={球队名，队长名} 将 R 分解为 R11，R12 后均为 3NF 的关系模式。
t)，维度为 1 S、A、R、γ 均不难理解，可能部分同学对 ?...不等于 1.0 的情况。假设现在我们下一个飞行棋，如图 2 所示。有两种骰子，第一种是普通的正方体骰子，可以投出 1~6，第二种是正四面体的骰子，可以投出 1~4。...算法收敛时候的策略π 强化学习中的动态规划方法实质上是一种 model-based（模型已知）方法，因为 MDP 五元组是已知的，特别是状态转移概率矩阵 ? 是已知的。...在 DRL 未出现之前，它在强化学习中的地位，差不多可以媲美 SVM 在机器学习中的地位。 参数化逼近 有了 Q-learning 算法，是否就能一招吃遍天下鲜了呢？...在强化学习过程中，智能体将数据存储到一个 ReplayBuffer 中（任何一种集合，可以是哈希表、数组、队列，也可以是数据库），然后利用均匀随机采样的方法从 ReplayBuffer 中抽取数据，这些数据就可以进行
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