取一个任意小于 1 美元的金额，然后计算可以换成最少多少枚硬币。硬币有1美分， 5 美分，10 美分，25 美分四种。1 美元等于 100 美分。...举例来说，0.76 美元换算结果应该是 3 枚 25 美分，1 枚 1 美分。...%d枚, 10美分有%d枚, 5美分有%d枚, 1美分有%d枚" % \ 9 (result[0],result[1],result[2],result[3]) 10 11 if...（d）使用（c）的成果，写一个函数，检测一个整型能否被另一个整型整除。现要求用户输入两个数，然后你的函数判断两者是否有整除关系，根据判断结果分别返回True和False。...给定一个初始金额和月开销数， 使用循环，确定剩下的金额和当月的支 出数， 包括最后的支出数。
取一个任意小于1 美元的金额，然后计算可以换成最少多少枚硬币。硬币有1 美分，5 美分，10 美分，25 美分四种。1 美元等于100 美分。...举例来说，0.76 美元换算结果 应该是 3 枚25 美分，1 枚1 美分。...#用余数再对10进行地板除,计算10美分的硬币有几枚 if (dol % 25) // 10 > 0: print ’10美分的硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ dol5 = dol...5美分的和1美分的硬币 else: print ’10美分的硬币有0枚’ if dol % 25 // 5 > 0: print ‘5美分的硬币有’,dol % 25 // 5,’枚’ print ‘1...美分的硬币’ print ’10美分的硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ if (dol % 25) % 10 // 5 > 0: print ‘5美分的硬币有’,dol % 25 %
取一个任意小于 1 美元的金额，然后计算可以换成最少多少枚硬币。硬币有 1美分，5 美分，10 美分，25 美分四种。1 美元等于 100 美分。...举例来说，0.76 美元换算结果应该是 3 枚 25 美分，1 枚 1 美分。...提示：可以使用字符串方法split()，但不可以使用内建函数eval()。 ...（d）使用（c）的结果，写一个函数，检测一个整型能否被另一个整型整除。先要求客户输入两个数，然后你的函数判断两者是否有整除关系，根据判断结果分别返回True和False。 ...给定一初始金额和月开销数，使用循环，确定剩下的金额当月的支出数，包括最后的支出数。
，而且一旦做出了选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。...引例 [找零钱] 一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目不限的面值为2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬币。...，先尽量用大面值的币种，只当不足大面值币种的金额才会去考虑下一种较小面值的币种。...贪心法的求解过程 用贪心法求解问题应该考虑如下几个方面： （1）候选集合C：为了构造问题的解决方案，有一个候选集合C作为问题的可能解，即问题的最终解均取自于候选集合C。...例如，在付款问题中，解决函数是已付出的货币金额恰好等于应付款。 （4）选择函数select：即贪心策略，这是贪心法的关键，它指出哪个候选对象最有希望构成问题的解，选择函数通常和目标函数有关。
这笔交易值15亿美元，IBM支付这笔金额并签订合约，未来3年，其芯片制造事业单位交由硅谷芯片制造商Globalfoundries经营。...而IBM为扩展其云计算业务，前日也宣布与SAP合作，让SAP使用IBM的资料中心，如此一来，SAP就能让其使用者透过网络，使用Hana企业云数据库平台。...IBM 的营收已经连续十个季度下滑，本季营收为 224 亿美元，净利为 1,800 万美元，每股获益 2 美分；若考虑非持续经营业务的亏损，例如并购费用或退休相关费用，调整后净利为 35 亿美元，每股获益为...至于“倒贴”卖出的半导体制造业务，报道指出，IBM 半导体制造目前仅占营收不到 2 个百分点，但每年亏损金额却高达 15 亿美元，因此 IBM 从 2013 年起就开始寻找买家脱手。...为此，有业内人士开始预测，IBM下一步还会出售哪些不良资产呢？
，且全部免费使用。...有赞上线大模型驱动的AI产品“智能助手” 5月22日消息，有赞旗下大模型驱动的AI应用加我智能宣布推出两款AI产品：“老贾”和“智能助手”，两款产品分别服务于内部员工和商家，能够快速回答问题、提供案例和报价方案...百川智能首款AI助手“百小应”发布 5月22日，百川智能发布最新一代基座大模型Baichuan 4，并推出成立之后的首款AI助手“百小应”。...美分提高至每股10美分；宣布1拆10拆股，2024年6月7日生效；称公司“料将迎来下一轮增长”，预计第二财季收入约为280亿美元，据媒体汇总的数据，分析师平均预计为268亿美元。...其他 韩国推出26万亿韩元的芯片支持计划 5月23日消息，市场消息，韩国推出26万亿韩元的芯片支持计划，金额是数周前建议金额的两倍以上，其中包括17万亿韩元对特定投资的财政支持以及税收优惠，将延长今年年底到期的半导体产业税收优惠
虽然这是一个技术操作，需要技术指导，但团队乐观地认为，通过遵循这些指导，用户可以安装第一个硬盘，并有兴趣扩展更多的硬盘。拥有大量的小矿工有助于使网络更加去中心化。...5/ 亚马逊的CEO杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）有一句名言：你的利润就是我的机会。...8/ 亚马逊中等规格S3的成本是2.5美分/GB/月，而Newegg上最便宜的8TB硬盘价格是169美元（意味着2.1美分/GB）。...如果自购硬盘以0.5美分的价格出售存储空间，大约不到半年即可回收成本。目前Filecoin官方带附带“已验证数据集”的硬盘售价是265美元，预计随着硬件成本的下降，官方的价格会进一步降低。...互联网有客户，区块链有用户，这就是区别所在。因为当用户可以从免费使用的工具中获得价值时，创造工具的客户正在被榨干。对于基于区块链、加密经济系统的应用和服务而言，天价的软件利润将成为过去。
（当然，如果问题的规模较大，有时候会抽象模型使用动归来解决，有时候则可以通过不断迭代的概率算法解决查找次优解） 所以，动归很重要，至少算法思想很重要。 什么是动态规划？...把原问题从大化小的第一步，找到比当前问题要小一号的最好的结果，而一般情况下当前问题可以由最优子结构进行表示。 确定问题的【边界】。...已知硬币有四种（1美分，5美分，10美分，25美分）。假设一个顾客投了1美元来购买37美分的物品 ，你用来找零的硬币的最小数量是多少？...这里有四个选择，1 + mincoins(63-1)，1 + mincoins(63-5)，1 + mincoins(63-10) 或者 1 + mincoins(63-25)，这四个选择可以认为是63...边界: 当需要找零的面额正好等于手中单枚硬币的金额时，返回1即可。
如果精度是您的需求之一，那么使用BigDecimal。 让我们通过一个例子来探讨这个问题: 所有可以表示货币数量(以美元和美分计)的浮点值都不能准确地存储在内存中。...因此，如果我们想存储0.1美元(10美分)，float/double就不能存储它原来的样子。相反，二进制只能存储更接近的近似值(十进制的0.100000001490116119384765625)。...当我们重复地使用这两种数据类型进行算术运算(乘或除)时，这个问题的严重性就变得非常显著(称为显著性损失)。下面,我们将展示这可能是什么样子的。...损失的原因 浮点算术 在计算中，浮点运算(FP)是一种使用公式化的实数表示法作为近似来支持范围和精度之间的权衡的算法。 根据维基百科: 有理数是否有终止展开式取决于基数。...如何格式化BigDecimal值而不获得结果中的求幂并去掉后面的0呢如果我们在使用BigDecimal时没有遵循一些最佳实践，我们可能会在计算结果中得到求幂。
想当然地使用默认损失函数 很多从业者喜欢用默认的损失函数（比如平方误差）来训练和选择最优模型。事实上，默认的损失函数很少能满足我们的业务需求。 拿诈骗检测来说。...相反，决策树就简单地把它们当做错误分类来处理。如果数据集包含相当数量的异常值，那么，使用一种具有异常值鲁棒性的建模算法或直接过滤掉异常值是非常重要的。...然而，许多人在使用这些正则化方法时都没有意识到标准化的重要性。 再回到诈骗检测，设想一个把交易金额作为特征的线性回归模型。...如果不做正则化，当交易金额以美元为单位时，其拟合系数将会是以美分为单位时的100倍。同时，因为L1/L2正则化对系数值大的项惩罚更重，美元作为单位时交易金额这个维度将会受到更多的惩罚。...在追求模型最佳性能时，重要的是选择适合数据的模型算法，而不是你最熟悉的那个。
理所当然地使用默认损失函数 在刚入门的时候，均方误差作为损失函数是很好的默认选择。但是当需要处理现实问题的时候，这种未经专门设计的损失函数很少能给出最优解。 拿欺诈检测为例。...为了与你真正的商业目标一致，需要按照欺诈造成的损失美元金额的比例惩罚假负类。使用均方误差能给你一个还不错的结果，但不会是当前最佳的结果。 要点：每一次都自定义损失函数，使之紧密匹配你的目标。...解决办法是让数据为你选择模型。当你把数据预处理之后，将其馈送到多个不同的模型中去，看看结果如何。你将会了解哪些模型最适用，而哪些模型并不适合。...但是，很多机器学习工程师没有意识到使用正则化之前对特征进行归一化的重要性。 假设你有一个线性回归模型，其中一个特征是「交易金额」。...如果交易金额的单位是美元，那么它的系数应该是单位为美分的系数的 100 倍。这可能会引起偏差，使模型惩罚实际较小的特征。为了避免该问题，需要将这些特征进行归一化，这样正则化对于所有特征都是平等的。
在工程开发中，人们有多种方法搭建一套键-值存储系统，每种设计针对使用模式有一套不同的假设。在统计建模中，也有很多算法来构造一个分类器，每种算法对数据也有各自的假设集合。...想当然地使用默认损失函数 很多从业者喜欢用默认的损失函数（比如平方误差）来训练和选择最优模型。事实上，默认的损失函数很少能满足我们的业务需求。拿诈骗检测来说。...相反，决策树就简单地把它们当做错误分类来处理。如果数据集包含相当数量的异常值，那么，使用一种具有异常值鲁棒性的建模算法或直接过滤掉异常值是非常重要的。 4....然而，许多人在使用这些正则化方法时都没有意识到标准化的重要性。 再回到诈骗检测，设想一个把交易金额作为特征的线性回归模型。...如果不做正则化，当交易金额以美元为单位时，其拟合系数将会是以美分为单位时的100倍。同时，因为L1/L2正则化对系数值大的项惩罚更重，美元作为单位时交易金额这个维度将会受到更多的惩罚。
在工程学中，有多种构建键-值存储系统的方式，每个设计都会构造一组不同的关于使用模式的假设集合。在统计建模中，有很多分类器构建算法，每个算法构造一组不同的关于数据的假设集合。...想当然地使用缺省损失函数 许多实践者使用缺省损失函数(如，均方误差)训练和挑选最好的模型。实际上，现有损失函数很少符合业务目标。以欺诈检测为例，当试图检测欺诈性交易时，业务目标是最小化欺诈损失。...现有二元分类器损失函数为误报率和漏报率分配相等权重，为了符合业务目标，损失函数惩罚漏报不仅要多于惩罚误报，而且要与金额数量成比例地惩罚每个漏报数据。此外，欺诈检测数据集通常含有高度不平衡的标签。...回到欺诈检测问题，设想一个具有交易金额特征的线性回归模型。不进行正则化，如果交易金额的单位为美元，拟合系数将是以美分为单位时的100倍左右。...进行正则化，由于L1/L2更大程度上惩罚较大系数，如果单位为美元，那么交易金额将受到更多惩罚。因此，正则化是有偏的，并且趋向于在更小尺度上惩罚特征。
例如，Tradeworx，一个规模中等的高频交易公司，半个上午的交易量就可能超过1,500 万股，交易金额超过6 亿美元。...而这种交易方式的从业者和用户者辩解说，这种投资方式增强了金融市场的流动性，在现代高度分散的市场中，高频交易系统能更好地匹配买家和卖家之间的供需关系。...十年前，一个投资者交易500 股可能要支付给代理商150 美元佣金，交易的价格差幅可达10 美分。现在投资者只需支付10 美元佣金，价格差幅可能只有1 美分，并且交易可迅速完成。...如果各个基金都使用类似的算法，则对于相同的输入数据所得到的结论也相类似，所采取的行动也类似。 高频交易确实在 2010 年5 月6 日的美国股市造成了一个小型崩盘。...之后的8 秒钟埃森哲的股价连续波动80 次，下跌到1 美分，并保持这个价格37 秒钟，之后恢复到40.05 美元的价格。
在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中，机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。...为了与商业目标保持一致，你真正想要的是对虚假的负面信息与成比例的由于欺诈造成的美元数额损失进行惩罚。使用均方误差可能会给你带来一个好的结果，但是永远不会给出最佳结果。...解决的办法是：让你的数据为你选择你的模型。在你对数据进行预处理之后，将其馈送到许多不同的模型中，并查看结果是什么。你会很好地知道哪些模型最有效，哪些模型不能很好地工作。...重点:如果你发现自己一次又一次地使用相同的算法，这可能意味着你没有得到最好的结果。 3.忽略异常值 根据不同的情况，异常值可以是重要的，也可以完全忽略。以收入预测为例。...假设你有一个带有“交易金额”特征的线性回归模型。在没有正则化的情况下，如果交易金额是美元，那么合适的系数将比它们在美分时的系数大100倍。这将导致偏差，并倾向于对规模较小的特征进行惩罚。
AiTechYun 编辑：yining 在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。...为了与商业目标保持一致，你真正想要的是对虚假的负面信息与成比例的由于欺诈造成的美元数额损失进行惩罚。使用均方误差可能会给你带来一个好的结果，但是永远不会给出最佳结果。...解决的办法是：让你的数据为你选择你的模型。在你对数据进行预处理之后，将其馈送到许多不同的模型中，并查看结果是什么。你会很好地知道哪些模型最有效，哪些模型不能很好地工作。...重点:如果你发现自己一次又一次地使用相同的算法，这可能意味着你没有得到最好的结果。 3.忽略异常值 根据不同的情况，异常值可以是重要的，也可以完全忽略。以收入预测为例。...假设你有一个带有“交易金额”特征的线性回归模型。在没有正则化的情况下，如果交易金额是美元，那么合适的系数将比它们在美分时的系数大100倍。这将导致偏差，并倾向于对规模较小的特征进行惩罚。
哈里特的偏好是通过一个收益函数来表达的，该函数取决于生产的回形针和订书钉的数量，两者之间有一定的“汇率”。 例如，她可能会把回形针的价值定为45美分，将订书钉的价值定为55美分。...（我们将假设这两个价值的总和始终为1.00美元，重要的只有比率。）因此，如果生产10个回形针和20个订书钉，哈里特的收益将是10×45美分+20×55美分=15.50美元。...机器人罗比一开始完全不确定哈里特的偏好：他对回形针的价值有一个均匀分布（也就是说，价值有可能是从0美分到1.00美元的任何值）。...请注意，如果哈里特自己做这件事，做了2个订书钉，价值为1.10美元。但是罗比在看着，它从她的选择中学习。它到底学到了什么？这取决于哈里特如何做出选择。哈里特是如何做出选择的？这取决于罗比如何解释它。...还要注意，罗比从来没有确切地了解哈里特的偏好，但是它学到了足够多的东西来代表她采取最佳行动，也就是说，它的行为就像确实知道哈里特的偏好一样。
「莆田版」GPT-3 在Eleuther AI官网上，他们对GPT-Neo的描述是，「一系列基于变换器的语言模型的代码名称，这些模型的风格松散地围绕着GPT架构，我们计划对其进行训练和开源。...与GPT-3的前身GPT-2和GPT-1相比，OpenAI选择不将模型或训练数据集开源，而是选择通过商业API提供前者。...该公司选择将GPT-3独家授权给微软，进一步缩减了访问权限，而OpenAI与微软有业务关系。...Create版（普通用户）: 100美元一个月，200万token每月，超出的部分1k token按8美分计算； Build版（VIP）: 400美元一个月，1000万token每月，超出的部分1k token...按6美分计算； Scale版（尊享版）：如果你是也就是生产级的大规模用户，联系官方就好，有专人服务。
前言 在工程中，有多种方法来构建一个关键值存储，并且每个设计都对使用模式做了不同的假设。在统计建模，有各种算法来建立一个分类，每一个算法的对数据集有不同的假设。...每个模型假设不同的东西，如何使用和验证哪些假设是否合理的其实并不明显。在工业中，大多数从业者选择的建模算法，都是他们最熟悉的，而不是选择一个最适合数据的。...许多从业者训练和选择最好的模型，使用默认的损失函数（比如：均方误差）。在实践中，现成的损失函数很少与商业目标相一致。以诈骗侦查为例。当试图检测欺诈交易，商业目标是尽量减少欺诈损失。...为了与商业目标一致，损失函数不仅要惩罚假阴性多于假阳性，但也惩罚每个假阴性与美元金额的比例。 此外，数据集在欺诈检测通常包含高度不平衡的标签。...没有正则化，如果交易金额单位为美元，拟合系数将是约100倍大于如果该单位是美分的拟合系数。有正则化，由于L1 / L2惩罚更大的系数，如果单位是美元交易金额将受到惩罚。
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