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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：九、读取和写入文件

该程序的功能如下： 创建 35 个不同的测验 以随机顺序为每个测验创建 50 个多项选择题 按照随机顺序，为每个问题提供正确答案和三个随机错误答案 将测验写到 35 个文本文件中 将答案写到 35 个文本文件中...这意味着代码需要执行以下操作： 将各州及其首府储存在字典中 调用open()、write()和close()进行测验并回答关键文本文件 使用random.shuffle()随机排列问题和多项选择的顺序...第三步：创建答案选项 现在，您需要为每个问题生成答案选项，这些选项将是从 A 到 D 的多项选择。您需要创建另一个for循环——这个循环将为测验中的 50 个问题中的每一个生成内容。...然后会有第三个for循环嵌套在里面，为每个问题生成多项选择。使您的代码看起来像下面这样： #!...它的第一个参数是您希望从中选择的列表；第二个参数是要选择的值的数量。答案选项的完整列表是这三个错误答案与正确答案的组合 ➎。最后，答案需要被随机化 ➏ 以便正确的答案不总是选项 D。

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“亚里士多德”通过初二科学考试！首个BERT模型AI完成了微软联合创始人这个遗愿

人工智能做八年级卷子，选择题正确率超90% 上周三，坐落于西雅图的著名实验室“艾伦人工智能研究所”全新发布了一款名为“亚里士多德（Aristo）“的人工智能系统，它正确地回答了超过90%的八年级的科学测验题...Aristo的设定是只用来作答多项选择题。它参加了几场纽约考生的标准考试，只不过艾伦研究所去除了那些包含图片和图表的题目，回答这些问题需要额外的技能——将语言理解和计算机视觉逻辑相结合的能力。...比如第二题，森林火灾数量的增加会直接导致松鼠的死亡，或食物来源的减少使它们无法繁衍。人工智能需要理解这样的逻辑，才能回答正确这道题目。 其实在Aristo成功之前，AI已经挂过无数次科。...每个agent都会对多项选择答案产生正确与否的概率，而Aristo会对不同的选项的概率进行加权以选择最可能的一项或多项，该模型通过多轮训练和校准进行优化。...例如，有一个问题是：当块体熔化时，铁块中的铁原子是如何受到影响的？ A.铁原子增加质量。 B.铁原子含有较少的能量。 C.铁原子移动得更频繁。 D.铁原子体积增加。

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    模仿人类逻辑，首个BERT模型AI通过初二科学考试！研究人员：完成了老板遗愿

    人工智能做八年级卷子，选择题正确率超90% 上周三，坐落于西雅图的著名实验室“艾伦人工智能研究所”全新发布了一款名为“亚里士多德（Aristo）“的人工智能系统，它正确地回答了超过90%的八年级的科学测验题...Aristo的设定是只用来作答多项选择题。它参加了几场纽约考生的标准考试，只不过艾伦研究所去除了那些包含图片和图表的题目，回答这些问题需要额外的技能——将语言理解和计算机视觉逻辑相结合的能力。...比如第二题，森林火灾数量的增加会直接导致松鼠的死亡，或食物来源的减少使它们无法繁衍。人工智能需要理解这样的逻辑，才能回答正确这道题目。 其实在Aristo成功之前，AI已经挂过无数次科。...每个agent都会对多项选择答案产生正确与否的概率，而Aristo会对不同的选项的概率进行加权以选择最可能的一项或多项，该模型通过多轮训练和校准进行优化。...例如，有一个问题是：当块体熔化时，铁块中的铁原子是如何受到影响的？ A.铁原子增加质量。 B.铁原子含有较少的能量。 C.铁原子移动得更频繁。 D.铁原子体积增加。

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    21个你必懂的数据科学面试问答

    Chicago/DSSG的Rayid Ghani——使数据科学能为社会带来益处。 DJ Patil——美国第一位首席数据科学家，运用数据科学使美国政府更加高效地工作。 Kirk D....使用数据的子集（jackknifing）或随机替换掉一些数据点（bootstrapping）来估算一个数据样本的精度（中位数、方差、百分数） 在进行显著性检验时交换数据的标签（置换测试，也称为精确检验、随机化测验...、或重随机化测验）。...Q11，什么是选择偏差，它为什么很重要，以及我们如何避免它？ 由Matthew Mayo回答。 选择偏差，总的来说是误差因为非随机性取样的样本被引入的情形。...避免非随机采样是解决偏差的最好方法。然而，当实际情况不允许随即采样时，重采样、提升方法和权重法都是可以用来避免选择偏差的方式。

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    R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

    ---- 增量法 实际上，使用表达式作为置信区间不会喜欢非中心区间。因此，一种替代方法是使用增量方法。...我们可以使用一个程序包来计算该方法，而不是在理论上再次写一些东西， > P1 $fit 1 155.4048 $se.fit 1 8.931232 $residual.scale [1] 1 增量法使我们具有...点击标题查阅往期内容 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据 R语言用Rshiny探索lme4...随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）...(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验

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    轨迹跟踪误差直降50％，清华汪玉团队强化学习策略秘籍搞定无人机

    如何实现无需额外微调的策略迁移，是研究者们追逐的目标。...尽管有许多基于强化学习的控制方法被提出，但至今学界仍未就训练出鲁棒且可零微调部署的控制策略达成一致，比如：奖励函数应该如何设计才能让无人机飞得平稳？域随机化在无人机控制中到底该怎么用？...随机多项式轨迹由多个随机生成的五次多项式段组成，每个段的持续时间在 1.00s 和 4.00s 之间随机选择。 不可行轨迹：包括五角星和随机之字形轨迹。...使用系统辨识对关键动力学参数进行校准，并选择性地应用域随机化手段。研究人员通过系统辨识对关键动力学参数进行了精确校准，确保仿真模型能够尽可能接近真实无人机的动力学特性。...换句话说，域随机化并非 「越多越好」，需要通过合理选择哪些参数应用随机化。 在训练过程中使用较大的 batch size。

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    Nature：AI也许可以拥有常识，但不是现在

    如果你问ChatGPT「Riley很痛苦，之后她会感觉如何？」，它会从很多个选项中挑出「觉察」（aware）作为最佳答案，而不是对人类来说显而易见的「痛苦」（painful）。...我们又如何如何确切地知道AI系统是否正在获得这种能力？...这很难评 目前评估AI系统常识推理能力的80多项著名测试中，至少75%是多项选择测验。然而，从统计的角度来看，这样的测验最多也只能给出模棱两可的结果。...对于不涉及多项选择题的测试，比如为图像生成合适标题，也很难完全探测到模型的多步骤和常识性推理能力。...不涉及多项选择测验的测试（例如，为图像生成适当的图像标题）不会完全探测模型显示灵活、多步骤、常识性推理的能力。 因此， 机器常识相关的测试方案和方法仍需要发展，从而更清楚地区分「知识」和「推理」。

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    专业mac电脑录屏软件Camtasia 2023 for Mac强悍来袭

    6、创建测验添加测验和互动，以鼓励和衡量视频中的学习内容。7、转变使用场景和幻灯片之间的过渡来改善视频流。8、记录和导入演示文稿将演示文稿转换为视频。...使用大胆的颜色选择来吸引观众的注意力，或者使用“光标效果”选项卡中的这种简单的拖放效果将光标颜色映射到您的品牌。请参阅使用效果编辑光标。...拍摄任何视频并应用背景去除效果，使背景立即消失。请参阅视觉效果概述。角固定使用新的 Corner Pin 模式将图像或视频映射到 3D 透视图。...单击“库”选项卡并选择要浏览的“动态背景”文件夹。新资产库2023 Camtasia Asset Library 进行了自下而上的改造，增加了大量新资产。...我们新的非结构化模板为您提供了完美的起点，而不会强制使用不符合您需求的叙述结构。请参阅如何使用模板。

    1.2K20

    Wolfram语言和Mathematica版本13的最新功能

    这个想法是，如果多项式可以分解为平方和（大多数，但不是全部，永远不会为负），那么这证明多项式确实总是非负的： 对平方求和会再次给出原始多项式： 在 13.0 版中，我们还添加了几个新的矩阵函数。...那么我们如何解决这个问题呢？我们在 Wolfram 语言中所做的是使用“涂抹过的 UTC”，并在一天中有效地涂抹掉闰秒——主要是通过使每个“秒”不完全等于“物理秒”长的方法。...一旦您在创作笔记本中创建了测验（当然它不必只是课件意义上的“测验”），您需要部署它。...设置允许您设置各种选项： 然后，当您按“ Generate 时，您会立即获得测验的部署版本，例如，可以直接在 Web 上访问。...您还将获得一个结果笔记本，它向您展示如何从进行测验的人那里检索结果。 那么当有人做测验时会发生什么呢？

    2.4K30

    给中级Python开发者的13个练手项目，适合你不？

    但对于中级 Python 开发人员来说，很多项目要么过难，要么过易。本文将列出十三个适合中级 Python 开发人员练手的项目。...额外挑战 可以允许用户在测验中添加计时器。这样，测验的创建者可以确定用户在测验中的每个问题上花多长时间。 同时拥有测验分享功能也很棒，这样用户可以在其他平台上与朋友分享有趣的测验。...还可以为用户列出其他非 MP3 的数字音频文件。 用户还希望 MP3 播放器具有显示正在播放的文件信息的界面。其中可以包括文件名、长度、播放时长以及未播放时长（以分钟和秒为单位）。...用户可以选择适合他们的视图选项。 2. 额外挑战 要使文件管理器更高级，可以加入搜索功能。用户无需手动查找即可搜索文件和目录。 此外，还可以实现排序功能。...诸如 docopt 或 argparse 之类的框架能简化很多内容，使你可以专注于为应用程序的逻辑编写代码。 在应用程序的逻辑中，你可以决定如何表示文件或目录。使用不同的颜色是一个很好的方法。

    1.1K20

    测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（下）

    上部请查看： 测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Questions & Answers Q21. 给定具有以下属性的六个点： ?...因此，使它们具有相同的级别就显得很有必要了，只有这样才能保证聚类结果权重相同。 Q30. 为了在K均值算法中找到簇的最优值，可以使用下面哪些方法？...根据下图的结果，簇的数量的最好选择是？ ? 5 6 14 大于14 答案：B 根据上面的结果，使用 elbow 方法的簇数的最优选择是6。 Q34. 根据下图的结果，簇的数量的最好选择是？ ?...如果你要用具有期望最大化算法的多项混合模型将一组数据点聚类到两个集群中，下面有哪些重要的假设？...所有数据点遵循两个高斯分布 所有数据点遵循n个高斯分布(n>2) 所有数据点遵循两个多项分布 所有数据点遵循n个多项分布(n>2) 答案：C 在聚类中使用期望最大化算法，本质是将数据点按照所选数量的簇进行分类

    1.4K40

    给中级Python开发者的13个练手项目，适合你不？

    但对于中级 Python 开发人员来说，很多项目要么过难，要么过易。本文将列出十三个适合中级 Python 开发人员练手的项目。...额外挑战 可以允许用户在测验中添加计时器。这样，测验的创建者可以确定用户在测验中的每个问题上花多长时间。 同时拥有测验分享功能也很棒，这样用户可以在其他平台上与朋友分享有趣的测验。...还可以为用户列出其他非 MP3 的数字音频文件。 用户还希望 MP3 播放器具有显示正在播放的文件信息的界面。其中可以包括文件名、长度、播放时长以及未播放时长（以分钟和秒为单位）。...用户可以选择适合他们的视图选项。 2. 额外挑战 要使文件管理器更高级，可以加入搜索功能。用户无需手动查找即可搜索文件和目录。 此外，还可以实现排序功能。...诸如 docopt 或 argparse 之类的框架能简化很多内容，使你可以专注于为应用程序的逻辑编写代码。 在应用程序的逻辑中，你可以决定如何表示文件或目录。使用不同的颜色是一个很好的方法。

    1K30

    欢迎来Wolfram U学习 AP 微积分及更多课程

    通过本课程，学习微积分是高中生准备 AP微积分AB 的明智选择。 作为一名曾经执教微积分课程十多年的教师，我很高兴有机会开设这门课程。...以下是"阶段复习1：极限与函数"的视频摘录： 阶段复习与大学微积分课程中的复习课程类似，并使学生能专注于对课堂知识的应用。...测验 每个阶段复习之后都会有一个小测验，题型为多项选择，包含五个问题，难度大致与课程和阶段复习中讨论的问题相当，每一个认真学习和复习的学生应该都会通过测验。...课程证书 强烈建议学生观看所有课程和阶段复习课程，并按照推荐的顺序进行测验，因为课程中的每个主题都建立在前面的概念和技术基础上。您可以在课程结束后申请证书，如图所示。...课程证书是在看完所有视频并通过所有测验后得到的。它代表对该科目的真实熟练程度，老师和学生们都将发现这是备考 AP微积分AB考试的一个有用的资源： 掌握微积分基本概念在学生学习生涯中的一个重要里程碑。

    1.3K10

    心理测试在我国的发展现状及其未来发展

    尤其在大陆, 由于心理学刊物要求自编的测验必须经过省级以上的“鉴定”, 使自编的心理测验更为稀少。...同时, 心理测验是教师了解学生的有用手段。通过测验, 教师可以了解学生的能力水平、性格特点、兴趣爱好、学习动机等各种情况。学校教育重点应在于如何激发学生的学习兴趣和学习的内在动力。...2.2.2 在人才选拔及职业选择上的应用 心理测验可应用于人才的选拔, 尤其是对一些特殊人员的选拔, 例如, 对宇航员和飞行员的选拔具有明显的作用。...由于心理测验的基本功能是测量个体之间的心理和行为差异及同一个体在不同情况下的心理和行为反应, 因此, 它具有广泛的应用价值。 因此, 心理测验对人才选拔及职业选择上具有积极的作用。...心理测验中包括了若干与心理健康密切相关的内容, 如明尼苏达多项人格测验, 16种人格因素测验以及罗夏墨迹图测验等。这些测验可以对不同的心理问题做出诊断, 为心理咨询提供临床依据。

    1.4K50

    机器学习 | 模型评估和选择

    人类学习 在一次自然测验前，王老师给同学们讲了 10 道不同风格的训练题。...讲完题后老师开始发卷子测验，里面有 10 道测验题。...舒岱梓同学把训练题学的太过以至于测验题稍微变动一点就做不好了，典型的应试教育派；肖春丹同学学习能力低下，训练题都学不好，测验题一样也做不好，典型的不学无术派；甄薛申同学学到了题里的普遍规律，发现所有题都是万变不离其宗...总结 如何评估模型精度？ 千万不要看训练误差，要看真实误差。但由于真实误差不可计算，通常用测试误差或者验证误差来代表它。 如何划分数据集？...如何选择模型？ 简单为大，除非提高精度对你有显著的增益。

    1.3K50

    【知识】NP及其相关问题的概念

    NP 类问题 NP (Nondeterministic Polynomial time)：指的是能够在多项式时间内被非确定性图灵机验证的问题。...例如，许多随机化算法（如蒙特卡罗算法）属于 BPP 类。5....L 和 NL (Logarithmic Space) L 和 NL 类问题分别是那些可以在对数空间内由确定性和非确定性图灵机解决的问题。...例子co-NP: 有效性问题（证明一个公式在所有赋值下为真）PSPACE: 国际象棋决策问题、量子计算问题EXPTIME: 很多解码和加密问题BPP: 随机化素性测试Σk和Πk: 不同层次的量化布尔公式问题...L 和 NL: 图的连通性问题APX: 旅行商问题的近似解FPT: 基于图参数的特定图问题#P: 计算布尔公式的满足赋值数如何推导式NP问题证明问题属于NP类（即可以在多项式时间内验证一个给定解的正确性

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    给初学者看的Web开发教程

    每节课都包括课前测验、课后测验、完成课程的书面说明、解决方案和作业等。...在没有PBL实战教程的时候，项目驱动的实战教程已是上选，它作为系统化从易到难的学习教程，已经比零散的非系统化的教程高级很多了。...基于教育学的课程设计 在构建这个课程时，我们选择了两个教学原则： 确保它以项目为基础且包括足够多的测验。...笔试 对基于项目的课程，有关于如何构建项目的分步指南 知识检查 一个挑战 补充阅读内容 任务 课后测验 关于测验说明一下，所有测验列表如下所示： Lesson 1 - Intro to Programming...总共48个测验，每个测验包含三个问题，每个测验应用程序可以在本地运行，在quiz-app文件夹中有详细的操作说明。

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    GRADE：联合学习演化节点和社区表示的概率生成模型

    大多数无监督的图表示学习方法仅专注于静态非演化图，而许多现实世界的网络则表现出复杂的时间行为。为了解决对关系数据的时间模式进行编码的挑战，现有的动态图嵌入方法广泛关注于捕获节点演化。...GRADE通过使这些参数隐式依赖于不断发展的节点和社区嵌入φ和β来实现这一目标。...在动态社区发现中，作者通过在训练时间步长上训练模型来利用历史信息，并根据测试集中的边缘来推断非重叠社区，使用标准化互信息（NMI）和模块化来评估此任务的性能。...此外，为了检查GRADE是否捕获了真实的社区和节点动态，作者将训练集中的图序列随机化，同时在验证和测试集中保留真实顺序。...同时，作者提出在真实序列上训练GRADE与训练图随机化相比，始终能产生相同或更好的性能，因此证实了GRADE能勾捕获了时间动态模式。 ?

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