粗略的random.choice概率加起来不是1_vgg概率加起来不是1，pytorch_如何获得每个类的概率，而不是一个热编码数组，其中一个值为1，其他值为0？ - 腾讯云开发者社区

Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。...之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。

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囚犯B存活的概率（1）

凡大事必random，抽签定生死，而不是纠结一帮大声吼叫的群众来定夺。死囚们的代号分别是A,B,C。各自抽取一个号码，挂往墙上的钉子。 ?...国王：兄长免礼（囚犯B是国王的哥哥），如果你不是幸运者，朕就指出另一个步行者，如果你是幸运者，朕就随机回答，是这个意思吗？囚犯B直起身：是的，陛下。国王：然而，这样的问题并帮不了你。...问：囚犯B说的对还是国王说的对呢？也就是说，囚犯B活下来的概率是1/3还是1/2呢？解释：国王是对的，囚犯B活下来的机会还是1/3，以下有两种解释：解释1：我们先来考虑这样一个场景。...解释2：这次我们使用精确的数学工具进行解答。在概率论中，B抽中了幸运号码的概率为1/3，我们使用数学符号表示为：P(B抽中了幸运号码)=1/3....通过上方的贝叶斯定律，我们就可以计算本案例中的后验概率了： P(B抽中了幸运号码 | B的请求得到的回答是C不幸) = ? 所以，通过数学工具，计算出囚犯B活下来的概率不变，还是1/3.

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【温故知新】概率笔记1——独立事件下的简单概率

所以硬币正面朝上的概率 P(head) = 1/2，数字1在骰子中出现的概率是P(1) = 1/6。　　...这两次个抽奖事件是相互独立的事件吗？　　不是。独立事件的含义是一个事件的结果不影响其它事件的结果。...可以想象一下有三张分别标有A、B、C的奖券，第一次A被抽到，第二次抽到的只可能是B或C，所以第二个事件的结果和第一次抽到的奖券是相关的，两个事件不是相互独立的。...使它们互相独立的方法是，每次抽到奖券后写上获奖者的名字，再将奖券放入奖券箱重新参与抽奖，而不是贴到奖品上。示例3 　　有两道选择题，第一题有四个答案，第二题有三个答案，每道题只有一个答案是正确的。...三次事件是相互独立的，每次投出偶数的概率是3/6，三次均投出偶数的概率：　　P = (3/6) × (3/6) × (3/6) = 1/8 　　几率很小啊，并不是赌徒们认为的1/2，所以十赌九输啊。

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【概率论——上帝的赌术】第1话：古典概率论，一场赌局引发的血案

本文由数说工作室提供，非学术探讨，旨在激发大家的学习热情和欲望。数说君根据文献、课件、史料（正史/野史）、网络资料和自己的臆想，将凶残的概率论暴力拆解，再清新组合，力图趣解，如有不适者请移步！

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一日一技：如何用 Python让自己变成天选之子

', '马小六', '周小七', '丁小八', '朱小九'] for i in range(1, 11): lucky_guy = random.choice(people) print...(f'第{i}次抽奖，中奖用户：{lucky_guy}') time.sleep(1) 你是不是以为这段代码运行以后，结果如下图所示？...这个时候，你可能会说，那别人写代码的时候，又重新import random怎么办呢？random.choice不是又被改回去了吗？...实际上完全不用担心，我们可以这样操作：如果备选列表里面不包含kingname，那么就使用原生的 random.choice 如果备选列表里面包含kingname，那么就以60%的概率返回kingname...(option) return 'kingname' random.choice = choice 这样替换以后，当有kingname在备选列表中时，kingname被有60%的概率被选中，如下图所示

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产品经理的故事：产品经理拿错了别人的外卖

我们假设：这三个外卖里面，有且只有一份是产品经理的开发小哥跑过来，不会抢产品经理手上拿着的外卖开发小哥拿走的，一定不是属于产品经理的外卖 import random options = {'鲱鱼汤...如果产品经理在看到开发小哥拿走了外卖以后，更换自己的选择，那么选对的概率是 2/3.如果不更换自己的选择，选中的概率为 1/3....相信很多人都会跟产品经理一样，觉得选对的概率是 1/2.对代码的计算结果感到惊讶，这非常违反直觉。其实，整个问题的关键在于，开发小哥不是随机从剩下的两个外卖中拿走一个。...如果产品经理始终选择要更换，那么：第一次就选中了她的外卖，此时更换以后，选对的概率为 1/3 * 0 第一次选中了别人的外卖 1，开发小哥必定拿走别人的外卖 2，此时产品经理选对的概率为：1/3 *...1 = 1/3 第一次选中了别人的外卖 2，开发小哥必定拿走别人的外卖 1，此时产品经理选对的概率为：1/3 * 1 = 1/3 所以如果选择要换，产品经理选对的概率为0 + 1/3 + 1/3 = 2

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为什么不是0,1,2,3,4？setTimeout的奇怪问题

网上看到这样一个题目： for(let i=0;i<5;i++){ setTimeout(function(){alert(i)},0) } 它输出的顺序并不是0，1，2，3，4，也不是固定的某一个顺序的数字...其实这里有三个关键点， 1、let，它声明了一个块级作用域； 2、alert，它引起了js的阻塞； 3、setTimeout添加到js队列；简单的讲， 1、js中没有任何可以立即执行的代码，它们都是需要被添加到队列中...2、setTimeout并不是指定了间隔时间就一定会按指定时间执行。它只是说“在指定时间之后，加入队列，等待执行”。至于什么时候执行，要看进程队列的空闲程度。...3、alert()它会阻塞js的执行，此时js进程是暂停的。 4、题目中使用的是let，这相当于是使用闭包的方式来传入值。如果是var，那么就是直接执行完i=5之后再执行alert了。...这个题目很简单，但包含了几个关键的知识点，我把这个题目添加到了先行者旗下的js问答小组之中，在我收到的回复邮件中，这个同学的回答很靠谱， ?

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Python 3.7 + BeautifulSoup 简单爬虫实例

粗略的啃完requests库的官方中文文档和BeautifulSoup的文档，本期主要灵活运用相关知识，实现对freebuf.com文章信息的抓取分析。...一个自然而然的想法就是利用requests库抓取源代码，利用BeautifulSoup库分离出想要的信息，最后把信息保存在本地。然后把按照这个思路写下了代码。...接下来开始利用BeautifulSoup库分离出想要的信息。可以看到，由于结构不是很复杂，而且元素没有缺失。这里我使用一个For循环的方式把它依次放到字典里。然后再添加到列表。...span.name > a') pvs = bs.select('#timeline > div > div.news-info > div > span.look > strong:nth-child(1)...if __name__ == '__main__': for num in range(1, 3): url = 'https://www.freebuf.com/articles

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2022-07-19：f(i) : i的所有因子，每个因子都平方之后，累加起来。比如f(10) = 1平方 + 2平方 + 5平方 + 10平方 = 1 +

2022-07-19：f(i) : i的所有因子，每个因子都平方之后，累加起来。比如f(10) = 1平方 + 2平方 + 5平方 + 10平方 = 1 + 4 + 25 + 100 = 130。...给定一个数n，求f(1) + f(2) + .. + f(n)。n i64 { let mut l = 1; let

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2019-1-8-看看你的PPT是不是被WPS玩坏了

现在的公司老板都爱省钱，所以强制推行WPS。...这可苦了我们这些office二次开发的程序员 ---- 今天在C#调用PPT时遇到了一个异常,内容大致是这样的 System.InvalidCastException was unhandled Message...这实际上是COM组件调用的一个问题，每个COM组件会有一个接口IDIID，另外每一个实现该接口的CLSID 那么既然一个接口可以有多个实现，那么具体哪个实现才是需要的呢？...这一切就是依赖于注册表控制的。啊，注册表这个东西，大家说改就改了呀。你的注册表被谁改了首先是去注册表的HKEY_CLASSES_ROOT中查找对应接口的IID ?...，同时有更好的阅读体验。

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朴素贝叶斯分类-西瓜分类python

1.算法思想——基于概率的预测贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。 2....理论基础 2.1 贝叶斯定理这个定理解决了现实生活中经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个时间交换后的概率，也就是已知P(B∣A) 的情况下如何求得P(B∣A) 条件概率P(B∣A)：事件B...已经发生的情况下，事件A发生的概率。...贝叶斯定理： P(B∣A) = 先验概率：是指根据以往经验和分析得到的概率....(p0))#每个样本随机选择长相 dataset.append(random.choice(p1))#同理，随机选择性格 dataset.append(random.choice(p2))#同理

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numpy.random.choice

a中每个数出现的概率。...若a是整数，则a代表的数组是arange(a)。...>>> random.choice(5)3>>> random.choice([0.2, 0.4])0.2>>> random.choice([0.2, 0.4], p=[1, 0])0.2>>> random.choice...([0.2, 0.4], p=[0, 1])0.4>>> random.choice(5, 5)array([1, 2, 4, 2, 4])>>> random.choice(5, 5, False)array...([2, 0, 1, 4, 3])>>> random.choice(100, (2, 3, 5), False)array([[[43, 81, 48, 2, 8], [33, 79

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得物极光蓝纸箱尺寸设计实践

然后使用“复制”的方式生成M条染色体；重复2~5。四、具体建模4.1 数据分析首先粗略看下近一年得物发货的sku的长、宽、高主数据及其销量分布，这是我们设计箱型的依据数据。...图片5.2 选择这里用不一定完全用轮盘赌方法来做选择，95%概率选择适应度函数靠前的解，5%的概率从其他解里面随机选择。...if random.random() < 0.95: '''选择基因的来源父母，95%几率从最优的祖先中随机''' poly_a = random.choice(polygons[:1])...poly_b = random.choice(polygons[1:5])else: '''选择基因的来源父母，5%从所有的祖先中随机''' poly_a = random.choice(polygons...) poly_b = random.choice(polygons)5.3 交叉和变异这里也一样用随机数，大概率随机从父类中继承赋值基因，小概率修改基因值，坐标交叉变异大致如下，颜色交叉变异同理。

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ERROR：pycharm 出现 DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序

在搭建环境的时候，不知道之前为什么装成了python3.6.5（32-bit）的版本了，之后在做项目的时候，遇到不兼容的情况，然后又下载了python3.6.5（64-bit），但是之前卸载32-bit...的没有卸载干净，装好后，在导入下图的设置的时候，出现了错误： ?...原因：这个坑有点儿大，按照它上面的出错信息，好像说的是安装的命令没有找到这种，其实这个找的还是之前32-bit的那个安装文件，但是那个文件已经被删除了，所以，不管怎么尝试，都是不可能执行的。...解决办法：其实很简单，因为pycharm里面的python的配置包是一起打包成了venv的这个文件，把这个文件删除之后，再重新导入python.exe文件，再点击上图提示的信息，install

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不是我吹，20M的压缩文件我只用了1秒！

= -1) { zipOut.write(temp); } } }...* * @return the next byte of data, or -1 if the end of the * file is reached...= -1) { bufferedOutputStream.write(temp); } }...输出 ------Buffer fileSize:20M consum time:1808 可以看到相比较于第一次使用FileInputStream效率已经提升了许多了第二次优化过程-从2秒到1秒...其实直接缓冲区有以下的缺点。直接缓冲区的缺点：不安全消耗更多，因为它不是在JVM中直接开辟空间。这部分内存的回收只能依赖于垃圾回收机制，垃圾什么时候回收不受我们控制。

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2022-07-19：f(i) : i的所有因子，每个因子都平方之后，累加起来。比如f(10) = 1平方 + 2平方 + 5平

2022-07-19：f(i) : i的所有因子，每个因子都平方之后，累加起来。...比如f(10) = 1平方 + 2平方 + 5平方 + 10平方 = 1 + 4 + 25 + 100 = 130。给定一个数n，求f(1) + f(2) + .. + f(n)。...n <= 10的9次方。 O(n)的方法都会超时！低于它的！ O(根号N)的方法，就过了，一个思路。 O(log N)的方法，来自蓝桥杯练习题。答案2022-07-19：观察表，二分法。...[]; for _ in 0..n + 1 { cnt.push(0); } for num in 1..=n { for j in 1.....(r << 1) + 1) - l * (l + 1) * ((l << 1) + 1)) * n) / 6; } fn cover(v: i64, n: i64) -> i64 { let

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Python - random 库的详细使用

[1, 2, 3, 4, 5])) # 字母数组 print(random.choice(["a", "b", "c"])) # 字母元组 print(random.choice(("a", "b",..."c"))) # 字符串 print(random.choice("abcdef")) # string 模块返回的大小写字母字符串 print(random.choice(string.ascii_letters...)) # string 模块返回的数字字符串 print(random.choice(string.digits)) # string 模块返回的数字字符串+大小写字母字符串 print(random.choice...] print(random.choices(a, weights=[0, 2, 1, 0, 0], k=5)) # 结果 [2, 2, 2, 2, 3] 2 的权重更大，所以取到它的概率更高带 cum_weights...结果 [1, 1, 1, 1, 1] [2, 2, 1, 2, 1] [5, 5, 1, 4, 2] 是不是看不懂？

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关于马尔可夫链的一道题目

python模拟问题某人有 2 把伞，并在办公室和家之间往返．如果某天他在家中(办公室时)下雨而且家中(办公室)有伞他就带一把伞去上班(回家)，不下雨时他从不带伞．如果每天与以往独立地早上(晚上)下雨的概率为...根据转移矩阵容易求得淋雨的概率则为约等于 0.0913 python模拟模拟这个人上班回家往返 n 次，那么出行次数是 2n 每次下雨的概率就是 0.7。...import random # 试验往返次数 n = 1000000 # 设置随机抽样下雨 p=0.7 的环境样本 rain = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0] #...(n): for s in status: if s == 'go': if random.choice(rain) == 1:...+= 0 else: if random.choice(rain) == 1: if b_um > 0:

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Python利用random生成一个列表内的随机数

首先,需要导入random模块: import random 随机取1-33之间的1个随机数，可能重复: random.choice(range(1,34)) print得到一系列随机数,执行一次得到一个随机数...: print(random.choice(range(1,34))) 随机取1-33之间的6个随机数，可能重复: random.choices(range(1,34),k=6,weights=range...(1,34)) 其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表随机取1-33之间的6个随机数，不重复: random.sample(range(1,34),6) 得到一个无序列表 random.uniform...random模块中的choice函数功能： random.choice(seq)实现从序列或集合seq中随机选取一个元素参数： seq：元组、列表或字符串实例： In [1]: import random...: random.choice(f) Out[4]: 2

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统计学习的三个招式：模型、策略和算法 | 山人聊算法 | 2nd

模型：经过分析我们认为这个规律应该是一个多项式函数，那么多项式函数中参数的所有可能性加起来比如有十万种可能性，那么这十万个可能的函数就是模型的假设空间。...比如我用穷举法计算，就是不停的试所有可能的参数从1次多项式一直到100次多项式，每个参数全部试一遍，这也是一种算法，当然效率很低。算法主要有通常的算法有解析法和数值法。...再打一个粗略的比方我们要找到一支非常有潜力的股票。模型：我们将有潜力定义为十年后价格上涨十倍，那么所有可能十年后上涨十倍的股票就是模型的假设空间。...算法决定了计算效率的高低，与之相关的计算成本、时间都是不一样的。下面直接罗列一下监督学习中的主要模型、策略和方法有哪些。模型：决策函数，是一种非概率模型；条件概率，是一种概率模型。...策略：损失函数，度量模型一次预测的好坏。常见损失函数有:0-1损失函数；平方损失函数；绝对损失函数；对数损失函数。损失函数的值越小，模型就越好。风险函数，度量平均意义下的模型预测好坏。

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概率的概率分布 Beta-分布（1）

囚犯B存活的概率（1）

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