展开

关键词

Dice

相关内容

云服务器

云服务器

稳定、安全、弹性、高性能的云端计算服务,实时满足您的多样性业务需求
  • 语义分割之Dice Loss深度分析

    dice loss 定义dice loss 来自 dice coefficient,是一种用于评估两个样本的相似性的度量函数,取值范围在0到1之间,取值越大表示越相似。这里dice coefficient可以写成如下形式: 而我们知道: 可见dice coefficient是等同「F1 score」,直观上dice coefficient是计算 与 的相似性,本质上则同时隐含,dice loss 是一种「区域相关」的loss。对比发现, 训练前中期,dice loss下正样本的梯度值相对于ce loss,颜色更亮,值更大。说明dice loss 对挖掘正样本更加有优势。「dice loss为何能够解决正负样本不平衡问题?」「dice loss 为何训练会很不稳定?」在使用dice loss时,一般正样本为小目标时会产生严重的震荡。
    来自:
    浏览:526
  • 智能合约游戏之殇——Dice2win安全分析

    作者:LoRexxar@知道创宇404区块链安全研究团队发布时间:20181018Dice2win是目前以太坊上很火爆的区块链博彩游戏,其最大的特点就是理论上的公平性保证,每天有超过1000以太币被人们投入到这个游戏中Dice2win官网:https:dice2.winDice2win合约代码:https:etherscan.ioaddress0xd1ceeeeee83f8bcf3bedad437202b6154e9f54052018年10月12日,Zhiniang Peng from Qihoo 360 Core Security发表了《Not a fair game, Dice2win 公平性分析》,里面提到了关于Dice2win在阅读文章的时候,我重新审视了Dice2win的合约代码,发现在上次的阅读中对Dice2win的执行流程有所误解,而且Dice2win也在后面的代码中迭代更新了Merkle proof功能,这里我们就重点聊聊这几个问题Dice2win安全性分析选择中止攻击让我们来回顾一下dice2win的代码 function placeBet(uint betMask, uint modulo, uint commitLastBlock
    来自:
    浏览:241
  • POJ PKU 2596 Dice Stacking 解题报告

    = sd) maxs = max(maxs, dice); DP 计算dp for(i = 0; i < (1
    来自:
    浏览:153
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年99元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • DICE 2017:关于VR的将来,Oculus这么说!

    昨日,2017年度DICE峰会于美国拉斯维加斯开幕。全世界数字娱乐领域的很多思想家、开发者和管理者都将来到拉斯维加斯,坐在一起讨论游戏的现状和未来。Oculus内容部门总监Jason Rubin,也参加了本次DICE峰会。Jason Rubin是Oculus内容部门的负责人,负责与开发者合作为Rift和Gear VR开发游戏和体验。在本次DICE峰会上,Oculus内容总监Jason Rubin在问道这个问题时这么说:“事实上,直到这款应用出现,我们无法确定什么样的VR应用会成为杀手级应用。就DICE上Oculus的表态可以看出,Oculus并没有被头显销量惨淡、200家线下体验店被关闭等问题所影响,而是仍然对VR抱有很大的信心。小编将持续关注DICE 2017,欲知更多详情,请持续关注VRPinea的推送。本文属VRPinea原创稿件,转载请洽:brand@vrpinea.com
    来自:
    浏览:397
  • 数据不平衡问题成“千年”难题,看ACL新方法Dice Loss如何有效解决!

    Dice Loss 形式简单且十分有效,将Cross Entropy Loss替换为Dice Loss能够在词性标注数据集CTB5、CTB6、UD1.4,命名实体识别数据集CoNLL2003、OntoNotes5.0基于这个观察,我们使用现有的Dice Loss,并提出一个基于Dice Loss的自适应损失——DSC,在训练时推动模型更加关注困难的样本,降低简单负例的学习度,从而在整体上提高基于F1值的效果。2从Cross Entropy到Dice Losses1、交叉熵损失(CE)我们按照逻辑顺序来梳理如何从交叉熵损失到Dice Loss。2、Sørensen–Dice系数(DSC)幸运的是,我们可以利用一种现有的方法——Sørensen–Dice系数(简称DSC)——去衡量F1。我们在SST2和SST5上实验,下表是实验结果:可以看到,使用Dice Loss实际上是降低了准确率,这是因为Dice Loss考虑的实际上是类间的“平衡”,而不是笼统地考虑所有的数据。
    来自:
    浏览:765
  • 使用图像分割,绕不开的Dice损失:Dice损失理论+代码

    来自:
    浏览:336
  • 第23届年度DICE大奖,VR射击游戏成最大赢家?

    正文共 1724 字 8 图;预计阅读时间 7 分钟 (VRPinea 2月22日电)本周,第23届年度DICE大奖落下帷幕。
    来自:
    浏览:207
  • LightOJ_1248 Dice (III)

    题目链接题意:  给一个质地均匀的n的骰子, 求投掷出所有点数至少一次的期望次数。思路:  这就是一个经典的邮票收集问题(Coupon Collector Problem)。  投掷出第一个未出现的点数的概率为nn = 1, 因为第一次投掷必然是未出现的。  第二个未出现的点数第一次出现的概率为 (n - 1) n,因为有一个已经投掷出现过。  第i个未出现的点数第一次出现的概率为 (n - i) i, 这满足几何分布。  其期望E = 1p  所以期望为n *(1 + 1 2 + 1 3 + ... 1 n)。代码: 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 #include 8 #include 9 #include 10 #include 11 #include 12 #include 13 #include 14 #include 15 #include 16 using namespace std;17 #define LL long long18 #define INF 0x3f3f3f3f19 #define MOD 100000000720 #define eps 1e-621 #define MAXN 10001022 #define yy 0.577215664923 double f;24 void init()25 {26 f = 0.0;27 for(int i = 1; i < MAXN; i ++)28 f = f + 1.0 (i * 1.0);29 }30 double GetExpectation(int n)31 {32 return n * 1.0 * f;33 }34 35 int main()36 {37 int T;38 int kcase = 0;39 init();40 scanf(%d, &T);41 while(T --)42 {43 int n;44 scanf(%d, &n);45 printf(Case %d: %.7lfn, ++ kcase, GetExpectation(n));46 }47 return 0;48 }
    来自:
    浏览:148
  • HDU-5955-Guessing the Dice Roll

    ACM模版描述?题解ACAC 自动机 ++ 高斯消元。?Ps. 截图来源 mcginn’s blog。代码#include #include #include #include #include #include using namespace std; const int MAX_LEN = 1010;const int MAXN = 120;const int MAXM = 6;const int MAXF = 15;const double EPS = 1e-6;const double MAGIC = 1.0 6; int n, L, sz;int fp;int tag;int fail;int trie;queue qi; * *********** Aho *********** *struct Aho{ int root; int newnode() 静态创建新节点 { memset(trie, -1, sizeof(trie)); tag = 0; sz++; return sz - 1; } void init() { sz = 0; newnode(); } void insert(int s - 1; if (trie == -1) { trie = newnode(); } p = trie; } tag = id; 结束标记 fp = p; } void getfail() 构建自动机fail指针 { while (!qi.empty()) { qi.pop(); } fail = root; root指向root for (int i = 0; i < MAXM; i++) { if (trie == -1) 第一个字符不存在,指向root { trie = root; } else 第一个字符的fail指针指向root { fail] = root; qi.push(trie); 并放入队列,待bfs扩展 } } while (!qi.empty()) { int u = qi.front(); 取扩展节点 qi.pop(); if (tag]) { tag = tag]; 如果之前是tag,直接标记 } for (int i = 0; i < MAXM; i++) 遍历所有子节点 { if (trie == -1) 如果不存在,则子节点直接指向fail节点的对应子节点 { trie = trie]; } else 如果存在,则该节点的fail指针指向fail节点对应的子节点 { fail] = trie]; qi.push(trie); 继续扩展 } } } }} aho; * *********** Guass *********** *int equ, var;double x;double a; int Gauss(){ int max_r; for (int k = 0, col = 0; k < equ && col < var; k++, col++) { max_r = k; for (int i = k + 1; i < equ; i++) { if (fabs(a) > fabs(a)) { max_r = i; } } if (fabs(a) < EPS) { return 0; } if (k != max_r) { for (int j = col; j < var; j++) { swap(a, a); } swap(x, x); } x = a; for (int j = col + 1; j < var; j++) { a = a; } a = 1; for (int i = 0; i < equ; i++) { if (i != k) { x -= x * a; for (int j = col + 1; j < var; j++) { a -= a * a; } a = 0; } } } return 1;} void init_guass(int n, int m){ memset(x, 0, sizeof(x)); memset(a, 0, sizeof(a)); var = n; equ = m;} int son; void build() 建立方程组{ init_guass(sz, sz); for (int i = 0; i < sz; i++) { if (!tag) { for (int j = 0; j < MAXM; j++) { a] += MAGIC; } } a += -1; } x += -1; 虚拟节点以1的概率转移到节点0} int name; int main(){ int T; cin >> T; while (T--) { cin >> n >> L; aho.init(); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < L; j++) { scanf(%d, name + j); } aho.insert(name, i + 1); } aho.getfail(); build(); Gauss(); for (int i = 1; i
    来自:
    浏览:302
  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
    来自:
  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
    来自:
  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
    来自:
  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
    来自:
  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
    来自:
  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
    来自:
  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
    来自:
  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
    来自:
  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
    来自:
  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
    来自:

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券