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“三门问题”解决方案:换不换?更换策略与贝叶斯策略?附 Java 验证代码

“三门问题”作为一道经典逻辑推理题,经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力,面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件,运用逻辑推理和数学计算,得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”,其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法,而大部分同学答案是“坚持不换”,选中车的概率永远是 1/n,换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的,如果仅把思维固化在开门角度,确实选中概率永远是 1/n;如果看的是“换的角度”,当然如果你记得贝叶斯公式,那这个问题迎刃而解了,数学世界是充满无穷奥妙的!

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Google搞出的AlphaGo,打开了机器学习的神秘之门

两个机械臂,尝试打开两扇关闭的门。两个机器臂向前伸出,然后全都错过门把手。重来,再试一次,结果撞到把手上,门框铛铛作响。于是再试一次。再一次。几个小时的试验和犯错之后,两个机械臂都能干净利索的把门打开,次次如此。 这两个机械臂都待在Google内部的某处,虽然机械装置很早就能敏捷的拉开门,但这次有所不同:这两个机械臂自己学会了打开门。依靠一种称为“强化学习”的技术,它们训练自己执行一个特定的任务,一遍又一遍的训练,学会怎么做是可行的,怎么是不可行的。 去年相同的技术驱动着AlphaGo学会了古老的围棋,而且

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云计算时代 物联网新模式的潜力谁来挖掘

计算和物联网是现在很热的话题,从目前很多用户的使用习惯来看,绝大多数用户还是在利用互联网进行信息的获取和交流,虽然一个充斥着数以十亿、百亿计可时刻供应用程序和用户使用的传感器的世界可能是非常有趣的,但是用户隐私、搜索规模以及如何解释传感器数据等问题都成为了物联网的发展瓶颈。 云模型成为用户访问关键 企业构建一个云模型可以非常有效的缓解用户访问带来的网络压力,同时让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。如果使用了无序的传感器云和公共的访问,那么物联网是无法获得成功的。 基于物联网的很多传感器都是

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韩国研究人员研发机器人Fribo,可帮助年轻人解决孤独问题 | 黑科技

韩国的团队展示了一款叫做Fribo的机器人,它会将你在家中的一些活动共享给好友,目的是鼓励年轻人加强和他人的交流。 据外媒报道,为鼓励年轻人加强和他人的交流,韩国研究人员研制出一款名叫Fribo的机器人。据研发团队介绍,这个机器人主要是为了解决空巢青年孤独的问题。 据悉,Fribo是一款小巧有灵感的机器人,它会监听你的公寓,来促进交流。当然它不是监听你说的话,而是一些“活的噪音”,如听到门关闭声,它会发出“Oho”,将信息传达给你,你就可以发送短信开始与它对话。对于有需要的用户,Fribo机器人将会全天候“

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三门问题的计算机模拟,三门问题是指_数学三门问题

三门问题(Monty Hall problem)亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论,大致出自美国的电视游戏节目Let’s Make a Deal。问题名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Hall)。参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门可赢得该汽车,另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门。问题是:换另一扇门是否会增加参赛者赢得汽车的机率。如果严格按照上述的条件,那么答案是会。不换门的话,赢得汽车的几率是1/3。换门的话,赢得汽车的几率是2/3。

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