01 2021 档案
摘要:题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805502658068480 题目考点 排序、模拟,重点在模拟而非排序 题目难度 PAT甲级25分 题目大意 给出多个学生的C语言(C)、数学(M)、英语
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摘要:题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805419468242944 题目考点 队列、模拟。重点在模拟,队列只用到了建立、入队、出队、清空(需要自己实现,创建新的队列然后赋值或者swap)。 题
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摘要:链式法则(Chain Rule) z=h(y),y=g(x)→dzdx=dzdydydx \(z=k(x,y),x=g(s),y=h(s)\to\frac{dz}{ds}=\frac{dz}{dx}\frac{dx}{ds}+\fra
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摘要:为什么是“深度”神经网络? 问题与答案 矮胖的神经网络和高瘦的神经网络,假设它们参数量相同,哪一个更好呢? 2011年有一个实验,证明在参数量相当的情况下,高瘦的神经网络(即深度神经网络)的准确度更高,因为深度可以实现模块化。 只用一个神经元足够多的隐藏层,这个模型就包括了任意函数,那为什么不这么做
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摘要:题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805498207911936 题目考点 队列和模拟,重难点在于模拟而非队列 题目难度 PAT甲级30分 题目大意 有N个窗口,每个窗口最多允许M个人站在黄
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摘要:引言 poplib是一个python第三方库,基于它我们可以连接POP3服务器。 email是一个python内置的模块,基于它我们可以管理邮箱中的邮件。 Some Story 我现在需要下载很多邮件的附件。我之前有一份相同功能的代码(点击这里),发布出来之后博客访问量也挺高。然而,当时由于时间原因
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摘要:深度学习的历史 1958年:心理学家Rosenblatt提出感知机(Perceptron) 它是一个线性模型。 1969年:有人说感知机是线性模型,具有局限性。 1980年代:多层感知机(Multi-layer Perceptron) 和当今的神经网络是没有本质差别的。 1986年:Hinton提出
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摘要:逻辑回归 假设训练集如下,有2个类别C1和C2,表格中的每列为一个样本。 例如,第一列表示样本x1的类别为C1,所以它的标签ˆy1是1。 x1 x2 x2 … xN C1 C1 \(C_2\
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摘要:贝叶斯公式 P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B) 全概率公式 P(B)=∑ni=1P(Ai)P(B|Ai) 概率生成模型(Probalitity Generative
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摘要:分类模型应用案例(Classification Cases) 信用评分(Credit Scoring) 输入:收入、储蓄、职业、年龄、信用历史等等 输出:是否贷款 医疗诊断(Medical Diagnosis) 输入:现在症状、年龄、性别、病史 输出:哪种疾病 手写文字识别(Handwritten
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