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摘要: 优化一、 优化二、后面一位的开始只是前面一位+1 仍旧逃不出三层循环,小朋友只能靠画图理解了。 阅读全文
posted @ 2020-09-28 15:10 hisweetyGirl 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: def main(): pass def write_to_file(content): with open('result.txt','a',encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False)*'\n') f 阅读全文
posted @ 2020-09-27 09:15 hisweetyGirl 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 来看一个生活中的例子。比如说,有五把尺子: 用它们来分别测量一线段的长度,得到的数值分别为(颜色指不同的尺子): 之所以出现不同的值可能因为: 不同厂家的尺子的生产精度不同 尺子材质不同,热胀冷缩不一样 测量的时候心情起伏不定 日常中就是这么使用的,可是作为很事的数学爱好者,自然要想下: 这样做有道 阅读全文
posted @ 2020-09-17 10:47 hisweetyGirl 阅读(369) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 指数分布:要等到一个随机事件发生,需要经历多久时间。 伽玛分布:要等到n个随机事件发生,需要经历多久时间。所以,伽玛分布可以看作是n个指数的独立随机变量的加总。 泊松分布:在特定时间里发生n个事件的概率。 2、从公式来看: X∼Gamma(α,λ),概率公式如下: 将a=1时,=1,代入到伽玛公式, 阅读全文
posted @ 2020-09-17 09:26 hisweetyGirl 阅读(8501) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 去年12月,美国康涅狄格州发生校园枪击案,造成28人死亡。 资料显示,1982年至2012年,美国共发生62起(大规模)枪击案。其中,2012年发生了7起,是次数最多的一年。 去年有这么多枪击案,这是巧合,还是表明美国治安恶化了? 前几天,我看到一篇很有趣的文章,使用"泊松分布"(Poisson d 阅读全文
posted @ 2020-09-17 09:05 hisweetyGirl 阅读(2549) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://leetcode-cn.com/problems/chuan-di-xin-xi/ #反向回溯 1、反向回溯,可以节省时间,进行到哪一步没有连接可以直接结束返回0 2、创建字典dic,遍历relation,将每个点的值作为key,将能够连接到某个点的所有点组成列表作为value 3、 阅读全文
posted @ 2020-09-04 10:47 hisweetyGirl 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习是从数据中自动分析获是规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测。 利用好现成的框架技术。 常使用TensorFlow框架 推荐阅读以下书籍。 机器学习 首先最基础的要有”数据“。 数据类型 离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数据,所有这些数据全部都是整数,且不可再细分 阅读全文
posted @ 2020-08-27 14:22 hisweetyGirl 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 训练需要一段时间,出现下图字样,则代表训练完成。 注意[2,4]为数据中不存在的数值,进行预测. 阅读全文
posted @ 2020-08-04 15:54 hisweetyGirl 阅读(486) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1561536/202008/1561536-20200804152032713-603104877.png) ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1561536/202008/1561536-20200804152255345-57683144.png) ![](https://img 阅读全文
posted @ 2020-08-04 15:23 hisweetyGirl 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: `def addStrings(num1, num2): #计算进位 carry=tmp//10,代表当前位相加是否产生进位 #添加当前位 计算tmp=n1+n2+carry,并与当前位tmp%10添加至res头部; #索引溢出处理:当指针i或j走到数字首部后,给n1,n2赋值为0,相当于num1, 阅读全文
posted @ 2020-08-04 13:35 hisweetyGirl 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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