首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我得到的lcounter是正确的,但pcounter是随机的值,比如32751。我不认为它是未初始化的。有人能解释这个问题吗?

这个问题涉及到变量的初始化和随机值的生成。根据提供的信息,lcounter是正确的,说明该变量经过了正确的初始化并得到了正确的值。而pcounter则是随机的值,且问题提出者不认为它是未初始化的。

对于这个问题,可能存在以下几种可能性和解释:

  1. 变量未正确初始化:在代码中,可能存在对lcounter变量的正确初始化操作,而对pcounter变量的初始化操作可能存在问题,导致其值是随机的。这种情况下,建议仔细检查代码中对pcounter变量的初始化过程,确保正确赋予初始值。
  2. 随机值生成机制:对于pcounter变量的值是随机的情况,可能是由于随机数生成机制导致的。在某些编程语言中,如果没有显式给变量赋初值,那么它的值会是一个随机生成的值。这种情况下,可以尝试在代码中显式给pcounter变量赋予一个初始值,以避免随机生成的情况。
  3. 变量赋值操作被覆盖:在代码的其他部分,可能存在对pcounter变量的赋值操作,而这个赋值操作可能会覆盖之前的初始化值,导致pcounter的值变为随机值。这种情况下,需要仔细检查代码中对pcounter变量的赋值操作,确保没有被其他操作覆盖。

总结来说,要解决这个问题,首先要确认lcounter和pcounter的初始化过程是否正确,并检查代码中是否存在其他对pcounter的赋值操作。如果问题仍然存在,可以考虑给pcounter变量显式赋予一个初始值。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

25个机器学习面试题,你能回答几个?

在本文中,作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题,这些问题都没有给出明确的答案,但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 1、 我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。...这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值?...岭回归可以将系数降低到非常小的非零值。你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗?...(提示:刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) ? 20、 对于回归问题来说,从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说,这种方法会存在什么问题?...请解释这种方法是否正确。 (提示:机器学习会遇到的(维度)灾难,你听说过吗?)

1.3K10

“深度学习之父”大谈AI:寒冬不会出现,论文评审机制有损创新

Geoffery Hinton:作为一名 Google 高管,我不认为这是我能公开投诉的地方,所以我私下会抱怨这个问题。我没有签署这封信,但我与 Google 的联合创始人谢尔盖·布林谈过。...Geoffery Hinton:我认为 Google 做出了正确的决定。会有各种各样的问题需要云计算解决,所以很难能划分出一个比较清晰的界限,从某种意义上这也是随机的。...我认为这是一场彻底的灾难。 对于自己所做的大多事情,人们根本是无法解释的。当你聘请某人,你将取决于各种可以量化的事情进行判断,然后才是你的直觉。人们不清楚自己是如何完成这个决策的。...如果你非要他们解释这个原因,那你就是在强迫他们编造一个故事。 神经网络同样也有类似的问题。当你训练神经网络时,它将学习十亿个数字,这些数字代表着它从训练数据中提取的知识。...如果你输入一张图片,做出正确的判断如“这是一个行人”。但如果你问“为什么会这么想?”如果有任何简单的规则来判断图像是否包含行人,那么这个问题早就被解决了。

36530
  • R语言的好与坏丨讲座中字视频丨附讲座PDF

    另一个例子是Emacs,Emacs有其编程语言名叫Emacs Lisp。是Lisp里一个非常老的分支语言。我不认为很多人喜欢这个语言,这是个完全的编程语言。...谷歌上有人说过"R语言最大的优点是,它是由统计学家编写的,但这也是R语言最大的缺点"。 所以要理解R语言,你需要对统计学家有些了解。他们对于世界的看法跟程序员很不一样,他们也许是在编程。...完成之后如果你观察下总结部分,你得到了大量的数据。你不是仅仅得到内部的斜率和截距,会得到更多结果得到所有系数的p值,以及残差。你能得到所有想知道的信息,这个包含在一个对象中。...优点是用起来很方便,只需要写出x加上y,然后将两部分加起来。缺点是当你拿到一个内容,这是数字吗?它的长度为1吗? 或者长度不止1那我要如何去处理呢? 一切都是按值传递的。...我是忽略缺失值,还是需要考虑它。 向量化的例子 一个关于向量化的例子。假设我想产生一百万个,服从正态分布的随机变量。rnorm()可以实现这个功能。

    1.8K90

    第十四章 无监督学习

    为了解决这个问题,我们通常需要多次运行K-均值算法,每一次都重新进行随机初始化,最后再比较多次运行K-均值的结果,选择代价函数最小的结果。...我并不认为只有一个正确的答案,这就是无监督学习的一部分,数据没有标签,因此并不总是有一个明确的答案。也因为这个原因,用一个自动化的算法,来选择聚类数目是很困难的 ?...然后在计算 K=2 时 K-Means 算法(此时,可能多次随机初始化 K 值),计算得到代价函数J,依次。。。 ? 我们可能会得到一条类似于这样的曲线。像一个人的肘部。...原因之一是,在实际运用到聚类问题上时,往往最后你会得到一条看上去相当模糊的曲线,也许像?这样 ? 如果,观察这张图,我不知道,也许没有一个清晰的拐点,看上去畸变值是连续下降的。那么,如果在实际操作中。...对于“肘部法则”快速的小结:它是一个值得尝试的方法,但是我觉得,你不能期望它能够解决任何问题。 ?

    58820

    概率的意义:随机世界与大数法则

    是概率吗?如果是,那又是什么的概率?虽奈曼取巧地以信赖区间,来称呼此一他创造出来的东西,而避用概率一词。但包雷及其同行,当然一眼便看穿这个手法。...名可名,非常名,数学家不认为你提出的是重要的问题。但用心体会后,你终于发现原来二运算,其一等同于加法,其二等同于乘法。也看出此集合中,有一元素根本就是0,而有一元素根本就是1。...课堂中已一再暗示明示,那些题会考,几乎都该能确定了,何需再猜?实则试题早已印妥,而学生不知考题,且未体会老师的暗示及明示,所以仍可以大猜一通。另外,诸如门外有人敲门,你好奇是男是女?...但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义,怎么却用概率的概念来解释给我听?” 想解释概率值的意义,将会在概率及无限大,一层又一层的打转。...所以,0.95的意义,乃如同上一节我们对概率的解释。但要留意的是,对同一个p,如果全班40人,所得到的40个95%信赖区间,其中包含p的个数未超过85%(即未超过34个),也不要太惊讶。

    1.2K40

    Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑的运作机制,但不是通过反向传播

    我认为这取决于学习算法是如何得到尖峰神经元网络的梯度,但目前没有人真正知道。 关于尖峰神经元的问题,往往会出现两种截然不同的决策:它在什么时候会出现尖峰,以及它会不会出现尖峰。这就是离散决策。...因此,当你采取一个标准的人工神经元时,只需要问:它是否能分辨输入的两个值是否相同?不能。但当你使用尖峰神经元时,就很容易建立一个系统,两个尖峰在同时到达,它们就会放电,不同时间到达则不会。...这个过程是有代价的,它随机发送脉冲,这个过程中速率是变化的,由输入到神经元的信息决定,你可能会想要把真实值的速率从一个神经元发送到另一个,当你想做很多正则化,可以把真实值的速率加上一些噪声,增加噪音的一种方法是使用会增加很多噪音的脉冲...你需要对科学有信念,愿意去研究那些显然正确的东西,即使其他所有人都说那是胡说八道,而且事实上并非所有人都那么认为。在70年代初,研究AI的几乎所有人都认为(我做的东西)是胡说八道。...Hinton:MNIST是一个标准的数字数据库,你可以错误的标签来替换训练数据,得到一个数据集,其中的标签有20%的正确率和80%的错误率。问题是:你能从这个数据集中学习吗?学习的效果如何?

    42910

    概率的意义:随机世界与大数法则

    是概率吗?如果是,那又是什么的概率?虽奈曼取巧地以“信赖区间”来称呼此一他创造出来的东西,而避用概率一词。但包雷及其同行,当然一眼便看穿这个手法。...名可名,非常名,数学家不认为你提出的是重要的问题。 但用心体会后,你终于发现原来二运算,其一等同于加法,其二等同于乘法。也看出此集合中,有一元素根本就是0,而有一元素根本就是1。...课堂中已一再暗示明示,哪些题会考,几乎都该能确定了,何需再猜?实则试题早已印妥,而学生不知考题,且未体会老师的暗示及明示,所以仍可以大猜一通。 另外,诸如门外有人敲门,你好奇是男是女?...但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义,怎么却用概率的概念来解释给我听?” 想解释概率值的意义,将会在概率及无限大,一层又一层的打转。...所以,0.95的意义,乃如同前文我们对概率的解释。 但要留意的是,对同一个p,如果全班40人,所得到的40个95%信赖区间,其中包含p的个数未超过85%(即未超过34个),也不要太惊讶。

    85220

    资源 | 25个机器学习面试题,期待你来解答

    事实上,网络上有很多关于「机器学习面试问题」的文章,本文希望能稍微用不一样的、有趣的方式来讨论这些问题。 声明:我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考,促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。...问题 ? 1. 我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值?...岭回归可以将系数降低到非常小的非零值。你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗?(提示:请注意 |x| 函数图像中的尖点) 8....(提示:刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) 20. 对于回归问题来说,从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说,这种方法会存在什么问题?...请解释这种方法是否正确。(提示:机器学习会遇到的(维度)灾难,你听说过吗?)

    53610

    25个机器学习面试题,你都会吗?

    事实上,网络上有很多关于「机器学习面试问题」的文章,本文希望能稍微用不一样的、有趣的方式来讨论这些问题。 声明:我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考,促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。...问题 1. 我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值?(提示:这实际上意味着在 95% 的试验情况下...) 2....你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗?(提示:请注意 |x| 函数图像中的尖点) 8. 假设你对数据集(连续值)的分布一无所知,你不能假设它是高斯分布。...(提示:刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) 20. 对于回归问题来说,从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说,这种方法会存在什么问题?...请解释这种方法是否正确。(提示:机器学习会遇到的(维度)灾难,你听说过吗?)

    65620

    资源 | 25个机器学习面试题,期待你来解答

    事实上,网络上有很多关于「机器学习面试问题」的文章,本文希望能稍微用不一样的、有趣的方式来讨论这些问题。 声明:我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考,促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。...问题 ? 1. 我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值?...岭回归可以将系数降低到非常小的非零值。你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗?(提示:请注意 |x| 函数图像中的尖点) 8....(提示:刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) 20. 对于回归问题来说,从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说,这种方法会存在什么问题?...请解释这种方法是否正确。(提示:机器学习会遇到的(维度)灾难,你听说过吗?)

    49710

    对 王垠《对 Rust 语言的分析》的分析

    至少我并不认为这语法丑陋,而且我也不反对有人说 Rust 语法丑。 如果要公正客观的评价一门语言的美丑,我认为至少要结合这门语言的设计哲学(动机)来评判。而不是你觉得,你认为。...因为在 Rust 里的 Move 行为,实际上让变量恢复了「未初始化」的状态,你其实还可以给它重新赋值。 所以,上面的代码逻辑,我本来是想把 foo 解包之后就不需要它了,也不想让它能重新被赋值。...“也许你会说,只有当有人滥用这个特性的时候,才会导致问题。然而语言设计的问题往往就在于,一旦你允许某种奇葩的用法,就一定会有人自作聪明去用。...("Total is {}", percentage*factor); } 不过,我问题就来了,这样的滥用,真的能怪「变量遮蔽」这个功能?能怪 Rust 语法设计?...这种思路不大对,它是从像 OCaml 那样的语言照搬过来的,而 OCaml 本身就有问题。 可是在 Rust 里面,不但动作(比如 y = 6 )会返回一个值 (),你居然可以把这个值赋给一个变量。

    2.3K20

    概率的意义(深度好文)

    而随机性与传统数学中特有的“必然性”,乃完全不同的概念。虽有人认为概率与统计,“这类数学所需的前置准备不多”,因此提前教没问题。但随机性的概念,在理解层次上,其实并不是那么容易能掌握。...是概率吗?如果是,那又是什么的概率?虽奈曼取巧地以信赖区间,来称呼此一他创造出来的东西,而避用概率一词。但包雷及其同行,当然一眼便看穿这个手法。...名可名,非常名,数学家不认为你提出的是重要的问题。但用心体会后,你终于发现原来二运算,其一等同于加法,其二等同于乘法。也看出此集合中,有一元素根本就是0,而有一元素根本就是1。...课堂中已一再暗示明示,那些题会考,几乎都该能确定了,何需再猜?实则试题早已印妥,而学生不知考题,且未体会老师的暗示及明示,所以仍可以大猜一通。另外,诸如门外有人敲门,你好奇是男是女?...但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义,怎么却用概率的概念来解释给我听?” 想解释概率值的意义,将会在概率及无限大,一层又一层的打转。

    1.2K70

    用AI对齐AI?超级对齐团队领导人详解OpenAI对齐超级智能四年计划

    如果你把这个问题放大细看,你会看到哪些是我们需要担心的东西?比如说,模型的表现有多好?这个模型在编造真正连贯一致的谎言吗,或者具有欺骗性,像是假装做某事或相信一件事但是实际上想做另一件事?...所以有人可能会想:「这些东西组合起来本质上是很可怕或危险的。」那么我猜可能问题就在于:如果你的任务是构建某种东西,然后你对齐了这个自动对齐研究器,那么你还有需要解决的问题吗? Jan Leike:嗯。...而且你还需要相信自己成功了,信心程度要超过你通过一些实验评估获得的信心。 我其实并不知道那是怎样的,我不认为有人知道,但如果我们有一些形式化的验证,那一定会激动人心。...举例来说,如果你接受了一个写代码的任务。这篇论文中没有写代码任务,但任务具体是什么不重要。然后,你得到一个响应。这个响应不必完美,但我们就假设它是完美的。...有些做法很明显,比如如果评判模型能达到最好的效果,那么现在你投入更多计算,就会得到更好评判。那么真正的问题来了:我们还能做其他什么事情?我们可以通过更多计算来获得更强的监督信号吗?

    39930

    ICLR论文盲审大反转:三个“8”完美过关,又来两个“1”彻底拒绝

    在语料库的实验结果表明,这一模型优于现有的RNN模型,并且能够学习可解释的递归多层主题,生成语法正确、语义连贯的句子和段落。 ?...我想看到更多关于这项工作与之配合的讨论。 我不认为强调这个模型的贡献,即它可以“同时捕获句法和语义”合理。...,它是如何构成的…… 更重要的是,我认为Eq.(5)是错误的,这让我对他们的整个方法论产生了质疑。...因此,从这一点看来,作者似乎试图掩盖Transformer存在的这个事实存在,这是荒谬的。 ? 面对截然相反的打分,网友看法各异。 有人觉得后两个评委一致打最低分,真是“随机”的盲审吗? ?...也有人觉得两边都有问题,新方法缺少和Transformers的比较是绝对不能打8分的,但是打1分也站不住脚。 ?

    46210

    不信看完这个视频你还不懂!

    所以,对我们的自身能力进行建模难道不合理吗? 用神经网络!它由大脑启发而来,是万能的函数逼近器,对任何函数都有学习功能。...找到那个矩阵,那个我们试图去学习的函数的系数,我们称之为权值,然后把它初始化为一个随机值的矩阵。 最后,我们希望这个矩阵具有理想值。这个值使我们计算输入数据和矩阵之间的点积时,总能得到正确的输出值。...因此用该矩阵乘,以我们的输入,并将结果传递给这个激活函数,就得到一个输出值,4个猜测值,每个数据点一个! 但这些猜测是错误的!...这一次输入值是连续的,我们仍然像之前那样随机初始化我们的权值。...自组织神经网络 但当存在未标记的数据时,神经网络仍能学习到函数吗? 当然咯,能够完成这个过程的神经网络叫做自组织神经网络,它的工作机制大有不同。

    40660

    学界 | 我们还缺多少基础理论,才能在高中开设深度学习课程?

    那么,Ali 就提出了下面这个问题。 你会认为深度学习技术已经成熟到了能在中学中教授这门课程吗? 我为什么会这样问呢?不久前,我收到了一位大公司的产品经理的电子邮件。...相应地,我只将我的发现发表在了我的博客中。 现象:随机梯度下降(SGD)算法的随机初始化足够好,但是之后小的数值错误或者不恰当的步长会破坏随即梯度下降过程。...你认为这是一个值得解释的合理的观测结果吗?或者你认为这可能是伪造的、不真实的观测结果呢?或者也许你认为这个观测结果中有些错误,就像它在一定程度上逻辑上自相矛盾?或者它的表述是不恰当的。...现象:尽管存在很多局部最优点和鞍点,但随机梯度下降算法总能成功解决优化问题 对于这个问题,人们有各种各样的说法。...但我们仍然别高兴的太早,我们还面临着以下的问题: 首先,我并不认同我们我们在一开始想要解释的一些观测结果是合理的 第二,我不能将这些解释组织成一个层次化的抽象,不能像光学的层次化抽象那样明显的表述出来。

    23320

    Science组织了一场尖锐的Reddit问答,Yann LeCun的回答还是那么耿直

    作为物理学家是你的一大优势,有很适合的数学背景以及实验、建模和处理不确定性、误差的思维。我见识过很多物理学家在这个领域做出很棒的工作。 问题 5:有哪些场景背后是人工智能支持的而我们却未意识到?...如果我可以按时做完实验然后发表的唯一途径是在大公司做实习生——你们难道不认为这有很大的问题吗?我住在美国,还好一点。其它国家的人又该怎么办?对于解决这个问题,你们有什么想法?...对我来说,世界上只有很少的几千人从事机器学习工作,但是却有 100 倍的人在假装做 AI。这是一种病,它伤害了所有人,还抢走了近期 ML 真正做出的成果。我们能采取什么措施制止这种行为吗?...当我们可以信任一个系统时,尤其是该系统作出重大决策时,可以思考以下多个方面: 我能够理解该代码/模型吗? 它是否长期在大量示例上得到验证? 我是否确信世界不会变化,将我们带到模型从未见过的状态?...但因为尾巴从头上面露了出来,API 也猜测是它是一只独角兽。这种错人类不会犯,而人工智能会,特别是输入 2D 图像时,你觉得 AI 会克服这种问题吗?

    677130

    图灵奖得主Yann LeCun发推道歉!Google AI黑人女科学家批其种族歧视,网友喊冤

    因为它是在FlickFaceHQ上进行预训练,这个数据集里基本都是白人照片。如果换成来自塞内加尔的数据集,训练完全相同的系统,那必然是每个人都看起来像非洲人。」...WittyKap0跟its_a_gibibyte解释:「这条推是没错啦。但是在随后的一条推中,他把这个问题扔给了业界,称这不是研究人员应该关注的问题,而是应该由业界做部署的工程师去解决的。...如果出了问题,就怪作者没有阻止我这个白痴』这是人话吗?而且这种问责很可能造成一种寒蝉效应,研究人员为了尽量不担责任,不愿意公布完整的来源/训练过的权重/等等。...Yamen Ali表示「看了上周的讨论,我不认为道歉是必要的。我从你那里读到过一系列关于机器学习中偏见的解释。...你的道歉对人工智能界是一种伤害。当你不得不一遍又一遍地解释1 + 1 = 2时,这不是一个健康的讨论。不是每个人都聪明到能够理解它,但这没什么关系」。 ?

    59620

    Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑的运作机制,但不是通过反向传播

    我认为这取决于学习算法是如何得到尖峰神经元网络的梯度,但目前没有人真正知道。 关于尖峰神经元的问题,往往会出现两种截然不同的决策:它在什么时候会出现尖峰,以及它会不会出现尖峰。这就是离散决策。...因此,当你采取一个标准的人工神经元时,只需要问:它是否能分辨输入的两个值是否相同?不能。但当你使用尖峰神经元时,就很容易建立一个系统,两个尖峰在同时到达,它们就会放电,不同时间到达则不会。...这个过程是有代价的,它随机发送脉冲,这个过程中速率是变化的,由输入到神经元的信息决定,你可能会想要把真实值的速率从一个神经元发送到另一个,当你想做很多正则化,可以把真实值的速率加上一些噪声,增加噪音的一种方法是使用会增加很多噪音的脉冲...你需要对科学有信念,愿意去研究那些显然正确的东西,即使其他所有人都说那是胡说八道,而且事实上并非所有人都那么认为。在70年代初,研究AI的几乎所有人都认为(我做的东西)是胡说八道。...Hinton:MNIST是一个标准的数字数据库,你可以错误的标签来替换训练数据,得到一个数据集,其中的标签有20%的正确率和80%的错误率。问题是:你能从这个数据集中学习吗?学习的效果如何?

    77520

    AI 技术讲座精选:数据科学的缺陷

    你怎么解释树状模型或集成模型背后的原理呢?任何能采集特征交互的模型都是无法解释的。神经网路是由数百万的系数定义的,但是这些系数却不能用来描述神经网络。特征工程甚至也能隐藏未知角落。...作为一名数据科学家,我所受的培训使我相信支持向量机(SVM)或随机森林是可知的。这是理所当然的吗? 事实上,建立内部可以理解的模型在我看来是一个错误的方向。...问题是尽管我可以试着使用我在几何学、数学或常识上的直觉改进我的模型,但我从未真正理解为什么这些模型会作出那样的行为。我必须承认所有模型都是黑箱: 之前的模型未采集而改进后的模型能采集的是什么数据?...它是怎样“看待”这些数据的?我还能得到更好的结果吗?我的调节在哪里作用以及为什么会作用? 在模型上做文章没有前景 近几年来,我们看到更加复杂的模型越来越流行【3】。以前是随机森林。...这些结果是否得到很大的改进?不见得:我们在这个过程中提升了几个百分点而已。在读过 Kaggle 竞赛获胜者的评论后,我的印象是他们大部分的优势来源于特征【5】、 小心控制过度拟合、集成以及更好的模型。

    54050
    领券