要让球在被棍子击中后到达它应该去的地方,可以通过以下几个步骤实现:
总结起来,要让球在被棍子击中后到达它应该去的地方,关键是确定目标地点,调整击球力度和方向,并考虑物理因素的影响。通过实践和调试,不断优化击球策略,最终实现球的准确到达目标地点。
请注意,以上回答中没有提及具体的云计算品牌商和相关产品,因为根据问题要求,不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。
于是刘强西这样放,干的不错?! 然后魔鬼想了想,又在桌上放了更多的球,故意搞怪,让一个球站错了阵营。 刘强西没有乱了阵脚,只是稍微调整一下棍子。...说道:即使你放了更多的球,我的棍仍然是一个好的分界线。 (超模君出场点评时刻:SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙。)...魔鬼看到刘强西这么厉害,准备给了强西一个新的挑战,这次的球更乱了。 现在,刘强西没有合适的棍可以很好帮他分开两种球了,现在怎么办呢? 看着,魔鬼手中,心爱的人,强西焦急万分。...现在,从魔鬼的角度看这些球,这些球看起来像是被一条曲线分开了。 而且,这个武功理论上几乎通用于所有分类。 魔鬼看到后,气绝,卒 。 故事最后,刘强西救出了他心爱的人。。。...再之后,无聊的人们,把这些球叫做 「data」(数据源),把棍子 叫做 「classifier」(分类器), 最大间隙trick 叫做「optimization」(最优化), 拍桌子叫做「kernelling
我在互联网上找到了很多有趣的材料,但我又想维持我的新手经验且充满好奇的精神。所以我决定平生第一次和妻子一起去打保龄球。俗话说,迟到总比没有好。 投几个球试试看 我们在住的地方附近找到了一个保龄球馆。...我选了一个球,来到起跑线的球道中间,瞄准保龄球瓶,把球扔了出去。但球并没有我认为的那么快,球花了两秒多一点的时间才到达球瓶。它一直直行,然后,令我失望的是,结果违背我的直觉——它向左钩了 20 厘米。...球和之前一样滚动,然而它比第一次投掷弯曲更多并击中了 2 号球杆。 移动初始位置如何影响我的模型中的结果?以下代码说明了这一点: 球如预期滚动,和较早的那次投掷一样。...1.5 秒后,球会像这样到达球道的干燥部分(http://beginnerbowlingtips.com/oil-and-bowling-lane-conditions): 我以这种方式模拟了保龄球道并投出了第一球...如果球刚好在中心袋的右侧或进入角度不足,那么直投——即使球击中口袋区域——也会倾向于只碰到球瓶。换句话说,单手曲球可以用不太精确的击球来实现全倒。
它的玩法很简单,共设置了 2 个篮筐,当篮球从其中一个筐被弹射到另外一个当中,就会完成得分。 为了方便你去校准,当你拉起有球的篮筐时,会出现一条射线,射出的一刻就是满满的高潮。...你要控制棒子的长度,让棍子做桥,帮助悟空走过九九八十一难,要是不小心判断失误,那么悟空就会从高空坠落,取经只能成为梦想了。...「最强飞刀手」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/6377/ 疯狂碰碰球 还记得电影《无问西东》里面那句台词吗,「我就是那个给你托底的人。」...这就是一个让你来托底的小游戏。 「疯狂碰碰球」分为「正常模式」和「疯狂模式」。「正常模式」下,你只能左右移动底栏给跳跃的碰碰球托底,在下面等着捞他一把。...如果你不喜欢这种等待的感觉,可以主动出击,进入「疯狂模式」。在这个疯狂的模式里,你可以移动底栏,推着碰碰球走,可谓是,我让你往左,你就只能往左。 当然,要是错过了碰碰球,只能开启疯狂回追模式了。
于是刘强西这样放,干的不错?! 然后魔鬼想了想,又在桌上放了更多的球,故意搞怪,让一个球站错了阵营。 图片 刘强西没有乱了阵脚,只是稍微调整一下棍子。...说道:即使你放了更多的球,我的棍仍然是一个好的分界线。 (超模君出场点评时刻:SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙。)...魔鬼看到刘强西这么厉害,准备给了强西一个新的挑战,这次的球更乱了。 现在,刘强西没有合适的棍可以很好帮他分开两种球了,现在怎么办呢? 看着,魔鬼手中,心爱的人,强西焦急万分。...现在,从魔鬼的角度看这些球,这些球看起来像是被一条曲线分开了。 而且,这个武功理论上几乎通用于所有分类。 魔鬼看到后,气绝,卒 。 故事最后,刘强西救出了他心爱的人。。。...再之后,无聊的人们,把这些球叫做 「data」(数据源),把棍子 叫做 「classifier」(分类器), 最大间隙trick 叫做「optimization」(最优化), 拍桌子叫做「kernelling
解决的2个主要问题: 1、最大间隔问题 先看一组图片 (图片出处) 假设有一堆球,想用一根棍子把它们分开,怎么做? 有人这么做,确实分开了,那就可以下班了吗?...显然不行 SVM看到后,强行把棍子扭一扭才舒服,扭完后棍子离两边的球都比较远了。...在我的另一篇文章《 怎么理解凸优化及其在SVM中的应用 》中,详细的解释了凸优化及上述问题的推导,这里直接给出结论。...显然,梯度下降法绝对是可行的,但是效率太低。 为了提高效率,大牛们提出了很多高效的算法,其中最著名的一个是SMO算法,这个放到文章最后讲! 核函数 核函数不是SVM独有的,只是SVM让它发扬光大了!...那么问题又来了,怎么选参数呢?
因此我希望答案能尽量通俗易懂,少一些专业名词而多一些形象解释。 我之前试图想弄清楚贝塔分布(beta distribution)的本质——它能用于做什么以及如何解释它的应用场景?...,就是用一个运动员击中的球数除以总的击球数(因此它是一个0到1之间的百分比)。...甚至打5、6次的时候,也可能运气爆棚全中击球率100%,或者运气很糟击球率0%。无论如何,基于这些来做预测是不合理的。 那么,为什么用前几次击中来预测整个赛季击球率不合理呢?...那么我们更新我们的概率分布,让概率曲线做一些移动来反应我们的新信息。...因此新的贝塔分布为Beta(81+1,219),如下图: curve(dbeta(x, 82, 219)) 可以看到这个分布与原来相比并没有什么肉眼可见的变化,这是因为仅一次击中球并不能太说明什么问题。
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格,并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。 ?...而实际上,我除以1加上距离平方。 ? 这可以确保当距离为零的时候,力处于全力状态。否则,力就会在距离1的地方达到最大的强度,并且越靠近点,它就会朝无穷远的方向飞去。 ? (红色是改良后的力衰减) ?...(变形后反弹) 5.2 阻尼 顶点现在抵抗变形,跳回原来的位置了。但是他们跳得太快了,而且不停地弹。这是因为弹簧力一直在拉它,而顶点却在自我校正,从而提高了它的速度。...而且它只有在向后移动很远后才会减速。 这里可以通过不断地减缓顶点的速度来防止这种永恒的振荡。这种阻尼效应可以替代电阻、阻力、惯性等。是一个简单的因素,它会随着时间的推移而降低速度。 ?...(正确的位置,但是不同的缩放) 6.1 调整缩放 力现在被施加在正确的位置,但是其他的地方仍然是错误的。向上或向下均匀地缩放球体。你会注意到变形鳞片的数量是一样的。但这是不对的。
解决的2个主要问题: 1、最大间隔问题 先看一组图片 (图片出处) 1.png 假设有一堆球,想用一根棍子把它们分开,怎么做? 2.png 有人这么做,确实分开了,那就可以下班了吗?...显然不行 3.png SVM看到后,强行把棍子扭一扭才舒服,扭完后棍子离两边的球都比较远了。...OK,先给出几个关于SVM的术语: 小球:数据 棍子:超平面 间隔:离超平面最近的那个数据,到超平面距离 4.png 如图,假设间隔为f(x),则SVM做的事就是找的一个棍子(超平面),使得max{ 2f...在我的另一篇文章《 怎么理解凸优化及其在SVM中的应用 》中,详细的解释了凸优化及上述问题的推导,这里直接给出结论。...显然,梯度下降法绝对是可行的,但是效率太低。 为了提高效率,大牛们提出了很多高效的算法,其中最著名的一个是SMO算法,这个放到文章最后讲! 核函数 核函数不是SVM独有的,只是SVM让它发扬光大了!
他们发现,办公室里的员工平均每11分钟就会被电话、电子邮件或同事打扰一次,而他们的注意力重新回到早先的任务上则需要25分钟之久。 这些数字让人困惑:如此一来,人们如何能把工作做完呢?...现在完全不同,以至于一名神经科学家10岁的儿子在被人问到他爸爸做什么工作的时候,给出的答案是:“他的工作是回复电子邮件。”...在科学家看来,人们其实更像是业余玩转盘杂耍的人,同时有几个盘子在棍子顶端旋转,表演者要在盘子间周旋,随时都可能有盘子掉下来摔碎。 人脑并不能真正地同时处理多项任务,它只是在不同的任务间来回切换。...列维京还指出,多任务工作带来的另一个问题是,在此过程中人要不断地做决定:我看不看这个信息?我是否要回复一下?我是继续手上的工作,还是先做另外那件事?虽然都是一些小的决定,但它们也在消耗大脑的能量。...这是一种在大脑许多区域都会分泌的物质,而根据美国密西根大学的神经科学家肯特·贝里奇(Kent Berridge)的研究,多巴胺促使人们去寻找报偿,它让人们“想要”。
我认为大多数人都同意这一点: k-means 关键卖点是它的简单。它的简易型意味着它通常要比其他的算法更快更有效,尤其是要大量数据集的情况下更是如此。...对于离散数据你需要使用一些小技巧后才能让 K-means 算法奏效。 Kmeans 在哪里使用过呢?...我发现桌子上开始就有一堆红球和蓝球,如果这这些球没有过分的混合在一起,不用移动这些球,你可以拿一根棍子把它们分离开。...在球和桌面的例子中,棍子和最近的红球和蓝球间的距离就是类间间隔(margin)。 SVM 的关键在于,它试图最大化这个类间间隔,使分类的超平面远离红球和蓝球。这样就能降低误分类的可能性。...在统计学上,当估算带有无法观测隐藏变量的统计模型参数时,EM 算法不断迭代和优化可以观测数据的似然估计值。 好,稍等让我解释一下… 我不是一个统计学家,所以希望我的简洁表达能正确并能帮助理解。
今天老师也来应个景,不过老师可不是给宝宝们科普什么黑洞、相对论之类的东东,因为那玩意俺也是稀里糊涂,但那些东东稀里糊涂不怕。...接下来就全文把微博全文分享给大家,让无知的宝宝们也快乐快乐! ? 大家初中的时候肯定都学过一个非常简单的实验:通电导线周围的小磁针可以发生偏转。...它静止不动的时候只有电场,一旦它相对你动起来就有磁场,那么我们现在可以做一个思想实验:假如你跟着电荷一起运动从而跟它保持相对静止呢? , ?...这就是最神奇的地方:怎么明明是同一个电荷,在你看来没有磁场,在你的小伙伴看来却有磁场呢?小伙伴看到的磁场是哪里来的?无中生有吗?电场和磁场有怎样的关系?它们是同一个东西吗?...如果这个时候你把棍子稍微旋转一下歪一点,它就会有影子了,这个影子就能粗略理解为磁场,而它的竖直高度也肯定是降低了一点的,这个竖直高度就可以粗略理解为电场。棍子本身的长度是不变的。
个人的力量看起来好像很渺小,但只要我们能找到问题的上游,从上游思考如何解决,那么我们个人行动虽然不能阻止问题的发生,但也会弱化他们造成的影响。 那具体如何做呢?...后来他想如果我有一个手臂伸展器,让我不必弯腰也能抓到球,那会怎么样?不,这个方案还不够好,一次只能捡一个球还是很辛苦。因为背疼和恼怒,最终他发明了网球捡球筐。...你不可能一下子就让全国禁烟,但至少可以努力让学校禁烟、让机场禁烟。上游的胜利就是这样取得的。先是前进一寸,然后是一尺,接着是一米,最终到达终点线:系统性变革。 二、宏观始于微观。...三、通过固定的步骤做实验虽然能够证明你干预措施的效果,但周期长,而且会抑制创新改进。不同地方有自己的特点,实验可以告诉你结果,但大范围推广还需要鼓励人们做出调整。...这个博主有没有上游思维我不知道,也许她只想让自己不生气。但她的行动,我很敬佩。她拨打了12315投诉,但12315反映这不归他们管,让她找市、区主管部门反映。
“ 你应该怎么猜呢? 这个问题说的是什么,我一开始没搞明白,如何根据题目所提供信息去求解第七大的数?有点被它的问法给忽悠了。与其直接求解第七大数是什么,还不如去猜测它的分布是什么。...既然这样,就把这当作一个随机变量吧,随机变量无非就是求解它的概率密度函数,找到概率密度最集中的地方,自然是θ\theta可能的值区间了。...,它属于连续的实数域,如何用目前离散的概率求解方法呢?...在妖精投掷了9个球把6个球分布在第一个球的左侧这个现象告诉我们后,这属于后验知识,而第一个球可以在桌子[0,1][0,1]之间的任何地方,这是最先的先验知识。...那么有了先验信息后,现在我们考虑一个运动员只打一次球,那么他现在的数据就是”1中;1击”。这时候我们就可以更新我们的分布了,让这个曲线做一些移动去适应我们的新信息。
在现实世界中,要到哪里才能找到像游戏里那样能完全活出自我、时时刻刻保持专注和投入的地方?要到哪里才能找到游戏里的力量感、英勇无敌的目标感和团结一心的感觉?...比如在高尔夫球当中,有目标:你需要用棍子把球打进洞里。有规则:只能用棍子,不能用手直接把球丢进洞里。有反馈:你知道球有没有进洞,也知道你打了几杆。...30秒的游戏,让我体验了全新的生命,我身体里的每一根神经都在呐喊。 这就是打通现实和游戏的第二重补丁:乐观和投入。 但是在高兴之前,我们还需要面对一个客观的事实:游戏成瘾。...这让我想起了心理学家霍尔沃森(Heidi Grant Halvorson)的《成功、动机与目标》。...玩游戏,并不是为了逃避现实生活,而是为了主动让现实变得更有价值。 ---- 书籍:游戏改变世界 作者:Jane McGonigal ---- 都看到这了,留个言,点亮那个 ♡ 让我开心一下吧~~_
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说,这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。...但是在我们开始之前,你可以在原文获取代码或: https://github.com/sthalles/blog-resources 基本概念 假设你想爬一座很高的山,你的目标是最快到达山顶,可你环顾四周后...如果你想以最快的方式到达顶峰,所以你要怎么做呢?你怎样才能只迈出一步,而能够离山顶最近? 到目前为止,我们还不清楚如何迈出这一步!而这就是梯度的用武之地。...请注意,其中每个元素都指示了函数里每个变量的最陡上升方向。换句话说,梯度指向函数增长最多的方向。 回到爬山的例子中,坡度指向的方向是最快到达山顶的方向。换句话说,梯度指向一个面更高的地方。...在继续往下看之前,请记住我们要取梯度的反方向来进行梯度下降。 你可以把梯度下降想象成一个球滚下山谷。我们想让它落在最深的山谷里,然而很明显,我们看到实际情况可能会出错。 ?
如果不是这样子,似乎宇宙就不稳定了,这让我不由想到,现在的神经网络,其模型是越来越复杂,里面需要调优的参数也越来越多,我们也无法去解释这些参数为什么是这个样子的,一切都是计算出来的,目前复杂的网络已经不是人能理解的了...扯远了,回到我们的梯度下降。 2.Gradient Descent 我们看图: ? 图中的球不断的滚动,最终就会下降到最地点,那球怎么知道要往哪走呢? 人往高处走,水往低处流,球自然往稳定的地方走。...有时候,当斜度太大的时候,每次球都从一个高出走向另一个方向的更高处,导致越来越偏离,也就是所谓的发散,那怎么解决的呢?...有时候我们有多个低洼处,怎么办呢?方法也很简单,我们随机的放多个球,看哪个球到达的底部最低,如下图: ? 那在神经网络中,怎么能够达到上述的效果呢?...讨论.在上图中,我们随机放了好多小球,最后所有的小球都停在了5个地点,那问题是:我们为什么要浪费那么多计算资源来重复计算呢?最后这些小球会到达同一个地方?
一开始,Guido化身一个白色的小人,满屏幕风风火火地释放“光束”,让“Python树”迅速长成了茁壮发育的模样。 ? 而从92年开始,新的角色出现在了Python的成长史中。 ?...是不是仿佛见证了一个新世界的诞生?而这样让人心醉的作品,其实全部出自一款软件版本控制可视化工具之后,它的名字叫Gource。...当然,用它来了解一下公司的代码库是怎样生长的,似乎也是不错的选择。 我曾经在公司年仅一岁的代码库上运行Gource。这个小家伙每个月都在被重写。新的集群不断成长也不断被拆除。 ?...你又有什么样大胆的想法呢? One More Thing Gource还有个兄弟产品,是网络流量可视化工具Logstalgia。 ?...在Logstalgia的作品中,Web服务器和永无休止的访问请求打起了乒乓球赛。服务器击中彩球,请求成功;服务器没接住的球,就意味着请求失败(如404)。 这画面我简直可以循环100遍。
机器之心报道 参与:张倩、魔王、杜伟 还记得那个让你「百发百中」的篮板吗?虽然它已经极大地提高了进球率,但作者似乎并不满意。最近,他又做了个改进版,用上了机器人和计算机视觉技术!...但是,作者本人好像并没有很满意,因为他发现如果你投的球是平飞球(击出之球又直又快),还是很难保证球落到篮筐里。 ? 于是他继续创新。这回,他使用了机器人和计算机视觉!改进后的篮板长这样: ?...也就是说,当球打在篮板上的时候,篮板会自己调整角度,「想法设法」把球弹到篮筐里。它知道你的球从哪里来、何时来、轨迹是什么样的,因为整个房间都在它的「监控」之下。...首先,篮板需要尽可能灵活,能够上下左右前后灵活转变方位;其次,机械动作的完成要尽可能快,因为从球脱手到击中篮板通常只有 600 毫秒。...有那么多人喜欢、分享自己的创造,并给出反馈,是件挺快乐的事吧。 话说回来,Wighton 还打算再接再厉,继续改进,说不定还会有第三版智能篮板呢! ?
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