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Python -骰子和硬币游戏

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，被广泛应用于各个领域的软件开发。下面是关于Python编程语言以及与骰子和硬币游戏相关的内容：

Python编程语言：
- 概念：Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的编程语言，由Guido van Rossum于1991年开发。
- 分类：Python属于通用编程语言，可用于开发各种类型的应用程序，包括Web应用、科学计算、数据分析、人工智能等。
- 优势：Python具有简洁、易读、易学的语法，拥有丰富的第三方库和工具生态系统，支持跨平台运行。
- 应用场景：Python广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本、网络爬虫等领域。

骰子和硬币游戏：
- 概念：骰子和硬币游戏是一种基于随机数的游戏，通过掷骰子或抛硬币来决定游戏的结果。
- 分类：骰子和硬币游戏可以分为多种类型，包括掷骰子决策游戏、赌博游戏、角色扮演游戏等。
- 优势：骰子和硬币游戏可以提供随机性和不确定性的元素，增加游戏的趣味性和挑战性。
- 应用场景：骰子和硬币游戏常见于桌面游戏、角色扮演游戏、赌场游戏等娱乐场所。

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干货 | 什么是熵？

例如：抛硬币实验（50% 和 50% 的概率），均匀的骰子（每个面朝上的概率都为六分之一）。均匀分布具有最大的熵一个好的不确定性度量会在均匀分布时达到最大的值。熵满足这个要求。...考虑两个特殊的硬币，第一个硬币正面朝上 (H, Head) 的概率为80%，背面朝上 (T, Tail) 的概率为 20%。另一个硬币的正面朝上和反面朝上的概率分别为 60% 和 40%。...基本性质3：加入发生概率为0的结果并不会有影响假设有一个游戏，获胜条件如下：（a）只要#1号结果出现，你就赢了。（b）你可以在两个概率分布 A 和 B 中选一个进行游戏。...增加第三个概率为0的结果并不会有什么不同给定 A 和 B 两个选择，你会选哪个？可能正确的反应应该是耸耸肩或白个眼。第三个结果的加入并没有增加或减少这个游戏的不确定性。...性质5：具有更多可能结果的均匀分布有更大的不确定性比如你可以在抛硬币试验和抛骰子试验中做出一个选择，如果硬币正面朝上或者骰子1那面朝上就算赢。你会选择那个试验？如果你想最大化收入，肯定会选择硬币。

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数据分析与数据挖掘 - 05统计概率

2 用Python获得二项系数首先需要声明一个函数，函数接收两个参数，一个是n，一个是k，返回值为其二项系数的值。...现在有这样一个场景，掷骰子的游戏，仍然是小王和小李一起玩，每人拿3颗骰子。游戏规则是三颗骰子每个掷一次，最后谁的点数大谁赢。...生活中这样的场景很多，抛硬币是其中一个，我们抛一次硬币，其结果只有正面或反面。或某一个事件的成功和失败，病情的康复或未康复等等。...练习：甲和乙，两个人用一个均匀的硬币来赌博，均匀的意思就是不存在作弊行为，硬币抛出正面和反面的概率各占一半。硬币抛出正面时，甲输给乙一块钱，抛出反面时，乙输给甲一块钱。...我们来用Python实现这一过程和输赢的总金额呈现的分布情况。分析：我们用数字1来表示抛得的结果为正面，用数字-1来表示抛得的结果为反面。

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【温故知新】概率笔记1——独立事件下的简单概率

基础概率和简单概率硬币和骰子　　一个硬币有两面，我们都知道，投掷一次硬币，正面朝上的概率是50%；一个骰子有六个数字，投掷一次骰子，每个数字出现的概率均等，都是1/6 　　上述两个概率用数学解释就是...所以硬币正面朝上的概率 P(head) = 1/2，数字1在骰子中出现的概率是P(1) = 1/6。　　...同样的，因为一个骰子有3个偶数，抛掷一次骰子，偶数出现的概率就是P(偶数) = 3/6 = 1/2；因为没有任何一面有两个数字，所以同时出现2或3的概率是 P(2 or 3) = 0/6 = 0 不同颜色的弹珠...如果P(A and B) = 0，则A和B是互斥事件，P(A)和P(B)是互斥概率。独立事件的组合概率等概率事件　　计算一枚硬币两次投掷出正面的概率。　　...示例4 　　投三次骰子，均投得偶数的概率？骰子是六面体。

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Claude 3.5 Sonnet VS GPT-4o 识图测试，谁更强？

骰子：卷尺的旁边有一个大骰子，它是奶油色，带有黑点和红点，上面显示的是 4 点。硬币：在右侧，有几枚散落的硬币，似乎是加拿大硬币。...硬币分为五枚较小银币，可能是25美分硬币；和一个较大的银币或金币，可能是2美元硬币。硬币上面似乎是英国女王伊丽莎白头像。图片中光线温暖、有轻微阴影，场景略带金色，木质表明有纹理。...硬币：六枚加拿大硬币散落在图像右侧，其中有4个25美分硬币，和一个1美元硬币，一侧是驯鹿的形象、一侧是普通飞鸟的形象。...这张图片展示了一系列日常用品，包括文具、金钱、容器、骰子和钱包，随意地排列在木质表面上。这些物品似乎是在桌子上的个人物品。...Claude 在识别骰子上更准确，ChatGPT 说有2个骰子，说错了。两个大模型在认识硬币时候都有一定程度的错误。两个大模型没有认出卷着的小物品，其实是网球握把。

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AI 技术讲座精选：条件概率和贝叶斯定理简介

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