SierpinskiTriangle()恰好接受1个参数(给定4个) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - OPTICS 方法 ( 核心距离 | 可达距离 | 族序 )

已知条件 : ① 数据集合 : 给定数据集 D ; ② 参数 : 给定两个参数 , \varepsilon -邻域半径参数 \varepsilon , MinPts 参数 ( \varepsilon...-邻域中样本个数最小阈值 ) ; ③ 数据样对象 : 给定一个数据样本 O ; 3 ....; ② 核心距离要求 ( 恰好核心的最小距离 ) : 是使得 O 能成为核心对象的最小距离 , 不是之前设定的 \varepsilon 参数 , 该核心距离小于等于 \varepsilon...参数 , 样本 O 的 \varepsilon -邻域内可能有多于 MinPts 个样本 , 但是我们只取其半径范围内恰好有 MinPts 样本的半径值 \varepsilon 作为其核心距离...已知条件 : ① 数据集合 : 给定数据集 D ; ② 参数 : 给定两个参数 , \varepsilon -邻域半径参数 \varepsilon , MinPts 参数 ( \varepsilon

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算法基础-随机过程

未婚夫问题假如现在有n个求婚者，被分别标记为1，2，3…N，她们将按顺序被你面试，你每次都必须选择接受或不接受，一旦你接受了其中一个，那么就无法面试后面的人。...均匀随机排列均匀随机排列是指产生1~n的每一种排列的概率完全相同，即产生某一种排列的概率为全排列的倒数给定序列[1,2,3, … ,n]，通过将这些数字随机地变换以使数组随机化，从而达到均匀随机排列...优先级数组就是一种得到均匀随机排列得方法优先级数组对数组A，给定另一个数组P，在P中随机地生成一个大范围整数，并根据P[i]的大小来调整A[i]的位置。...当 i ≥ 2 时，所以，在前 i-1 个元素的位置都已经确定的情况下，P(Ei)=1/(n-i+1)，于是我们得到所以，使用优先级数组方法获得等同排列的概率恰好为全排列的倒数实际上，对于数组...A的任意一个随机排列S，只需要修改一下E的定义，我们都可以使用上述方法证明出 A[i] 恰好被分配到 S 数组中的指定位置 j 的概率为 1/n!

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创建或编辑DOM

如果指定了文本参数，则字符数据将添加为新元素的子元素。当前节点指针不变；此节点仍然是追加的子节点的父节点。...新字符数据恰好插入在指定的子节点之前。子参数是子节点的节点ID；它通过引用传递，以便可以在插入后进行更新。返回插入节点的nodeId。当前节点指针不变。...新节点恰好插入在指定的子节点之前。子参数是子节点的节点ID；它通过引用传递，以便可以在插入后进行更新。返回插入节点的nodeId。当前节点指针不变。...新节点恰好插入在指定的子节点之前。子参数是子节点的节点ID；它通过引用传递，以便可以在插入后进行更新。返回插入节点的nodeId。当前节点指针不变。...RemoveAttribute()method RemoveAttribute(attributeName As %String)删除给定的属性。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （201）-- 算法导论15.2 6题

package main import ( "fmt" "strings" ) // generateParentheses 生成给定数量的元素的完全括号化表达式...首先定义一个函数，该函数接受一个表达式和一个表示当前已经添加的括号数量的计数器。然后遍历表达式，根据当前的括号计数器和表达式的长度来决定是否添加括号。...expression) - 1 fmt.Println(bracketExpression(expression, count)) } 在这个示例中，我们使用了bracketExpression函数，该函数接受一个表达式和一个括号计数器...首先，我们需要一个函数来判断给定的字符串是否是一个有效的括号组合。然后，我们可以使用迭代的方式来生成所有可能的括号组合，并计算它们的数量。...下面是一个演示代码： package main import ( "fmt" "strings" ) // 递归函数，参数n表示剩余要添加括号的元素数量 func generateParenthesis

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （202）-- 算法导论15.3 1题

package main import ( "fmt" "strings" ) // generateParentheses 生成给定数量的元素的完全括号化表达式...首先定义一个函数，该函数接受一个表达式和一个表示当前已经添加的括号数量的计数器。然后遍历表达式，根据当前的括号计数器和表达式的长度来决定是否添加括号。...expression) - 1 fmt.Println(bracketExpression(expression, count)) } 在这个示例中，我们使用了bracketExpression函数，该函数接受一个表达式和一个括号计数器...首先，我们需要一个函数来判断给定的字符串是否是一个有效的括号组合。然后，我们可以使用迭代的方式来生成所有可能的括号组合，并计算它们的数量。...下面是一个演示代码： package main import ( "fmt" "strings" ) // 递归函数，参数n表示剩余要添加括号的元素数量 func generateParenthesis

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每周学点大数据 | No.10何谓大数据算法

王：前面我们讲了如何评价一个算法，在相对比较小的数据规模下，我们往往可以接受多项式时间算法。但是当数据量很大时，很多小数据量上我们能够在可以接受的时间内解决问题的方法，也都变得不再可以接受。...对于较大的数据量，资源约束和时间约束都变得相对很苛刻，我们要对可以接受的时间界限进行重新思考。小可：那在大数据上比较好的算法是什么样的呢？ Mr....王：大数据算法是在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定的时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。...如果单台计算机不能保存所有的数据，或者一台计算机的计算资源不足以在给定的时间内解决问题，则还要引入多台计算机进行并行处理，让它们的CPU、内存、磁盘都参与到问题的解决之中，这时候还要设计并行算法。...甚至当计算机的能力不足以对某些问题进行处理，或者对某些问题的处理不够好，而这些问题的某一部分恰好是人类非常擅长做的工作时，还可以引入人工参与到问题的解决之中。小可：引入人工来帮忙，这倒真是神奇啊！

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干货 | 一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）

1．Beta-Binomial共轭 1）先验分布 2）二项式似然函数 3）后验分布即可以表达为取一个特殊情况理解 Beta(p|1,1) 恰好是均匀分布 uniform(0,1) ，假设有一个不均匀的硬币抛出正面的概率为...MCMC 给定概率分布 p(x)，希望能够生成它对应的样本，由于马氏链能收敛到平稳分布，有一个很好的想法：如果我们能构造一个转移矩阵为 P 的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是 p(x)，那么我们从任何一个初始状态出发沿着马氏链转移...先验分布可以有多种选择，注意到是服从多项式分布的，，回顾1.7节可知，最好的选择是Dirichlet分布：于是，在给定了参数的先验分布时候，语料中各个词出现的次数服从多项式分布...di 中出现的概率；：表示主题 zk 在给定文档 di 下出现的概率；：表示词 wj 在给定主题 zk 下出现的概率。...图2.3 下面进入正题，用EM算法进行模型参数估计，似然函数为：对于给定训练预料，希望公式 (69) 最大化。

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正则表达式【Pattern 】

X，一次或一次也没有X*X，零次或多次X+X，一次或多次 X{n}X，恰好 n 次 X{n,}X，至少 n 次 X{n,m}X，至少 n 次，但是不超过 m 次 Reluctant 数量词X??...X，恰好 n 次 X{n,}?X，至少 n 次 X{n,m}?X，至少 n 次，但是不超过 m 次 Possessive 数量词X?...Pattern 所支持的块名称是 UnicodeBlock.forName 所接受和定义的有效块名称。...此类还接受不匹配的括号，但对 +、? 和 * 不匹配元字符有严格限制；如果遇到它们，则抛出 PatternSyntaxException。 ...static Patterncompile(String regex, int flags) 将给定的正则表达式编译到具有给定标志的模式中。

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玩转STL的范围谓词：轻松应对复杂数据逻辑

二、*_of系列STL提供了3种算法，用于指示范围中的所有、部分或全部元素是否满足给定条件。条件本身由谓词表示，也就是说，一个函数指针(或对象)接受范围的一个元素并返回bool值。...这3种算法分别是：std::all_of：检查范围内的所有元素是否满足给定条件。如果范围为空，则返回true，因此其语义是更精确地检查是否没有元素不满足条件。...std::any_of：查范围内是否有任何元素满足给定条件。如果范围为空，则返回false。std::none_of：检查范围内是否没有元素满足给定条件。如果范围为空，则返回true。...boost::algorithm::one_of_equal：接受一个范围和一个值，并检查范围中是否有恰好一个元素等于该值。在空范围的情况下，它们的行为与它们对应的原生类型完全相同。...在C++14之前，std::is_permutation有一个1.5-Range接口，也就是说它接受第一个范围的begin和end，而第二个范围只接受begin迭代器：std::is_permutation

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【LDA数学八卦-3】MCMC 和 Gibbs Sampling

蒙特卡罗方法统计模拟中有一个重要的问题就是给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本。一般而言均匀分布 Uniform(0,1)的样本是相对容易生成的。...最为奇特的是，两次给定不同的初始概率分布，最终都收敛到概率分布 π=[0.286,0.489,0.225]，也就是说收敛的行为和初始概率分布 π0 无关。...3.3 Markov Chain Monte Carlo 对于给定的概率分布p(x),我们希望能有便捷的方式生成它对应的样本。...有没有办法提升一些接受率呢?...能否找到一个转移矩阵Q使得接受率 α=1 呢？

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马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法

Metropolis-Hastings（M-H）算法的主要思路是构建一个马尔可夫链，其最终收敛的平稳分布恰好是我们想要的目标分布p(x)。...也就是说，在t达到平稳后，从t时间的状态向量pi转移到t+1时间的状态向量pi时，对于任意状态i和j，（也就是pi向量的第i和j个元素），从i转移到j的量恰好等于从j转移到i的量。...假定对于任意一个转移矩阵，我们定义它为Q，一般情况下：算法：给定现有状态Xt 1 采样Y~q(Xt,y) 2 采样U~U(0,1), 使得： ? 其中 ? ?...其算法为： 1 给定X_t, 采集样本Y如下： a. 从条件分布 ? 中对Y1采样 b. 类似的，从条件分布 ? 中对 Yi采样 c. 从条件分布 ? 中对Yn采样。...当维度的选定是随机的时候，Gibbs采样可以看作是M-H算法的一个特例（接受率alpha＝1）。此时转移方程q为： ? 其中y=(x1,x2,x3...,xn), 而 ? 因此 ?

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来聊聊11种Numpy的高级操作！

函数接受下列参数： numpy.transpose(arr, axes) 其中： • arr：要转置的数组 • axes：整数的列表，对应维度，通常所有维度都会翻转。...这个函数接受下列参数： – numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2) – 参数： • arr：要交换其轴的输入数组 • axis1：对应第一个轴的整数 • axis2...该函数接受以下参数。 – numpy.concatenate((a1, a2, …), axis) – 其中： • a1, a2, ......该函数接受以下参数： – Numpy.delete(arr, obj, axis) • arr：输入数组• obj：可以被切片，整数或者整数数组，表明要从输入数组删除的子数组• axis：沿着它删除给定子数组的轴...注意，最后一个键恰好是 sort 的主键。– numpy.argmax() 和 numpy.argmin()这两个函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。

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LDA—基础知识

因此能用来对作出推断的仅是条件分布：这就是贝叶斯公式的密度函数形式，在样本给定下，的条件分布被称为的后验分布。...Beta(p|α,β)+B(n1,n2|p)=Beta(p|α+n1,β+n2)，取一个特殊情况理解 Beta(p|1,1)+B(α−1,β−1|p)=Beta(p|α,β)，Beta(p|1,1) 恰好是均匀分布...两次给定不同的初始概率分布，最终都收敛到概率分布 π=[0.6250.31250.0625] ，也就是说收敛的行为和初始概率分布 π0 无关，这个收敛的行为主要是由概率转移矩阵 P 决定的，可以计算下...MCMC 给定概率分布，希望能够生成它对应的样本，由于马氏链能收敛到平稳分布，有一个很好的想法：如果我们能构造一个转移矩阵为的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是，那么我们从任何一个初始状态出发沿着马氏链转移...，我们以一定的概率接受这个转移，很像前面介绍的接受-拒绝采样，那里以一个常见的分布通过一定的接受-拒绝概率得到一个不常见的分布，这里以一个常见的马氏链状态转移矩阵通过一定的接受-拒绝概率得到新的马氏链状态转移矩阵

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GAN的数学原理

GAN的数学推导最近看了一下GAN的论文，又恰好看到了李宏毅老师的课程，感觉里面的数学推导很有意思，所以准备写下来以备之后查阅。...其中的参数 ? 是网络的参数决定的，我们希望找到 ? 使得 ? 和尽可能接近。 ? Maximun Likelihood Estimation 我们从真实数据分布 ? 里面取样m个点， ?...，根据给定的参数 ? 我们可以计算如下的概率 ? ，那么生成这m个样本数据的似然(likelihood)就是 ? 我们想要做的事情就是找到 θ∗来最大化这个似然估计 ?...在给定G的前提下，我们要取一个合适的D使得V(G, D)能够取得最大值，这就是简单的微积分。 ?...在数据给定，G给定的前提下，Pdata(x)与PG(x) 都可以看作是常数，我们可以分别用a,b来表示他们，这样我们就可以得到如下的式子 ?

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因果森林总结：基于树模型的异质因果效应估计

随机森林构建完成后，给定测试数据，预测值为： 2....用互不重合的数据分别进行 split 和 estimate），因此相较于决策树，每棵因果树 split 的分裂准则修改如下：其中：在叶子结点内可以认为所有样本同质，所以因果森林构建完成后，给定测试数据...3.1 predict 先假设我们在已经有一棵训练好的广义随机森林，现在关注给定测试数据，如何预测我们感兴趣的指标？通过公式 (2) 和 (3)，传统随机森林预测的做法是： 1....，表示我们不感兴趣但必须估计的参数，表示观测到的与我们感兴趣的参数相关的值。...在 predict 阶段，我们可以证明，随机森林恰好是广义随机森林的一个特例，证明如下：首先，在随机森林的 setting 下，，我们感兴趣的参数恰好是；极大似然函数为，其 score function

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对称、群论与魔术（七）——魔术《tic tac toe》的奇迹&Tally-Ho牌背秘密公开！

这样，得到平局以后，这个平局一定是一个给定的D4群中的一个，恰好可以由唯一答案经过旋转90度和翻转的操作来完全重合。...于是一共形成4 * 2种平局，而且4种由旋转可以生成，剩下一半，恰好是镜面反射的结果。...故最后的平局一定是其中一种，也在这个给定的D4棋局的范围内。证毕。最后大家不知道有没有看出来，这个所有圈圈的位置连起来，恰好是一个向前挥拳的小人。...不过我们还剩下最后一个问题，即我们给定的所谓策略一定能够保证平局吗？甚至一定能保证是C4中间的元素吗？...如果可以，那我们的魔术才能在所有情况下都放心的进行，如果不能证明，那可能之前的成功都是因为运气罢了，可能在将来的某一天，就要接受失败的命运了。

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Leetcode No.142 环形链表 II

一、题目描述给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回 null。为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。...注意，pos 仅仅是用于标识环的情况，并不会作为参数传递到函数中。说明：不允许修改给定的链表。...我们恰好需要访问链表中的每一个节点。空间复杂度：O(N)，其中 NN 为链表中节点的数目。我们需要将链表中的每个节点都保存在哈希表当中。

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食人魔法师的盛宴

技能参数由集合S={a_1,...a_m}给定, 其中m<=12, 2<=ai<=1e5, 不存在ai 整除 aj, i!...输入多样例, 第一行是样例数, 每个样例由2行构成, 第一行给定 m 和 n 第二行给定 m 个正整数输出答案(保证<=1e15) 样例输入 2 2 4 2 3 3 10 6 11 20...所以本题的核心在于给定 x，如何计算 [1,x] 内恰好能被S 中的一个元素整除的数的个数. 一般性的考虑，假设有一个 [1,.....,x] 内恰好能被S中一个元素整除的元素的个数是其中组合数，而注意，如果令的话, 则其中lcm表示最小公倍数，除法按照 5/2=2 这样来理解。...所以本题就破了，[1,x]内恰好能被S中一个数整除的元素的个数是又注意到 |S| <=12, 比较小，所以必须联想到状压. 我们完全可以二进制枚举所有A.

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tf.nn

conv1d(): 计算给定三维输入和滤波张量的一维卷积。(弃用参数值)(弃用参数值)conv1d_transpose(): conv1d的转置。...depthwise_conv2d_native(): 计算一个二维深度卷积给定4-D输入和滤波器张量。...(deprecated)static_state_saving_rnn(): RNN，它接受一个状态保护程序，用于时间截断的RNN计算。...tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None)测量离散分类任务中的概率误差，其中的类是互斥的(每个条目恰好在一个类中...注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。参数：_sentinel:用于防止位置参数。内部，请勿使用。

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第1章：初识编程

初识编程今天小鱼在整理新闻时，恰好被公司的程序员老司机猫哥看到了。猫哥：如果你会编程的话，这些重复性的操作，只需要一行代码就可以搞定。小鱼：啊？！不会吧！猫哥：来，我给你演示下。...主要概念属性、方法、参数本例中使用的编程语言为 JavaScript，简称 JS，属性、方法（或称函数）、参数基本是所有编程语言都具备的。...编程的过程实际上就是运行各类对象的方法，将对象的属性与给定的数值或字符进行运算的过程。...通常「方法」还可以接受任意数量的「参数」，例如，，表明对象「猫哥」运行了「吃饭」方法，吃的「参数」是「砂锅粥」。...DOM 方法本例中， $$ 是开发者工具中内置的方法，能接受一个CSS 选择器，返回匹配这个选择器的元素数组。

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