题目： 题目要我们，在m个数中，选取n个数，求出这n个数的方差，求方差的最小值。 1.我们知道，方差是描述稳定程度的，所以肯定是着n个数越密集，方差越小。 所以我们给这m个数排个序，从连续的n个数中找。 2.方差公式D（x^2） = E（x^2）- E（x）^2; E（x） = x*f(x) dx ...
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2017-10-06 12:26:51
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1.首先，第一个问题谈到一个java类文件中真的只能有一个公有类吗？并给出了以下代码。可以看出这个程序里有两个public类: 我进行了不同的调试： 可以看出 如果只在第一个public类里面定义实体，或者两个都不定义并没有报错且程序可以运行。确实，每个编译单元(文件)只能有一个public 类。这 ...
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2017-10-06 00:50:32
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数据量一大，连统计基数也成了一个麻烦事。在使用kylin的时候，遇到对度量值进行基数统计，使用的是Hyperloglog算法，占用内存小，误差小，实乃不错的方法，但查阅网上的资料与内容，感觉未能理解的太明白。经过一番折腾，自己给整理出一个版本出来。 算法的论文是《HyperLogLog the an ...
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2017-10-05 17:39:28
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多步TD是介于单步TD和MC之间的一种方法 7.1 多步TD预测 首先，定义n-step return: 得出n步迭代更新： 其中$G_t^{(n)}$满足下列误差递减性质： 当n取一个折衷值的时候，平方误差最小 7.2 n步Sarsa 将状态价值换为动作价值，重新描述$G_t^{(n)}$： 以及 ...
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2017-10-05 12:18:21
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描述 在社交媒体上，经常会看到针对某一个观点同意与否的民意调查以及结果。例如，对某 一观点表示支持的有 1498 人，反对的有 902 人，那么赞同与反对的比例可以简单的记为1498:902。 不过，如果把调查结果就以这种方式呈现出来，大多数人肯定不会满意。因为这个比例的数值太大，难以一眼看出它们的 ...
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2017-10-02 20:17:26
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如上图，深度学习有3个基本的步骤： 1） 定义函数，即选择建立神经网络 2） 建立一个标准，判断第一步得到的函数或者网络好不好，相当于损失函数，误差越小，则该函数或网络越好 3） 选择误差最小的那个函数或网络 将我们之前选择的模型或网络用在训练集上，如果误差大，则说明模型不好，需要重新选择或者训练模 ...
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2017-10-02 17:20:29
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主要方法：定时器的运用 setInterval(funnction(){},30); 为了避免最后时刻速度即将停止时的误差,可以采用下面的方法： if（iSpeed<1）//速度足够小的时候，让速度直接为0，避免速度的波动 { iSpeed = 0; } 绝对值的运用(主要运用于弹性运动等速度有正负 ...
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2017-10-01 00:28:57
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假设我养了一只猪： 一周前，这只猪的体重是46±0.5kg。注意，在这里我用了±0.5，表示其实我对这只猪一周前的体重并不是那么确定的，也就是说，46kg这个体重有0.5kg的误差。现在，我又养了这只猪一个星期。那么我想要知道它一个星期之后多重，又大概有多少的误差？ 为了得到一周后的体重，我有两种方 ...
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2017-09-30 21:03:10
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请看这里面的定义 C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8\VC\crt\src\float.h float，double分别遵循R32-24,R64-53的标准，他们的位数分别是23,52；即误差在2^-23,2^-52；所以float的精度误差在1e-... ...
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2017-09-30 17:51:20
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牛顿法（Newton’s method）又称为牛顿-拉弗森法（Newton-Raphson method），是一种近似求解实数方程式的方法。（注：Joseph Raphson在1690年出版的《一般方程分析》中提出了后来被称为“牛顿-拉弗森法”的数学方法，牛顿于1671年写成的著作《流数法》中亦包括 ...
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2017-09-29 12:03:30
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