先说一下协方差和相关系数 1.协方差 公式：$$ Cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)]$$ 其中，$\mu_x$和$\mu_y$是随机变量$X$ 和$Y$的均值,两个随机变量的值对其均值的偏差相乘，然后再求期望。 如果$(X-\mu_x)\(与\)(Y-\mu_y)$同号 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-14 11:24:02
阅读次数：
0
标准化（standardization）： 数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。 特点： 对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-12 11:04:02
阅读次数：
0
第一次出现合法状态的期望时间可以转换为所有非法状态的出现概率乘以其在此处期望停留的时间。 设此非法状态抽了 \(r\) 张卡，那么其有 \(\binom{m}{r}^{-1}\) 的概率出现，经过 \(\frac{m}{m-r}\) 时间后会到达下一个状态。 只需要计数所有非法状态的数量即可。 对每 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-12 10:48:35
阅读次数：
0
简单介绍 ? DDT（Date Driver Test），所谓数据驱动测试，简单来说就是由数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。通过使用数据驱动测试的方法，可以在需要验证多组数据测试场景中，使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化，避免在测试中使用硬编码的数据，也就是测试数 ...
分类：
编程语言 时间：
2021-01-11 10:56:31
阅读次数：
0
很不错的期望题 先设i号节点到达n号节点的期望步数为E[i] 由于每次选择的都是最优策略 所以得到一个性质：若在某一时刻i号节点到j号、k号节点的道路都存在时，一定选择E数组较小的那个 由此可以得到一个小柿子： $E[i]=\sum\limits_{E[j]<E[i]} E[j]*p(i,j) * ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-07 11:54:16
阅读次数：
0
参考博客：https://www.cnblogs.com/yang901112/p/11621568.html 先估计p(z|d),p(w|z) 根据它们可以求得p(z|d,w) 根据p(z|d,w)求p(z|d),p(w|z)似然函数期望的最大值，得到p(z|d),p(w|z) 回到第二步 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-06 11:59:56
阅读次数：
0
2021春招冲刺 12.27日 1.JS | 数组去重 2.CSS| 响应式布局是如何实现的 3.css | 如果期望以下的div，该如何书写样式 <div class='container'></div> 1.在视口宽度 ?750px展示为长宽都为200px的红色方块 2.在视口宽度 >750px ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-01 11:56:46
阅读次数：
0
翻译:方法调用：尝试在null上下文对象上调用方法*** 解释:在Thyemleaf上下中不存在所要调用的对象,相当于Java代码中的NullPointerException 解决方案: 1. 需要将期望调用的java实例存入thymeleaf的context域中，代码层面即为：将实例对象存入Req ...
分类：
其他好文 时间：
2020-12-30 10:33:42
阅读次数：
0
关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍导读作为NLP近两年来的当红炸子鸡，以ELMo/BERT为代表的语言预训练技术相信大家已经很熟悉了。简单回顾下18年以来几个预训练的重要工作:ELMo,GPTandBERTELMo首先提出了基于语言模型的预训练技术，成功验证了在大规模语料上基于语言模型进行文本自监督学习的有效性。GPT提出了NLP预训练技术使用时应该像CV预训练技术一样，在
分类：
Web程序 时间：
2020-12-29 11:05:29
阅读次数：
0
程序员书库（ID：CodingBook）猿妹编译连接：https://blog.regehr.org/archives/849据说，一个程序员用在写程序上的时间大概占他的工作时间的10-20%，大部分的程序员每天大约能写出10-12行的能进入最终的产品的代码，而程序员写代码的时间和调试的时间比例约为1：1.5，甚至差的程序员要花去90%的时间在调试问题程序、盲目的修改程序，期望某种写法能可行。不过
分类：
其他好文 时间：
2020-12-23 12:03:15
阅读次数：
0
