社区
非技术区
帖子详情
[升两星,散分...]--第二篇
gxgyj
2005-10-24 02:28:13
终于双多了一颗星星,高兴...
顺便问一各位有没有用过
Windows Longhorn
2005年10月24日17时30分揭贴!
...全文
359
30
打赏
收藏
[升两星,散分...]--第二篇
终于双多了一颗星星,高兴... 顺便问一各位有没有用过 Windows Longhorn 2005年10月24日17时30分揭贴!
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
30 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
gxgyj
2005-10-25
打赏
举报
回复
实在是不好意思...
因为后来公司网络挂了...
^_^
smiler007
2005-10-24
打赏
举报
回复
结吧,不然,偶后面又会来人接分了...
sunnysmile
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜!
xjoil
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜恭喜
老之
2005-10-24
打赏
举报
回复
jf
ly_liuyang
2005-10-24
打赏
举报
回复
Vista
现在Beta的
其实还不错的:)
只要你的系统够好,AMD S939 3000+,1GRAM,GF6600
那就可以看到新的Desktop效果
_____________________
http://lysoft.7u7.net
zhangl_cn
2005-10-24
打赏
举报
回复
抢分
leonkim
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜
抢分
yaccor
2005-10-24
打赏
举报
回复
赶快抢分
WGYKING
2005-10-24
打赏
举报
回复
严重恭喜
baiduan
2005-10-24
打赏
举报
回复
我也来
fenggy2002
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜恭喜
接分接分
abc3000
2005-10-24
打赏
举报
回复
接分
CDSoftwareWj
2005-10-24
打赏
举报
回复
gxgx
zhxr2003
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜
caoxuan
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜 没听说过 惭愧
不若人生一场醉
2005-10-24
打赏
举报
回复
接
g961681
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜~~~~~~~~~~~
********************************************************************
* Know Something About Everything, And Everything About Something!
********************************************************************
fei19790920
2005-10-24
打赏
举报
回复
收分啦
szuzsq
2005-10-24
打赏
举报
回复
恭喜
加载更多回复(10)
变分贝叶斯估计:KL散度及变分自由能
这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布,从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数,通过最小化变分自由能,可以找到一个近似分布,使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的,因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值,即最小化变分自由能,且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能,我们在近似分布的选择中取得了折中,同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中,Q 是我们希望找到的近似分布,P 是真实的后验分布,X 是观测数据,Z 是未知的潜在变量。
【重温童年】基于tkinter模块设计的Q宠大乐斗武器升星模拟器:重温经典,畅享休闲时光
与传统的Q宠大乐斗不同,这款模拟器还加入了一个创新的功能——自定义升星概率。玩家可以根据自己的喜好和策略,为不同的武器设置不同的成功率和降级率。比如,你可以将“嗜血”这把武器的升星难度设置得极高,以体现其稀有性和强大威力;也可以将“平底锅”这样的普通武器设置得相对容易升星,让玩家在升级过程中感受到更多的成就感。这种自定义的概率设置,不仅增加了游戏的趣味性和挑战性,还让玩家在升级过程中有了更多的策略和选择。你可以根据自己的武器库和卷轴数量,制定出最合适的升级计划,从而在游戏中占据先机。
DL:RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火
RBM学习方法 当前在对RBM 的研究中,典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法,变分近似方法(variational approach),对比散度(contrastive divergence,CD)算法,模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法 (1)简介 G
正向KL散度与反向KL散度
KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logq(x)p(x)dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x),我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x),我们很容易想到用最小化KL散度来求,但由于KL散度是不对称的,所以并不是真正意义上的距离,那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]
容器里有10升油,现在只有两个分别能装3升和7升油的瓶子,需要将10 升油等分成2 个5 升油。程序输出分油次数最少的详细操作过程
引入 1、容器里有10升油,现在只有两个分别能装3升和7升油的瓶子,需要将10 升油等分成2 个5 升油。程序输出分油次数最少的详细操作过程。 思考 这题主要是要求了输出分油次数最少的操作,网上很多算法都是寻找可行解,没有找出最优解。 仔细分析这题发现思路很简单: 开始总共只有两种倒法,十升向7升的到,十升向3升的到,然后不回倒,下一步倒向另一个,当7升的倒满了之后,再回倒入10升的杯子中,进入循环,直到有解为止。 最终状态一定是10升的杯子有5升,7升的杯子有5升。 状态 10升 7升 3升
非技术区
830
社区成员
53,568
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
非技术区
Delphi 非技术区
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
Delphi 非技术区
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章