我怎么才能让这件事变得公平呢？L= {w∈{0，1}* | n0(w) = 2n1(w)且|w|为偶数} - 腾讯云开发者社区

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逻辑斯谛回归及其物理含义

这里，x∈Rnx\in R^n是输入，Y∈0,1Y \in {0,1}是输出，w∈Rnw \in R^n是参数，ww称为权值向量，bb称为偏置，w⋅xw\cdot x为w和xw和x的内积。...=1N[π(xi)]yi[1−π(xi)]1−yi \prod_{i=1}^N[\pi(x_i)]^{y_i}[1-\pi(x_i)]^{1-y_i} 对数似然函数为： L(w)=∑i=1N...+ exp(w\cdot x_i))] \end{align*} 对L(w)L(w)求极大值，得到ww的估计值。...我起初一直没有明白什么样的随机变量需要天然的对之前所有的状态进行累加，而时间就是这种天然的随机变量。在15分钟后，我们可以明确得知，草履虫种群的密度将处于平衡状态，且再今后也很少会发生较大幅度的变化。...梯度是函数增长最快的方向，记移动补偿为α\alpha，则梯度算法的迭代公式为： w:=w+α∇wf(w) w : = w + \alpha \nabla_wf(w) 假定权值向量ww有了，怎么计算模型输出呢

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机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。目录 1 LR 1.1 直观表述 1.2 决策边界（Decision Boundary） 2....正则：机器学习中正则化项L1和L2的直观理解_阿拉丁吃米粉的博客-CSDN博客_l1 l2正则化此时的w为。...L1正则化和L2正则化的说明如下： L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为 L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号...这部分内容将解释为什么L1正则化可以产生稀疏模型（L1是怎么让系数等于零的），以及为什么L2正则化可以防止过拟合。...分子代表的是一件事发生的概率，分母代表这件事以外的事发生的概率，两者的和为1。

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PHP正则表达式

2.最长原则：对于匹配到的目标字符串，正则表达式总是会匹配到符合正则表达式要求的最长的部分；即贪婪模式那怎么开始呢，首先从分隔符开始写起，常用包括 / ; #；~，用于表明一串正则的开始。...• \w匹配包括下划线的任何单词字符。等价于’[A-Za-z0-9_]’。 • \W匹配任何非单词字符。等价于 ‘[^A-Za-z0-9_]’。 • \xn匹配 n，其中 n 为十六进制转义值。...• \nml如果 n 为八进制数字 (0-3)，且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7)，则匹配八进制转义值 nml。 • \un十六进制数字表示的 Unicode 字符。...最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。...:\w+）(:)\/\/.*\1'，则\1表示为： • | x|y,匹配 x 或 y。例如，'z|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'

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计算机中使用的数理逻辑学习笔记

注：一个节点的输出路径有且仅有一条是active path 从一个节点到0或1终点，有且仅有一条由active path组成的路径计算“和的积”与“积的和”的个数 “和的积”的个数：主合取范式中...,J_k}) ：一个公平的(justice)需求集合。确保对于每个 (j_i,i=1,...,k) 的计算包含无限多个 (j_i) -states。...取代了逻辑非，因为不知道逻辑非怎么弄出来初始的时候，1-8 号子句各有两个计数器（分别记录赋值为 0 和 1 的文字数量），一开始所有计数器的值都是 0。...接下来的操作都与 W/T 类似，当某个变量 v 赋值为 1 的话，watching 指针为 v 的子句可以忽略，watching 指针为非 v 的子句开始移动指针。 ?...Alloy Alloy搜索的方法是：我给定一个定义域范围，对这个范围里所有的定义值都进行检查。本质是找语句中为假的可能，证明命题为假，因为为假说明命题一定错。

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卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）

这个虽然对卷积的影响并不是很大，但是会使得转置卷积的计算变得复杂。...，所以两者之间到底有什么关系呢？...一个很自然的想法，有没有可能让步长为 2 的卷积的输出结果和步长为1的卷积再经过 maxpooling 的输出结果，尺寸相等？很遗憾，在卷积核大小不变的情况下是不可能的。...，但是偶数的卷积核在实际应用中很少见到。...W1=S(W2−1)−2P+F 分析上面的表达式我们可以看到， W 2 W_2 W2 的形式与 W 1 W_1 W1 的形式是相同的，当 S S S 为原来的倒数且 F − 2 P =

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动态规划太难？这篇兑换钞票的故事助你通俗理解

这种策略称为“贪心”：假设我们面对的局面是“需要凑出w”，贪心策略会尽快让w变得更小。能让w少100就尽量让它少100，这样我们接下来面对的局面就是凑出w-100。...如果使用了5，w会降为10，虽然没有4那么小，但是凑出10只需要两张5元。在这里我们发现，贪心是一种只考虑眼前情况的策略，此时贪心变得鼠目寸光。那么，现在我们怎样才能避免鼠目寸光呢？...f(n)：解决了我是谁的问题 4 我从哪里来依次类推，马上可以知道：如果我们用5来凑出15，cost就是f(10) + 1 = 2+1 =3 那么，现在w=15的时候，我们该取那种钞票呢？...最优子结构回顾我们对f(n)的定义：我们记“凑出n所需的最少钞票数量”为f(n). f(n)的定义就已经蕴含了“最优”。利用w=14,10,4的最优解，我们即可算出w=15的最优解。...引入这两个概念之后，我们如何判断一个问题能否使用DP解决呢？能将大问题拆成几个小问题，且满足无后效性、最优子结构性质。

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学习笔记：如何做成一件事

在已经更新的几篇文章中，我总结了一下，大致内容可以概括为一个核心+三个方法。即在我们的职场生涯中，如何做成一件事，做成这件事的三个方法原则，以及做成这件事对我们带来的潜在价值。...最小遗憾法则给我的感触是，在面临选择或是否要做一件事的时候，不应该过多考虑失败了会怎么样，或者做这件事我能不能赚到钱。...那我们该如何做成一件事呢？...长此以往，做成一件事的概率就会不断变大。而做成一件事对我们个人的潜在影响是巨大的。以我为例，我坚持写文章，无论文章内容好坏或者阅读量高低都不会影响我创作的热情。...我能坚持写作八年多，说明我的坚韧性还是不差的；我的文章能获得500W的阅读量，说明我创作的内容值得一读且对一些人产生了帮助。

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深度学习相关概念：2.权重初始化

存在问题：随机初始化其实很难的，尝试太小的值，信息传不过去（2.1.1中权重分布都在0），值太大的时候梯度信息传递过去了，他们又进入了饱和区，梯度缺变成了0（2.1.2中权重不是1就是-1），虽然能让我的梯度传过来的每个成员的这个算的结果不一样...那到底怎么应该初始化呢？有效的初始化方法：使网络各层的激活值和局部梯度的方差在传播过程中尽量保持一致；以保持网络中正向和反向数据流动。...ldots \ldots, w_{N} , 它们也是独立同分布的，且 w 与 z 是独立的; 其激活函数为 f ; 其最终输出 y 的表达式: y=f\left(w_{1} * z_{1}...) \end{aligned} 当且仅当 \pmb{\operatorname{var}(w)=1 / N} 时, \pmb{y} 的方差与 \pmb{z} 的方差一致。...因此我们可以采用 \pmb{\mathcal{N}(0,1 / N)} 的高斯分布，为输入神经元个数。

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从DTFT到DFS，从DFS到DFT，从DFT到FFT，从一维到二维

_DSC8922.jpg 从DFS到DFT 简单的来说，DFT是针对有限长序列的，那么怎么来做DFT呢，这里的做法是找到其对应的周期延拓序列，做DFS，然后再截取主值序列。...那么我们如果对这两个序列做循环卷积呢？要做循环卷积，序列长度首先得一样，那么怎么变得一样呢？在后面添0。添多少呢？现在还不知道。...这时候就要关注混叠了，因为L必须足够长才能保证搬移的时候不会发生混叠，结合上面线性卷积的长度，那么L的长度最少就是L>=N+M-1，这样才不会产生混叠。这样取主值区间才能取到线性卷积的结果。...共轭对称由于W是周期的，且周期是N，所以可以写作： ? 共轭对称看这个结果和DFS其实是一样的，这里只不过把它移动到主值区间上罢了。分别x(n)看实部和虚部： ?...稍微有疑问的一点可能是做完N/4的DFT之后的因子为什么是W(N-0)和W(N-2）,这是因为： ? 这样就很清楚了。这样表示是把所有的W因子都用N为底的来表示。

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死磕 java集合之SynchronousQueue源码分析

，以put(E e)方法为例。...transfer()方法 transfer()方法同时实现了取元素和放元素的功能，下面我再来看看这个transfer()方法里究竟干了什么。...System.nanoTime() + nanos : 0L; // 当前线程 Thread w = Thread.currentThread(); // 自旋次数 int spins...交给你了上面的源码分析都是基于Stack的方式来分析的，那么队列是怎么运行的呢？很简单哦，测试用例中的false改成true就可以了，这就交给你了。...这是一件很危险的事，所以，SynchronousQueue一般用于生产、消费的速度大致相当的情况，这样才不会导致系统中过多的线程处于阻塞状态。

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LeetCode周赛284，图论压轴给我整不会了

题解提示当中给了非常关键的信息，即每个工件最多只覆盖4个单元格且工件之间不会重叠。这题有没有这个提示完全是两种难度。有这个提示有什么用呢？...如果剩余的步骤数是偶数，那么很简单了，我们只需要重复执行插入删除的操作，最后就可以保证i一定出现在栈顶。如果是奇数呢？...如果剩余的步数是奇数，又需要再分情况，如果剩余的步数是1，显然无论如何也不可能让i成为答案了。如果步数大于1呢？...如果k等于n呢？无论我们如何操作也不可能让最后一个值成为答案，因为删除掉之前n-1个元素刚好消耗掉n-1步操作，所以答案是max(nums[:n-1])。如果k小于n呢？...那怎么反向构造呢？我比赛的时候的思路是将图反向，这样我们从两个起点s1和s2找dest的过程就变成了从dest出发寻找s1和s2。

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形式语言笔记 - wuuconixs blog

L(M)={x∣x∈∑∗且δ(q0,x)∩F≠ϕ}L(M)=\{x|x\in \sum^* 且 \delta(q_0,x) \cap F \ne \phi \}L(M)={x∣x∈∑∗且δ(q0,x)...这里举个例子，我们要获得[q0,q1,q2,q3][q_0,q_1,q_2,q_3][q0,q1,q2,q3]在输入字符为0的情况下的转移状态要怎么办呢？...但要是这个输入字符为空串呢？如果我们允许NFA的输入字符为空串，那么就是ϵ−NFA\epsilon-NFAϵ−NFA了。...δ^(q0,ϵ)\hat{\delta}(q_0,\epsilon)δ^(q0,ϵ)要怎么求呢？...然后这个埃普西隆闭包怎么求呢，它的定义为那些和开始符号之间有ϵ\epsilonϵ路的状态的集合。

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JUC ReentrantReadWriteLock源码解析

JUCReentrantReadWriteLock 先上粒子、我们先体验一下读写是怎么实现的 @Slf4j public class Rw { public static void main(String...、公平锁和不公平锁的区别： 1....Sync { private static final long serialVersionUID = -8159625535654395037L;...、但会降低系统的吞吐量不公平锁就可以提高我们的吞吐量了、但是会造成严重的线程饥饿问题说完区别之后我们呢继续解析读写锁中的内容我们回到这段代码 protected final boolean tryAcquire...; return true; } 假设当前state=1也就是c=1时我们去调用exclusiveCount（c）时可以进入以下代码、返回的值为

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Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（2）-- 神经网络基础之逻辑回归

逻辑回归中，预测值\hat h=P(y=1\ |\ x)表示为1的概率，取值范围在[0,1]之间。这是其与二分类模型不同的地方。使用线性模型，引入参数w和b。...上式的线性输出区间为整个实数范围，而逻辑回归要求输出范围在[0,1]之间，所以还需要对上式的线性函数输出进行处理。方法是引入Sigmoid函数，让输出限定在[0,1]之间。...且当z=0时，函数值为0.5。...因此，我们可以构建另外一种Loss function，且是convex的，如下所示： L(\hat y,y)=-(ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)) 我们来分析一下这个...每次迭代更新w和b后，都能让J(w,b)更接近全局最小值。梯度下降的过程如下图所示。

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理解卷积

借助一些例子，我们能让卷积变得通俗易懂。落球的启迪假设我们从某一高度扔一个小球到地上，小球在地上只能在一个维度上移动。如果球落下后，再从落点上方把球扔下，那么球总计移动的距离c是多少？...首先假设一个球落到距起点x处的概率为f(x)，那么其从落点x处返回到起点的概率为f(-x) [ProbConv-Reverse.png] 如果我们知道小球在第二次下落后落到c处，那么其之前在a处的概率是多少呢...卷积神经网络所以卷积到底是怎么和卷积神经网络扯上关系的呢？...概率分布 P(A)=f(a)和P(b)=g(b)是独立的，且分布都以0为中心，故P(a,b)=P(a)\ast P(b)=f(a)\cdot g(b) 2: 我以前从来没见过这个看起来不错非标准定义。...并且它还使得卷积的很多代数性质变得十分明显。比如说，卷积遵循交换律，即f\ast g = g \ast f，为什么呢？

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LeetCode 2021 力扣杯全国秋季编程大赛（第384名）

我想是再开20分钟回家比赛（呵呵，想省停车费），还是在孩子上课的地方打比赛呢？（我的积分啊，不能掉的太厉害）我果断停车，上楼，找个插座的地方，接通电源，开始比赛，比赛已经开始了10多分钟。...示例 1：输入：source = [[1,3],[5,4]], target = [[3,1],[6,5]] 输出：1 解释：最佳方案为将 [0,1] 处的无人机移动至 [0,0] 处；将 [0,0...leetcode-cn.com/contest/season/2021-fall/problems/uOAnQW/ 「力扣挑战赛」心算项目的挑战比赛中，要求选手从 N 张卡牌中选出 cnt 张卡牌，若这 cnt 张卡牌数字总和为偶数...，则选手成绩「有效」且得分为 cnt 张卡牌数字总和。...假定路口没有新的来车且一辆车从一个车道驶入另一个车道所需的时间恰好为一秒钟，长度为 4 的一维字符串数组 directions 中按照东、南、西、北顺序记录了四个方向从最靠近路口到最远离路口的车辆计划开往的方向

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AdamW

那么为什么要区分这两个概念，它们是否起到了相同的作用呢？...当使用Adam optimizer时，它会变得更加不同：在L2正则化的情况下，我们将这个wd * w添加到gradients，然后计算gradients及其平方值的移动平均值，然后再使用它们进行梯度更新...1.2 实现AdamW我们应该怎么做？...通过简单的Adam和L2正规，超过20个epochs时，达到94%。在这些比较中要考虑的一件事是，改变我们正则的方式会改变weight decay或学习率的最佳值。...在我们的所有测试中，数量级的差异非常一致，主要原因是，L2正则于梯度的平均范数（相当小）相除后，变得非常有效，且Adam使用的学习速率非常小（因此，weight decay的更新需要更强的系数）。

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Deep Learning中的一些Tips详解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文主要讲如果我们的Deep Learning出现了一些不好的结果，我们该怎么办。...我们该怎么判断一个梯度值是大还是小呢？...\frac{\partial l}{\partial z} ∂z∂l，二者相乘，就是一个梯度值 ∂ l ∂ w \frac{\partial l}{\partial w} ∂w∂l，评判这个值是否很大...这句话怎么理解呢？假设我输入的x1,x2使得当前的网络长成这个样子，但是一旦我换两个数据，这两个输入的数据相比较于x1,x2变化很大，那么NN也就变化了，所以它不是线性的。...2.训练那怎么用训练集来训练出每一个神经元的激活函数呢？答案也是Gradient Descent。那到底怎么train呢？

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机器学习中如何解决过拟合

什么时候需要用呢？不急不急，下面我们挑几个常见的娓娓道来。 01 L0范数与L1范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。...假设我们这个是个回归模型：y=w1x1+w2x2+…+w1000x1000+b（当然了，为了让y限定在[0,1]的范围，一般还得加个Logistic函数）。...哎哟哟，这里又出现个λ强凸，啥叫λ强凸呢？当f满足： ? 时，我们称f为λ-stronglyconvex函数，其中参数λ>0。当λ=0时退回到普通convex 函数的定义。...还存在较大的梯度值，这样我们才可以在比较少的迭代次数内达到w。...还是来个一句话总结吧：L2范数不但可以防止过拟合，还可以让我们的优化求解变得稳定和快速。

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统计学习方法：感知机

简单来说指的就是在数据空间中一个用w⋅x+b=0来表示的一个平面，其中w与x都是向量，且维数与数据空间相同。...当然，在历史上应该并不是为了解决类标签问题才使用超平面的。其实对于一个N维的输入空间使用一个超平面分割来考虑是一件非常自然的事。...顺理成章的想法，但是正因为简单，而产生了一个问题：我们怎么把策略和模型参数联系起来呢？如果使用0-1损失函数，那么从公事上看我们很难对它做出优化。...空间中点到平面的距离： d=1||w|||w⋅x+b| 其中||w||是L~2~范数（范数定义的是向量长度的一种计算方式）。...下面附上代码（N久以前写的代码，记得当时怎么都没出个正确值，不过我还是在贴上来的时候稍微改了改，有谁验证一下说说好不好用哈~作为作者我也真够懒的…）： import numpy as np import

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