2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist， 写一个函数从 [0, n) 中返回一个不在 blacklist 中的随机整数， 对它进行优化使其尽量少调用系统方法...1 n <= 1000000000， 0 N)。 力扣710. 黑名单中的随机数。...范围是[0,n)，黑马单有m个；那么随机数的范围变成[0,n-m)。然后随机范围内的数字，碰到黑名单的数根据map映射。 代码用rust编写。...; } struct Solution { size: i32, convert: HashMap, } impl Solution { fn new(n:...n -= 1; while n > blacklist[i as usize] { if n == blacklist[(m - 1) as usize
#include void sort(int*x,int n) { int i,j,k,t; for(i=0;in-1;i++) { k=i; for(j=i+1;jn;j+...numbers:"); for(i=0;i<10;i++) scanf("%d",p++); p=a; sort(p,10); for(;p<a+10;p++) { printf("%d\n"
最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。...取而代之的是，我们只知道后来吃了多少软糖。我们不知道颜色，仅是从罐子中取出的软糖的最终数量。我们怎么知道谁掷骰子？HMM。 在此示例中，状态是掷骰子的人，A或B。观察结果是该回合中吃了多少软糖。...由于我们正在处理计数数据，因此观察值是从泊松分布中得出的。...性能的提高部分归因于我们对从罐中取出的软糖数量的选择。分布越明显，模型就越容易拾取转移。...除了估计状态的参数外，还需要估计转移概率。Baum-Welch算法首先对数据进行正向传递，然后进行反向传递。然后更新状态转移概率。然后重复此过程，直到收敛为止。
，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...这篇文章主要是为了展示如何拟合GLMM、如何评估GLMM假设、何时在固定效应模型和混合效应模型之间做出选择、如何在GLMM中进行模型选择以及如何从GLMM中得出推论的R脚本。...使用数据（查看文末了解数据免费获取方式）如下： 以下是一个R脚本的示例，用于展示如何在广义线性混合模型（GLMM）中演示GLMM的拟合、假设检验、模型选择以及结果推断。...参数自助法：这是一种估计模型选择检验p值的方法，通过模拟数据来估计检验统计量的分布。 从零模型中模拟新的观测值。 拟合零模型和替代模型。 保存似然比检验统计量。...在 r 中，通过重复以下三个步骤来计算功效：(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值；(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量；(iii) 对模拟拟合应用统计检验。
这篇文章主要是为了展示如何拟合GLMM、如何评估GLMM假设、何时在固定效应模型和混合效应模型之间做出选择、如何在GLMM中进行模型选择以及如何从GLMM中得出推论的R脚本。...使用数据（查看文末了解数据免费获取方式）如下： 以下是一个R脚本的示例，用于展示如何在广义线性混合模型（GLMM）中演示GLMM的拟合、假设检验、模型选择以及结果推断。...参数自助法：这是一种估计模型选择检验p值的方法，通过模拟数据来估计检验统计量的分布。 从零模型中模拟新的观测值。 拟合零模型和替代模型。 保存似然比检验统计量。...# 计算p值 (sum(lrt.sim >= lrt.obs) + 1) / (n.sim + 1) 解释： 绘制直方图：通过直方图，我们可以直观地看到模拟的似然比检验统计量的分布情况...在 r 中，通过重复以下三个步骤来计算功效：(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值；(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量；(iii) 对模拟拟合应用统计检验。
构造数据集 下面是一个可重复的例子，构造两个数据集，一个是基于 data.frame 的列表，另一个是就要 data.table 的列表： x <- list( a = data.frame(r1...> 从存储的信息来看，这两个列表是没有任何差异的。...r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻，但实际上上面我构造的数据集是有点特别的：前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接的列的...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...如果 be_join 不为空，进行如下的循环： 如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并 如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为 第 1 个。
R(s, a, s′)为智能体选择以动作a从状态s到状态s'的过程中得到的奖励。例如图18-8中，R(s2, a1, s0) = +40。 γ为衰减率。...因此，一个更好的选择是使用 ε 贪婪策略：在每个步骤中，它以概率ε随机地或以概率为1-ε贪婪地选择具有最高 Q 值的动作。...公式18-6 使用探索函数的Q-学习 在这个公式中： N(s′, a′)计算了在状态s时选择动作a的次数 f(Q, N)是一个探索函数，例如f(Q, N) = Q + κ/(1 + N)，其中κ是一个好奇超参数...见图18-16，过渡n由时间步n、动作步n、时间步n+1组成，而过渡n+1由时间步n+1、动作步n+1、时间步n+2。如果将这两个过渡直接存入接力缓存，时间步n+1是重复的。...图18-16 轨迹，过渡，时间步和动作步 因此，如果有批次轨迹，每个轨迹有t+1步骤（从时间步n到时间步n+t），包含从时间步n到时间步n+t的所有数据，但没有奖励和时间步n的衰减（但包括时间步n+t+
COMA 的核心思想是通过引入一个基线，该基线模拟在固定其他智能体动作的前提下，某个智能体选择不同动作时对全局奖励的影响，从而更精确地衡量当前动作的贡献，减少策略梯度更新中的方差。...重复上述过程，直至智能体策略收敛。 4.优势 减少策略梯度的方差：通过引入反事实基线，有效地减少了策略更新过程中的高方差问题，使得策略更新更加稳定。...而agent_0的数据正好在第0行，那么需要加的 agent编号恰好就是一个单位矩阵，即对角线为1，其余为0 ''' inputs.append(torch.eye...而agent_0的数据正好在第0行，那么需要加的 # agent编号恰好就是一个单位矩阵，即对角线为1，其余为0 inputs.append(torch.eye...个episode、self.args.n_agents个agent的数据拼成40条(40,96)的数据， # 因为这里所有agent共享一个神经网络，每条数据中带上了自己的编号，所以还是自己的数据
环境env就是这个游戏背后的程序，智能体agent就是玩家。 假设现在是第n步，state(n)就是目前游戏所处的状态，可以表示为一个矩阵，也就是游戏界面每个格子的明暗状态。...在俄罗斯方块游戏的例子中，一局完整的游戏构成一个马尔科夫交互链，叫做一个episode. 之所以叫做马尔科夫交互链，是因为这个过程满足马尔科夫假设。...第n+1步骤的状态state(n+1)和奖励reward(n+1)只和第n步骤的状态stage(n)和action(n)有关，而与之前的状态和action无关。...action: 本次交互选择的action, a_t reward: 本次动作获得的奖励r next_obs: 本次交互后的obs, s_t+1...,info = self.env.reset() # 重置环境, 重新开一局（即开始新的一个episode） action = self.agent.sample(obs) # 根据算法选择一个动作
2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。...小美最初住在k号城市中 在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务 她可以选择完成当天的任务或者放弃该任务 第i天的任务需要在ci号城市完成，如果她选择完成这个任务 若任务开始前她恰好在ci号城市，则会获得...ai的收益 若她不在ci号城市，她会前往ci号城市，获得bi的收益 当天的任务她都会当天完成 任务完成后，她会留在该任务所在的ci号城市直到接受下一个任务 如果她选择放弃任务，她会停留原地，且不会获得收益...小美想知道，如果她合理地完成任务，最大能获得多少收益 输入描述: 第一行三个正整数n, m和k，表示城市数量，总天数，初始所在城市 第二行为m个整数c1, c2,...... cm，其中ci表示第i天的任务所在地点为...ci 第三行为m个整数a1, a2,...... am，其中ai表示完成第i天任务且地点不变的收益 第四行为m个整数b1, b2,...... bm，其中bi表示完成第i天的任务且地点改变的收益 0 <
以下是相应的R代码： # 观察数据 Y\_obs obs\_data$Y2010 # 偏移量 E\_offset <- exp\_data$E2010 RR\_vals <- eBayes(Y\_...$E2010 N obs) # 常数列表 constants_list <- list( N = N, E = E_offset ) 通过检查所有可用样本中的最小值来检验有效样本量...Stan模型分析 在Stan中实现相同的模型，首先需要加载必要的包并读取数据： 接下来，定义数据相关的对象并在Stan中运行模型： # 观察数据 y\_obs obs\_data$Y2010 #...使用INLA拟合条件模型 现在使用R - INLA对呼吸道入院数据拟合具有空间效应的Poisson对数正态模型。R - INLA使用集成嵌套拉普拉斯近似来近似得到的后验分布。...在实际研究中，研究者可以根据数据特点和研究目的选择合适的模型，以更准确地分析环境暴露与疾病发病之间的关联，为公共卫生决策提供有力的支持。
它提供了高效的 DataFrame 对象，使得在 Python 中可以方便地进行创建、操作和预处理结构化数据。...check一下adataadataAnnData object with n_obs × n_vars = 8931 × 33538:n_obs: 代表观测的数量，即单细胞 RNA-seq 数据中的细胞数...在这个例子中，有 8931 个细胞（n_obs = 8931）。n_vars: 代表变量的数量，即测量的基因数。在这个例子中，有 33538 个基因（n_vars = 33538）。...使用.copy从解释来看是不会影响这一步之前的数据(这里笔者还没有一个清晰认识，但是意思是这个意思)adata = adata[adata.obs.n_genes_by_counts obs.n_genes_by_counts：这是一个包含每个细胞中检测到的基因数量的列，存储在 AnnData 对象的 obs 数据框中。
当通过名称对数据框进行选择的子集不存在时，R会帮我们创建一个新的内容。 排序 order() 会将其中的元素按照大小顺序排列，并按照大小顺序返回元素所在的位置数据。...个分组，细分出多个因素完全搭配并重复的表格，比如： d4 <- tidyr::expand_grid( group=1:3, subgroup=1:2, obs=1:2) print(d4)...R 会为每个独立的向量分配一个整数，创建一个value-label 对，value 对应向量中的元素，label 对应分配的数字。...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...R lists 一个R的列表包括了各种类型的变量，并将他们放置在同一个列表当中，这些变量可以是矩阵、向量、数据集，甚至是其他的列表。
通常，这可以用一个非线性函数来表示。其中，ztzt是在时刻tt的观测值，vtvt是观测噪声，表示观测模型中的不确定性。...步骤 (3)： 数据关联 数据关联的目的是找到观测路标与实际地图路标的一一对应关系，步骤 (4) 中需要通过这个对应关系更新每个粒子的权重。...这里我们使用一种最为简单的数据关联方法——最近邻（Nearest Neighbor，NN）数据关联，其核心思想很直观：对于两个待关联的数据集，数据间的欧氏距离越小，关联的概率越高。...这可以表示为.其中，utut是时刻tt的控制输入，wt[i]wt[i]表示第ii个粒子的过程噪声。...粒子权重归一化和重采样 在重采样步骤中，根据粒子的权重重新选择粒子，以便更有可能保留高权重的粒子，减少低权重的粒子。这有助于确保粒子集合更好地逼近真实的后验分布。
我的疑惑： 源码中将 obs[0].time作为星历选择时间传递给 satposs函数，这样对于每一颗观测卫星，都要使用第一颗观测卫星的数据接收时间作为选择星历的时间标准。...16中的 URE值包括 ①卫星星历和钟差的误差 ②大气延时误差 ③伪距测量的码偏移误差 ④导航系统的误差 我的疑惑： 关于 5中的去除重复数据的过程，有以下几个看法： ① 这样做的前提是相同卫星的重复数据必须相邻出现...③ 5中当数据重复时，i++后继续下一次循环，这样的话会直接略去后面所重复的数据，这样做就会将两个相邻重复数据都忽略掉，就相当于重复数据都不使用。感觉可以用其中一个的啊！...计算出 $\gamma$值(f1^2/f2^2，见ICD-GPS-200C P90)，从 obs和 nav数据中读出测量伪距值和 码偏移值(?)。...从 nav_t.tec中找出第一个 tec[i].time > time（输入参数，信号接收时间）的 tec数据。
比如，出发地origin后的3 levels就是表示其有3个因子水平。只是出发地是否属于因子类型的数据还有待商榷，而read.csv默认将所有的字符型数据都读成了因子型。 数据中的实际观测值。...聪明的你很可能已经想到了如果使用这两个函数的默认设置来读取以逗号分隔的数据会发生什么。函数的默认参数会在原始数据中不断地寻找tab分隔符，找不到的话就会如同前文演示的那样，将所有变量都挤在一列里。...因为R基于向量计算的特性，因此这种函数之间简单的配合使用很常见也很有效。所以希望小伙伴们在以后的练习或实际工作中，多思考，尽量使用这样的组合来提高代码的效率、简洁性和可重复性。...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven...因为replace是一个字符串向量，所以可以使用“[”按位置选择其中的值，当然也可以不选择任何值，直接全部替换。
obs: 交互前的obs, s_t action: 本次交互选择的action, a_t reward: 本次动作获得的奖励r next_obs...') # 从文件中读取Q值到Q表格中 def restore(self, npy_file='....obs, s_t action: 本次交互选择的action, a_t reward: 本次动作获得的奖励r next_obs:...) # 修正q # 把 Q表格 的数据保存到文件中 def save(self): npy_file = '....') # 从文件中读取数据到 Q表格 def restore(self, npy_file='.
从价值函数学习的角度来说，在最朴素的Q-Learning方法中，对于状态空间和动作空间离散且简单的环境，可以使用Q table直接学习动作价值函数，从而使用贪心策略从Q table中选择动作价值最高的动作...其中Q(s,a;\theta_i)是主网络在第i次迭代时，在状态s下采取动作a所估计的动作价值，y_i是由奖励r和目标网络计算组合得到的目标值。...特别地，由于目标网络每隔c次迭代与主网络参数同步一次，因此除了初始时相同，其余时候的目标网络参数为上次同步，即第c* \lfloor i/c \rfloor次迭代的参数。...这提示我们在选择超参数时不仅要考虑性能指标的提升，还要关注模型的稳定性。 平衡探索与利用的重要性：在强化学习中，平衡探索和利用是一个重要的主题。...未来的工作可以尝试在更复杂的游戏环境中验证模型的性能，以更好地适应现实世界的复杂任务。
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