自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石，然后随着钻石变大，找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分：前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线，而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
今天给大家带来一个非常好玩的项目，带有 54 颗 LED、陀螺仪，支持 WiFi 控制的可编程骰子。
在这个碰运气游戏中，你掷骰子来收集星星。你掷得越多，你能得到的星星就越多，但是如果你得到三个头骨，你就失去了一切！这款快速多人游戏可以支持任意多的玩家，是聚会的理想选择。
掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的，抛开这个游戏，那么我们想在随机取1~6的整数时，某些整数被取得的概率变大；
在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一个寻找事物在一段时间里的变化模式的统计学方法，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析。
一个C语言写的小游戏——赌博机，适合学习C语言的人学习借鉴。 (A C language to write a small game- gambling machines, suitable for learning C language people learn.)
在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义 在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型. 在这一部分,我比较推荐阅读宗成庆老师的<自
原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html
随着3D打印技术的不断发展和成熟，它已经逐渐渗透到各行各业，并成为我们日常生活中的一部分。不论是为了实现个性化的手办，还是打印一些实用的定制工具，3D打印技术都发挥着重要的作用。对于数码爱好者来说，3D打印技术一直具有极高的吸引力。不知道为什么，玩NAS的最后都入了3D打印的坑，看着粉丝群上千人隔三差五讨论关于精度、模型等等，越发勾起了我3D打印的兴趣。爱乐酷Saturn 4 Ultra
本来个人是准备毕业直接工作的，但前段时间学校保研大名单出来之后，发现本人有保研机会，于是就和主管请了几天假，回学校准备保研的事情。经过两天的准备，也是非常幸运，成功拿到本院的保研名额。明确得到保研名额的时候已经是9月18号，然而国家推免系统开放时间是9月28号，也就是说我只还有10天时间准备保研，而且这个时间点很多学校夏令营、预报名活动早已结束，不再接受学生申请。所以能够申请的学校也就很少，同时这10天之间，还要赶回北京实习，所以时间还是很赶的。
隐马尔科夫模型，Hidden Marcov Model，是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型，是一种比较重要的机器学习方法，在语音识别等领域有重要的应用。
3D动画效果现在越来越普及，已经被广泛的应用到了各个平台，比如阿里云，华为云，webpack官网等。它可以更接近于真实的展示我们的产品和介绍，带来极强的视觉冲击感。所以说，为了让自己更加优秀，css3 3D动画必不可少。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。
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论文详细介绍 通过从脑部MR图像中分割155个神经结构来验证该网络学习3D表示的效率 目标：设计一个高分辨率和紧凑的网络架构来分割体积图像中的精细结构 特点：大多数存在的网络体系结构都遵循完全卷积下行-向上采样路径。具有高空间分辨率的低层次特征首先被下采样用于更高层次的特征抽象;然后对特征图进行上采样，以实现高分辨率分割。本论文提出了一种新的3D架构，它包含了整个层的高空间分辨率特征图，并且可以在广泛的接受领域中进行训练 验证：通过从T1加权MR图像中自动进行脑区分割成155个结构的任务来验证网络，验证了采用蒙特卡罗方法对实验中存在漏失的网络进行采样来对体素水平不确定度估计的可行性 结果：经过训练的网络实现了通用体积图像表示的第一步，为其他体积图像分割任务的迁移学习提供了一个初始模型
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【导读】前不久，专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客（包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等），引起不错的反响，前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释：边缘化（Marginalisation）”。继承其系列博客的优良传统，这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格，内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍，并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK！话不多说，让我们一起学习今天的内容吧
美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发了一种基于深度学习的系统来自动检测肺结节，即肺中的小的圆形或卵形增生。
题目：把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
将36个球放入标有 1，2，...，12 这 12个号码的 12 个盒子中，然后掷两枚质地均匀的骰子，掷得的点数之和是几，就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完，你觉得应该怎样放球？
Excel表的格子很多，为了避免把某行的数据和相邻行混淆，可以采用隔行变色的样式。 小明设计的样式为：第1行蓝色，第2行白色，第3行蓝色，第4行白色，.... 现在小明想知道，从第21行到第50行一共包含了多少个蓝色的行。
上个周末，我们几个人，从周五晚上到周日晚上，鏖战了48h，游戏策划、游戏美术、游戏开发全都从0开始！创造了一款全新玩法的游戏，并参加了一个比赛GMTK Game Jam 2022，现在比赛已结束，参赛作品有6217个。
隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法，写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现
什么是熵(Entropy) 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越大。 一滴墨水滴在清水中，部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中，热量会传到
抄袭自https://www.cnblogs.com/Paul-Guderian/p/7624039.html
█ 本文译自 Wolfram 高级UI架构师 Christopher Carlson 于2018年1月26日的博客文章：The Wolfram Language Bridges Mathematics and the Arts. 在每年夏天召开的桥梁会议(http://bridgesmathart.org/)中，都会有200多位艺术家、数学家和技术专家欢聚一堂，庆祝数学和艺术之间的联系。在这为期五天的会晤中，大家就从诗歌到雕塑等各种艺术领域的课题进行分享、探索、答疑、建构、演绎和讨论。 对许多与会者而言，
因为文章总共超过5W字，所以我分为两部分，今天这是第一部分，先自己大致了解下什么是HMM，明天将会是具体的通俗公式讲解。加油，每天进步一丢丢O.O
从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
今天将分享肾肿瘤多组织结构分割实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
题目描述 方程: a^2 + b^2 + c^2 = 1000 （或参见【图1.jpg】） 这个方程有整数解吗？有：a,b,c=6,8,30 就是一组解。 你能算出另一组合适的解吗？
ROT13 密码是最简单的加密算法之一，代表“旋转 13 个空格”密码将字母A到Z表示为数字 0 到 25，加密后的字母距离明文字母 13 个空格： A变成N，B变成O，以此类推。加密过程和解密过程是一样的，这使得编程变得很简单。然而，加密也很容易被破解。正因为如此，你会经常发现 ROT13 被用来隐藏非敏感信息，如剧透或琐事答案，所以它不会被无意中读取。更多关于 ROT13 密码的信息可以在en.wikipedia.org/wiki/ROT13找到。如果你想更一般地了解密码和密码破解，你可以阅读我的书《Python 密码破解指南》（NoStarch 出版社，2018）。
2、找到Project:untitled打开Projiect lnterpreter右上方的+号
随着友商某以摄像著称的旗舰机型的发布，其SOC中ISP5.0采用的所谓单反级降噪算法BM3D一下火热起来，本文试图用尽量通俗易懂的语言从算法原理的角度揭开BM3D算法的神秘面纱。
在之前《免越狱调试与分析黑盒iOS应用》以及前几篇文章中已经介绍了如何开始分析iOS应用，不过都是基于非越狱的机器，其本意是为了能够在自己的主力设备中进行简单的分析和调试。但是执着于免越狱其实在很多情况下需要额外的工作，如果想要在iOS上做进一步研究的话，完全的访问权限是很有必要的。
有些人很迷信数字，比如带“4”的数字，认为和“死”谐音，就觉得不吉利。 虽然这些说法纯属无稽之谈，但有时还要迎合大众的需求。某抽奖活动的奖券号码是5位数（10000-99999），要求其中不要出现带“4”的号码，主办单位请你计算一下，如果任何两张奖券不重号，最多可发出奖券多少张。 请提交该数字（一个整数），不要写任何多余的内容或说明性文字。
中风是全世界死亡的主要原因之一。缺血性中风的主要病因是脑血管疾病，其特征在于脑血管系统疾病，例如动脉狭窄和闭塞。准确评估脑血管疾病对于脑血管疾病的诊断、治疗和干预具有重要意义。磁共振血管造影（MRA）广泛用于可视化脑动脉树以进行疾病诊断。MRA准确的脑动脉分割对于脑血管疾病的定量分析，如估计管腔狭窄程度具有重要意义。然而，考虑到脑动脉网络复杂、个体间差异很大，并且由于血流缓慢或平面内血流导致小血管信号较弱，即使对于专家来说，手动分割也具有挑战性。飞行时间 (TOF) MRA 是最广泛使用的非侵入性成像技术，无需使用造影剂即可描绘脑血管树的解剖结构。
暴力法需要遍历所有点数组合，因此时间复杂度为 ，观察本题输入取值范围 1≤n≤11
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html#matplotlib.pyplot.plot
昨天通俗易懂的讲解了什么是HMM，没看的点这里。那么今天就来看看，具体理论是什么以及数学上怎么计算的呢？
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。
免费数据下载地址 https://datahub.io country_codes.py
把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率。
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我在上一篇博文 CSS 布局_2 Flex弹性盒中，对 Flex 弹性盒有着详细的介绍，在这里，我们使用 Flex 弹性盒布局，来实现骰子的布局，一个面可以设置 9 个点数，但在这里我只列出了点数 1-6 的布局方式，剩余点数的布局大家可以自行尝试
Pygal让这个图表具有交互性：如果你将鼠标指向该图表中的任何条形，将看到与之 相关联的数据。在同一个图表中绘制多个数据集时，这项功能显得特别有用。
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