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最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。 废话不多说，先上干货！ 简介 Online Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并一步一步可视化地执行程序。 使用效果 如何使用 Online
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。
现在面试测试岗位，一般会要求熟悉一门语言（python/java），为了考验求职者的基本功，一般会出2个笔试题，这些题目一般不难，主要考察基本功。 要是给你一台电脑，在编辑器里面边写边调试，没多大难度。主要是给你一张纸和笔，让你现场写出来，那就没那么容易了。 （本篇代码都是基于python3.6）
完全数又称完美数或完备数，它的所有因子（不包括本身，包括1）的和恰好等于它的本身。例如：
情景再现 👸小媛：小C，你知道什么是完全数吗？ 🐰小C：知道呀，难道是今天老师又出题你又不懂了嘛。 👸小媛：哈哈哈，是的，我现在脑子懵懵的，我的自信心完全受到了打击。 🐰小C：没事的，都是小问题。 👸小媛：其实我是发现老师出的题目都是数学有关，我数学又不好，头都大了，很多知识我都不懂是怎么回事。 🐰小C：慢慢补呗，都是小东西，不难的。 👸小媛：那你赶紧跟我说吧，我要学习。 🐰小C：哈哈哈，行嘞。我们在写求完全数时必须要知道什么是完全数，这个你会吧？ 👸小媛：就是不会，所以我就第一步就卡死了。 🐰小C：哈哈哈
验证“鬼谷猜想”：对任意自然数，若是奇数，就对它乘以 3 再加 1；若是偶数，就对它除以 2，这样得到一个新数，再按上述计算规则进行计算，一直进行下去，最终必然得到 1 public class HomeWork13 { public static void main(String[] args) { /* * 验证“鬼谷猜想”：对任意自然数，若是奇数， * 就对它乘以3再加1；若是 偶数，就对它除以2， * 这样得到一个新数，
用冒泡排序方法实现对整数数组的排序 编程求一元二次方程的根 输入三个正数判断能否构成三角形 编写程序，从键盘输入一个 0~99999 之间的任意数，判断输入的数是几位数 编写程序，输出 200~500 之间的所有素数 编写程序解决“百钱买百鸡”问题。公鸡五钱一只，母鸡三钱一只，小鸡一钱三只，现有百钱欲买百鸡，共有多少种买法 验证“鬼谷猜想”：对任意自然数，若是奇数，就对它乘以 3 再加 1；若是偶数，就对它除以 2，这样得到一个新数，再按上述计算规则进行计算，一直进行下去，最终必然得到 1 编程求 1~10
在上一篇文章写到了EM算法的收敛性证明以后便匆匆的结尾,然后我出去玩了几天,玩的爽了,回来开始继续补之前的flag: 在上一篇文章中,当我们得到收敛的结果以后,就需要对收敛的速度捷星一个解释,下面可
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。) (三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面出现的概率分别是π,p和q。进行如下掷硬币试验:先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或C，正面选硬币B，反
在上一篇文章中,当我们得到收敛的结果以后,就需要对收敛的速度捷星一个解释,下面可以考虑该方法的收敛阶数.可以看出,EM算法其实本质上是定义了一个映射:
在前两篇文章中,我们已经大致的讲述了关于EM算法的一些基本理论和一些基本的性质,以及针对EM算法的缺点进行的优化改进的新型EM算法,研究之后大致就能够进行初步的了解.现在在这最后一篇文章,我想对EM算法的应用进行一些描述:
在前两篇文章中,我们已经大致的讲述了关于EM算法的一些基本理论和一些基本的性质,以及针对EM算法的缺点进行的优化改进的新型EM算法,研究之后大致就能够进行初步的了解.现在在这最后一篇文章,我想对EM算
⭐每日算法题解系列文章旨在精选重点与易错的算法题，总结常见的算法思路与可能出现的错误，与笔者另一系列文章有所区别，并不是以知识点的形式提升算法能力，而是以实战习题的形式理解算法，使用算法。在众多刷题平台中我比较推荐“牛客”平台，它与其他平台相比有以下优点：
''' 释义： 返回S中找到子串sub的最小索引， 参数start和end为切片表示法，起始下标和终止下标 查找失败时返回-1。 '''
在实际情况中，往往会遇到未观测变量，未观测变量的学名是隐变量（latent variable）。令X表示已观测变量集，Z表示隐变量集，
前言 收集了100多道 Python 基础练习题，面试题，笔试题，练完这些题 Python 内功大增！适合python初学者和基础不牢的同学练手。 想刷面试题的也可以多看看，答案在网易云平台课程上ht
对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。当模型中有隐变量/潜在变量（数据不可观测的变量）时，往往会给极大化似然函数带来困难（隐变量可能会使得似然很难，包含有和或者积分的对数，难以利用传统的方法求得解析解）。
市面上你可能还可以买到由两片分别刻有“220”和“284”的半边心形拼成的钥匙串或者首饰。人们购买它们，并将一半送给心爱的人，将另一半留给自己，我也做过这样的事。相传于古希腊，220 和 284 是友情和浪漫的象征，直到现在，仍有一些书呆子使用这个寓意。220 的因子包括 1、2、4、5、10、11、20、22、44、55 和 110。它们看起来似乎没有什么奇特之处，但是如果将它们加起来，你就会发现它们的和恰好等于 284。这也没什么特别的？那就再将 284 的所有因子（1、2、4、71、142）加起来，结果会是——220。将一个数的所有因子加起来会得到另外一个数，220 和 284 就是这样亲密相连，因而得到了一个名字：「亲和数（amicable number）」(相亲数)。
在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本
题目描述： We define the Perfect Number is a positive integer that is equal to the sum of all its positive divisors except itself. Now, given an integer n, write a function that returns true when it is a perfect number and false when it is not. Example: Input:
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
完美数(perfect number，又称完全数)指，它所有的真因子(即除了自身以外的因子)和，恰好等于它自身。
该文是关于编写一个程序以找出1000以内的所有完全数的摘要。程序使用for循环遍历数字，并找出它们的因子。如果一个数字的因子之和等于该数字本身，则该数字是完数。程序首先打印出从2到1000的所有数字，然后逐个计算它们的因子并检查它们是否等于其本身。如果是，则打印该数字和其因子。
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的. 在写这篇文章之前,我看了很多篇博客,学习了很多的知识,也参照了很多的资料,希望可以从EM算法的迭代优化理论和一般的步骤中出发,然后能够举一个例子来使我们理解这个EM算法,然后在对其收敛性进行证明,目的
由于此类语言入门非常容易，哪怕初中生亦可以，并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的.
这位被他的合作者、日本数学会前会长饭高茂称为「可敬的数学家」的数学神童，名叫梶田光。
水仙花数(Narcissistic number)也被称为超完全数字不变数(pluperfect digital invariant, PPDI)、自恋数、自幂数、阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数(Armstrong number)，水仙花数是指一个 3 位数，它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身。例如:1^3 + 5^3+ 3^3 = 153。
http://www.tensorinfinity.com/paper_171.html
所有的循环无论怎么封装，都会遵循着这是个点，就算用hash的方法也算是迭代器的用法。
GB/T20988的定义与Share78思路相同，区别在于取消了Share78的Tier1，同时对各级别的内容、标准做了更详细的定义，相比较而言具有更实际的参考意义。
曾有邪教称1999年12月31日是世界末日。当然该谣言已经不攻自破。还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会…
（VRPinea 5月5日电）今日重点新闻：GDC Summer 将以完全数字化形式开启，8月4-6日举办；索尼演示全新VR控制器原型，支持手部全指追踪；Facebook Q1非广告收入达2.97亿美元，Oculus产品销量为主要来源。
水仙花数（Narcissistic number）也被称为超完全数字不变数（pluperfect digital invariant, PPDI）、自恋数、自幂数、阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数（Armstrong number），水仙花数是指一个 n 位数（n≥3 ），它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身（例如：1^3 + 5^3+ 3^3 = 153）《摘自百度百科》。
算法训练 麦森数描述 形如2P-1的素数称为麦森数，这时P一定也是个素数。但反过来不一定，即如果P是个素数，2P-1不一定也是素数。到1998年底，人们已找到了37个麦森数。最大的一个是P=3021377，它有909526位。麦森数有许多重要应用，它与完全数密切相关。 任务：从文件中输入P（1000<P<3100000），计算2P-1的位数和最后500位数字（用十进制高精度数表示）输入输入描述: 文件中只包含一个整数P（1000<P<3100000） 输入样例: 1279输出 输出描述: 第一行：十进制高精度数2P-1的位数。 第2-11行：十进制高精度数2P-1的最后500位数字。（每行输出50位，共输出10行，不足500位时高位补0） 不必验证2P-1与P是否为素数。 输出样例: 386 00000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000104079321946643990819252403273640855 38615262247266704805319112350403608059673360298012 23944173232418484242161395428100779138356624832346 49081399066056773207629241295093892203457731833496 61583550472959420547689811211693677147548478866962 50138443826029173234888531116082853841658502825560 46662248318909188018470682222031405210266984354887 32958028878050869736186900714720710555703168729087 第一问求2^p-1位数 考虑到数据范围1000~3100000，爆搜肯定tle 2^p-1在求数位时等于2的p次方，因其不存在退位情况 将其化为10的a次方，数位即为a+1， 同时有：2的p次方=10的a次方 ，即a=log10(2)*p; 第二问 高精度乘法+递推求幂次方
学完前面的几个章节后，我觉得有必要在这里带大家做一些练习来巩固之前所学的知识，虽然迄今为止我们学习的内容只是Python的冰山一角，但是这些内容已经足够我们来构建程序中的逻辑。对于编程语言的初学者来说，在学习了Python的核心语言元素（变量、类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构等）之后，必须做的一件事情就是尝试用所学知识去解决现实中的问题，换句话说就是锻炼自己把用人类自然语言描述的算法（解决问题的方法和步骤）翻译成Python代码的能力，而这件事情必须通过大量的练习才能达成。
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
不一定也是素数。到1998年底，人们已找到了37个麦森数。最大的一个是P=3021377，它有909526位。麦森数有许多重要应用，它与完全数密切相关。
【摘要】 1 GMM基础高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。这个思想和泰勒展开、傅里叶变换是类似的，任何波形都可以用正弦波叠加表示，而且频率还是基频的整数倍。利用高斯混合模型进行聚类，本质上...
本文研究了无监督图表示学习，这在许多任务中至关重要，如药物和材料中分子特性预测。现有方法主要侧重于保留不同图实例之间的局部相似性，但是没有考虑整个数据集的全局语义结构。在本文中，作者提出了一个统一的框架，GraphLoG，用于自监督的全图表示学习。
EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
比如multivariate imputation by chained equations (MICE) 方法：
该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个最小的区块链，该区块链可以存储时间戳和索引，以及一个自动识别散列函数。虽然区块链技术已经催生了新的、完全数字化的货币，如比特币和莱特币，但SnakeCoin可以更加灵活地使用区块链技术，为不同的场景提供不同的解决方案。
一：完全数计算 1.1题目： 链接 1.2思路 根据完全数的定义写就好了 注意循环 1.3旧版本 #include<iostream> using namespace std; int Count_Of_Perfect_Number(int n) { int count = 0, sum = 0; for(int i=2; i<=n; ++i) { for(int j=1; j<i; ++j) //效率不高 { if(i % j == 0) //对约数进行求和
项目链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
虽然有些人认为区块链(blockchain)技术的应用场景还有待研究，但毫无疑问，这一新颖技术的出现是计算界的奇迹。那么，什么是区块链？
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