怪兽存活概率问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：怪兽存活概率问题 CSDN：怪兽存活概率问题 题目描述 给定3个参数，N，M，K 怪兽有 N 滴血，等着英雄来砍自己，英雄每一次打击，都会让怪兽流失， 怪兽每一次流失的血量在区间[0……M]上等概率的获得一个值，求 K 次打击之后，英雄把怪兽砍死
做技术是打怪兽不是养宠物，为什么要打怪兽？因为难；为什么难很重要？因为难的事情才能带来成长；为什么要成长？承认吧，因为「如何成长」是当代人，包括你我他在内焦虑的源泉。
Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
本示例介绍在Worker子线程使用@ohos.zlib提供的zlib.decompressfile接口对沙箱目录中的压缩文件进行解压操作，解压成功后将解压路径返回主线程，获取解压文件列表。
# 背景 发现陷入了一个怪圈，写文章的话，感觉只有大bug或比较值得写的内容才会写，每次一写就是几千字，争取写得透彻一些，但这样，我也挺费时间，读者也未必有这么多时间看。 我想着，日常遇到的小bug、平时工作中的一些小的心得体会，都还是可以写写，这样也才是最贴近咱们作为一线开发生活的，也不必非得是个
由于要搭建一个ctf平台，用docker一键搭建是出现超时情况 用了很多办法，换源，等之类的一样没办法，似乎它就是只能用官方那个一样很怪。 只能用一种笨办法来处理了，一个个pull。 打个比如： 打开相对应docker-compose.yml文件 可以看到image就是需要去下载的。那么此时你就可以
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今天我们来战 过拟合和欠拟合，特别是令江湖侠客闻风丧胆的 过拟合，简称过儿， Emmm 过儿听起来有点怪怪的 1. 楔子 机器学习模型是一种能够从数据中学习规律并进行预测的算法。我们希望
对于资深程序员而言，IDE是必不可少的，它好比是剑客手中的宝剑，IDE帮助程序员更快更丝滑的去编程，同时插件就是这把剑上的各种Buff，为宝剑赋能，提供更好的升级打怪体验。
/proc/sysrq-trigger详解 这是一组“魔术组合键”，只要内核没有被完全锁住，不管内核在做什么事情，使用这些组合键能即时打印出内核的信息。 使用SysRq组合键是了解系统目前运行情况的最佳方式。如果系统出现挂起的情况或在诊断一些和内核相关，比较怪异，比较难重现的问题的时候，使用SysR
0、导读 用mysqldump备份数据时，加上 -w 条件选项过滤部分数据，发现导出结果比实际少了40万，什么情况？ 本文约1500字，阅读时间约5分钟。 1、问题 我的朋友小文前几天遇到一个怪事，他用mysqldump备份数据时，加上了 -w 选项过滤部分数据，发现导出的数据比实际上少了40万。
