Problem description While swimming at the beach, Mike has accidentally dropped his cellphone into the water. There was no worry as he bought a cheap replacement phone with an old-fashioned keyboard. The keyboard has only ten digital equal-sized keys,…

上一篇博客介绍了Go语言的数组和切片——GO语言总结(3)——数组和切片,本篇博客介绍Go语言的映射(Map) 映射是一种内置的数据结构,用来保存键值对的无序集合. (1)映射的创建 make ( map [KeyType] ValueType, initialCapacity ) make ( map [KeyType] ValueType ) map [KeyType ] ValueType {} map [KeyType ] ValueType { key1 : value1, key2:…

第五题 (Map)设计Account 对象如下: private long id; private double balance; private String password; 要求完善设计,使得该Account 对象能够自动分配id. 给定一个List 如下: List list = new ArrayList(); list.add(new Account(10.00, “1234”)); list.add(new Account(15.00, “5678”)); list.add(ne…

第一题 (Map)利用Map,完成下面的功能: 从命令行读入一个字符串,表示一个年份,输出该年的世界杯冠军是哪支球队.如果该 年没有举办世界杯,则输出:没有举办世界杯. 附:世界杯冠军以及对应的夺冠年份,请参考本章附录. 附录 历届世界杯冠军 届数 举办年份 举办地点 冠军 第一届 1930年 乌拉圭 乌拉圭 第二届 1934年 意大利 意大利 第三届 1938年 法国 意大利 第四届 1950年 巴西 乌拉圭 第五届 1954年 瑞士 西德 第六届 1958年 瑞典 巴西 第七届 1962年…

从命令行读入一个字符串,表示一个年份,输出该年的世界杯冠军是哪支球队.如果该 年没有举办世界杯,则输出:没有举办世界杯.  附:世界杯冠军以及对应的夺冠年份,请参考本章附录. 附录  1.历届世界杯冠军    届数 举办年份 举办地点 冠军 第一届 1930年 乌拉圭 乌拉圭 第二届 1934年 意大利 意大利 第三届 1938年 法国 意大利 第四届 1950年 巴西 乌拉圭 第五届 1954年 瑞士 西德 第六届 1958年 瑞典 巴西 第七届 1962年 智利 巴西 第八届 1966年 英…

[机器学习基本理论]详解最大似然估计(MLE).最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解 https://mp.csdn.net/postedit/81664644 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很容易弄混它们. 下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别.先讲解MLE的相应知识.…

[机器学习基本理论]详解最大后验概率估计(MAP)的理解 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628065 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很容易弄混它们. 下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别.上篇讲解了ML…

GoLang基础数据类型--->字典(map)详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   可能大家刚刚接触Golang的小伙伴都会跟我一样,这个map是干嘛的,是函数吗?学过python的小伙伴可能会想到map这个函数.其实它就是Golang中的字典.下面跟我一起看看它的特性吧.map 也就是 Python 中字典的概念,它的格式为“map[keyType]valueType”. map 的读取和设置也类似 slice 一样,通过 key 来操作,只是 slice…

这些都是python的特色,不仅强大,而且好用,配合起来使用更是无敌. 零.lambda lambda用于产生一个匿名表达式,组成部分为:lambda + ‘函数表达式’ ‘函数表达式’由一个冒号加上两个‘操作数’组成,如: lambda x:x*3 冒号左边的操作数,作为函数的参数:冒号右边的作为函数的放回值! 那么lambda x:x*3就等价于: def xxx(x): return x*3 一.列表生成式 列表生成器,可以由3个部分组成,这3个从左到右的顺序是: 1.表达式部分:一般为一…

何为:最大似然估计(MLE): 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”.可以通过采样,获取部分数据,然后通过最大似然估计来获取已知模型的参数. 最大似然估计是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布(i.i.d)的. 最大似然估计的一般求解过程: (1) 写出似然函数: (2) 对似然函数取对数,并…