Processing3 1.随机行走

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Processing3 1.随机行走

class Walker { int x; int y; Walker() { x = width/2; y = height/2; } void display() { stroke(0); point(x,y); } void step() { int choice = int(random(4)); //0,1,2,or 3 if(choice == 0) { x++; } else if(choice == 1) { x--; } else if(choice == 2) { y++;…

醉汉随机行走/随机漫步问题（Random Walk Randomized Algorithm Python）

世界上有些问题看似是随机的(stochastic),没有规律可循,但很可能是人类还未发现和掌握这类事件的规律,所以说它们是随机发生的. 随机漫步(Random Walk)是一种解决随机问题的方法,它与人类生活息息相关,例如醉汉行走的轨迹.布朗运动(Brownian Motion).股票的涨跌等都可以用它来模拟.随机漫步已经应用到数学,物理,生物学,医学,经济等领域. 假设某地有一个醉汉,每一秒钟会朝“东”,“南”,“西”,“北”中的一个方向走一步,那么这个醉汉在走了500步之后会在什么地方?1…

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

【转】自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总

小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

[译]学习IPython进行交互式计算和数据可视化（七）

第六章:定制IPython 对于高级用户,IPython可以进行定制和扩展.在本章结束之后,你将会知道: 怎样创建和使用自定义配置文件怎样为高级功能进行IPython扩展怎样在notebook中使用不同的语言怎样创建自己的扩展怎样使用丰富的前端怎样把IPython嵌入到你的Python代码 IPython配置文件配置文件是针对本地主机用户的,包含了IPython参数设置.使用历史.临时数据和日志文件等等.默认情况下,有一个被称为缺省/默认配置文件(defalut profile).我…

[MCSM] Slice Sampler

1. 引言之前介绍的MCMC算法都具有一般性和通用性(这里指Metropolis-Hasting 算法),但也存在一些特殊的依赖于仿真分布特征的MCMC方法.在介绍这一类算法(指Gibbs sampling)之前,本节将介绍一种特殊的MCMC算法. 我们重新考虑了仿真的理论基础,建立了Slice Sampler. 考虑到[MCSM]伪随机数和伪随机数生成器中提到的产生服从f(x)密度分布随机数等价于在子图f上产生均匀分布,即类似笔记“[MCSM] Metropolis-Hastings 算法…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

机器学习&深度学习经典资料汇总,data.gov.uk大量公开数据

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

强化学习6-MC与TD的比较-实战

# encoding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt ''' 随机行走问题 0 - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 e s e 0终点r为0. 6终点r为1 中间每个选择r为0 策略 [-1, 1] 每种选择0.5, -1向左,1向右这个策略下,理论上数字越大回报越高 ''' stats = range(7) start = 3 end = [0, 6] actions = [-1, 1] r = 1…

长距离单历元非差GNSS网络RTK理论与方法总结（未完）

2018-11-04 1.状态空间: 状态空间是控制工程中的一个名词.状态是指在系统中可决定系统状态.最小数目变量的有序集合. 而所谓状态空间则是指该系统全部可能状态的集合.简单来说,状态空间可以视为一个以状态变数为座标轴的空间,因此系统的状态可以表示为此空间中的一个向量. 状态空间表示法即为一种将物理系统表示为一组输入.输出及状态的数学模式,而输入.输出及状态之间的关系可用许多一阶微分方程来描述. 为了使数学模式不受输入.输出及状态的个数所影响,输入.输出及状态都会以向量的形式表示,而微…

NTRIP协议学习（一）

这篇博客讲得很清晰. https://blog.csdn.net/sinat_19447667/article/details/67637167 可以参考的文献包括:<多系统GNSS实时数据质量分析及软件实现><北斗地基增强系统数据通信综述> 1.NTRIP是实时数据流所需的HTTP/RTSP的简化子集.NTRAP通信通常通过HTTP/TCP/IP或RTSP/TCP/IP和RTP/UDP/IP连接进行.默认端口是TCP 2101,但可以使用其他端口.这不妨碍Ntrip在因特网上或…

UE4中的AI行为树简单介绍

UE4引擎中可以实现简单AI的方式有很多,行为树是其中比较常用也很实用的AI控制方式,在官网的学习文档中也有最简单的目标跟踪AI操作教程,笔者在这里只作简单介绍. AIController->和playcontroller一样,但区别于玩家控制器,AIController负责管理的是AI,也称AI控制器. Blackboard->黑板,作用是用来标记关键值,为AI存储或者提取相关记忆. Behavior Tree->行为树,从黑板里读取关键值,做出决定和执行. Animation Blu…

布谷鸟搜索算法CS

0 引言布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)是由 Xin-She Yang 和 Suash Deb 于 2009 年开发的自然启发式算法.CS 基于布谷鸟的寄生性育雏(brood parasitism,又巢寄生)行为.该算法可以通过所谓的 Levy 飞行来增强,而不是简单的各向同性随机游走.研究表明,该算法可能比遗传算法.PSO 以及其他算法更有效. 1 原理布谷鸟育雏行为布谷鸟(杜鹃)是一种神奇的鸟,不仅因为它们动听的啼鸣,还因它们的积极的繁殖策略.杜鹃科中的犀鹃(Ani Cu…

Java简易撞鬼游戏demo

9*9方格内两点随机行走,相遇则停止. public class 撞鬼 { public static int length = 9; public static char[][] matrix = new char[length][length]; public static int firstx = length - length; public static int firsty = length - length; public static int secondx = length -…

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）(1)

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料汇总（上）

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

CC 攻击检测研究现状

网络层ddos 是让去往银行的道路交通变得拥堵,无法使正真要去银行的人到达:常利用协议为网络层的,如tcp(利用三次握手的响应等待及电脑tcp 连接数限制)等应用层ddos 则是在到达银行后通过增办.询问业务等等各种“合法要求”来消耗银行的业务资源,如利用http(查看所有网页.占用资源大的网页如:视频等或让网站处理复杂数据如:校验.计算等)两者本质都是消耗资源,使服务器无法为真实用户提供服务Mitigation 缓和hijacked 被劫持,被绑架1 很严重,检测的难度很大,很难预先阻止,不同…

Luogu 4206 [NOI2005]聪聪与可可

BZOJ 1415 简单期望 + 记忆化搜索. 发现聪聪每一步走向的地方是在可可的所在位置确定时是确定的,设$nxt_{x, y}$表示聪聪在$x$,可可在$y$时聪聪下一步会走到哪里,我们先预处理出这个$nxt$. 为了预处理$nxt$,我们还需要先预处理一个$d_{x, y}$表示$x$到$y$的最短距离,因为所有边的边权相同,所以我们第一次广搜到一个点的时候就是到这个点的最短路. 假如$d_{x, z} == d_{y, z} + 1$,$dis(x, y) == 1$,那么$z$就是$x…

机器学习&深度学习资料（转载）

转自飞鸟各投林 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始…

近200篇机器学习&深度学习资料分享【转载】

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

机器学习&深度学习资料分享

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

关于代码调试de那些事

原文出处:http://www.wklken.me/posts/2014/11/23/how-to-debug.html 关于代码调试de那些事 1.你得明白你在做什么, 保持清醒 2.想清楚了再写代码 3.关于脚手架代码 4.写完一段代码第一时间自己review一下 5.review中注意, 代码是抠过来的么? 6.搞明白问题的表现是什么(症状) 7.调试过程中, 需要时刻注意 8.环境/数据一致性 9.先不要动代码, 假设代码是正确的 10.首先要怀疑自己 11.对于莫名其妙的问题, 多试几…