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参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门可赢得该汽车,另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门。问题是:换另一扇门会否增加参赛者赢得汽车的机率?如果严格按照上述的条件,即主持人清楚地知道,自己打开的那扇门后是羊,那么答案是会。不换门的话,赢得汽车的几率是1/3。换门的话,赢得汽车的几率是2/3。
最简单的shell命令:
1 | #!/bin/bash |
保存为test.sh,为该文件添加x权限chmod +x test.sh
,随后使用./test.sh
执行该脚本
shell中可以像其他语言中一样定义变量/使用变量,需要注意的是,变量定义的时候等号前后不要有空格;在使用变量的时候,要在变量名前面添加$
访问
1 | #!/bin/bash |
执行脚本,返回结果:
1 | hello world |
使用$
符号的变量可以正常被访问,否则输出的将是纯文本内容
Hello world
1 | package main |
第一行代码 package main 定义了包名。你必须在源文件中非注释的第一行指明这个文件属于哪个包,如:package main。package main表示一个可独立执行的程序,每个 Go 应用程序都包含一个名为 main 的包。
main 函数是每一个可执行程序所必须包含的,一般来说都是在启动后第一个执行的函数(如果有 init() 函数则会先执行该函数)。
当标识符(包括常量、变量、类型、函数名、结构字段等等)以一个大写字母开头,如:Group1,那么使用这种形式的标识符的对象就可以被外部包的代码所使用(客户端程序需要先导入这个包),这被称为导出(像面向对象语言中的 public);标识符如果以小写字母开头,则对包外是不可见的,但是他们在整个包的内部是可见并且可用的
简单的例子,判断一个词的词性,是动词还是名词。用机器学习的思路,我们有一系列样本(x,y),这里 x 是词语,y 是它们的词性,我们要构建 f(x)->y
的映射,但这里的数学模型 f(比如神经网络、SVM)只接受数值型输入,而 NLP 里的词语,一般的表现形式并不是数值型,所以需要把他们转换成数值形式,或者说——嵌入到一个数学空间里。这种嵌入方式,就叫词嵌入(word embedding),而 Word2vec,就是词嵌入( word embedding) 的一种。
一般的数学模型只接受数值型输入,这里的x经常使用one-hot encoder,这种方式忽略了句子当中词语的次序,但是将每个词装换成为一个列表,词语之间的距离都为1。例如’我喜欢你’,转化成3个词:’’我’,’喜欢,’你’,三个word分别可以表示为可以表示为[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]
现在已经可以将句子中的词转化成为数值型数据,输入到模型中,为什么还要word2vec呢?
数据查询语言:select、where、order by、group by、having
数据操作语言:insert、update、delete
事务语言:begin transaction、commit、rollback
数据定义语言:create table、drop table;为表加入索引
数据类型:字符型、文本型、数值型、逻辑型、日期型
字符型:varchar占用少内存、硬盘;不会多出来多余的后面的空格;存储小于255字符
文本型:可存放超过20亿字符的串;尽量避免使用;即时是空值,也会分配2K空间
数值型:int、numeric(范围最大)、money钱数
二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
卡特兰数又称卡塔兰数,是组合数学中一个常出现在各种计数问题中出现的数列。以比利时的数学家欧仁·查理·卡塔兰 (1814–1894)命名。
前20项为(OEIS中的数列A000108):1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862, 16796, 58786, 208012, 742900, 2674440, 9694845, 35357670, 129644790, 477638700, 1767263190
用几个在OJ中经常遇到的问题来说下具体应用。
一个栈(无穷大)的进栈序列为1,2,3,..n,有多少个不同的出栈序列
2n人进剧院。入场费1元。n人有1元钞票,n人有2元钞票,剧院无钞票,有多少方式进场