Rho

1、协方差 协方差 （Covariance）在 概率论 和 统计学 中用于衡量两个变量的总体 误差 。而 方差 是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 期望值 分别为 与 的两个具有有限二阶 矩 的 实数 随机变量 X 与 Y 之间的 协方差 定义为： 协方差表示的是两个变量的总体的 误差 ，这与只表示一个变量误差的 方差 不同。 如果两个 变量 的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 2、 两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的 协方差 和 标准差 的商： 上式定义了 总体 相关系数，常用希腊小写字母 ρ (rho) 作为代表符号。估算 样本 的协方差和标准差，可得到 样本相关系数 (样本皮尔逊系数)，常用英文小写字母 r 代表： 数据标准化之后，（服从标准正太分布的话）夹角余弦，皮尔逊相关度是一样的 3、卡方检验 这个还不是太明白数学意义，这是怎么来的，为啥这么算？？？，而且没实际使用过。 具体介绍参考这篇博客 https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52279907 参考资料： https:/

(for pursue, do accumulation) 个人笔记，纯属佛系分享，如有错误，万望赐教。   蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法是一种不基于模型的方法。它不需要具有完备的环境知识，只要求具备经验，即来自于真实的或模拟的环境交互过程中的样本序列 \(\{\mathcal{S},\mathcal{A},\mathcal{R}\}\) 。   同时，MC方法是基于平均采样回报来解决强化学习问题，只针对episodic tasks。 1. 预备知识 1.1 MC预测   MC方法是根据经验进行估计，即对访问该状态后观测到的回报求均值，随着观测到的回报越来越多，均值会逐渐收敛于期望值。   MC方法又可以分为首次访问型MC方法(first-visit MC method)和每次访问型MC方法(every-visit MC method)：    首次访问型MC方法 用首次访问状态 \(s\) 得到的回报均值估计 \(v_\pi(s)\) ；    每次访问型MC方法 用所有访问状态 \(s\) 得到的回报均值估计 \(v_\pi(s)\) 。   根据大数定律(law of large numbers)，当对 \(s\) 的访问次数趋向无穷时，两种方法的估计值都会收敛于 \(v_\pi(s)\) 。   MC方法没有完备的环境模型，因此，将对状态的访问改为对“状态

(for pursue, do accumulation) 个人笔记，纯属佛系分享，如有错误，万望赐教。   蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法是一种不基于模型的方法。它不需要具有完备的环境知识，只要求具备经验，即来自于真实的或模拟的环境交互过程中的样本序列 \(\{\mathcal{S},\mathcal{A},\mathcal{R}\}\) 。   同时，MC方法是基于平均采样回报来解决强化学习问题，只针对episodic tasks。 1. 预备知识 1.1 MC预测   MC方法是根据经验进行估计，即对访问该状态后观测到的回报求均值，随着观测到的回报越来越多，均值会逐渐收敛于期望值。   MC方法又可以分为首次访问型MC方法(first-visit MC method)和每次访问型MC方法(every-visit MC method)：    首次访问型MC方法 用首次访问状态 \(s\) 得到的回报均值估计 \(v_\pi(s)\) ；    每次访问型MC方法 用所有访问状态 \(s\) 得到的回报均值估计 \(v_\pi(s)\) 。   根据大数定律(law of large numbers)，当对 \(s\) 的访问次数趋向无穷时，两种方法的估计值都会收敛于 \(v_\pi(s)\) 。   MC方法没有完备的环境模型，因此，将对状态的访问改为对“状态

题目大意： 给定一个序列，每次询问一段区间的数的乘积的约数个数。 解题思路： 在太阳西斜的这个世界里，置身天上之森。等这场战争结束之后，不归之人与望眼欲穿的众人， 人人本着正义之名，长存不灭的过去、逐渐消逝的未来。我回来了，纵使日薄西山，即便看不到未来，此时此刻的光辉，盼君勿忘。————世界上最幸福的女孩 我永远喜欢珂朵莉。 --- \(10^9\)以内的数最多有10个 不同的 质因子。 考虑对其质因数分解。 由于值域范围过大，考虑使用Pollard-Rho算法。 这里普通的Pollard-Rho算法可能会TLE。如果你的代码能通过模板题，那基本上没问题（ 窝反正直接把以前写的板子拉过来然后调了调参 ）。 之后，你就会得到最多\(10n\)个不同的质因数。对其进行离散化，开桶记录。 然后上莫队，对于每次指针的偏移，把它所有的质因数加到桶里，同时维护约数个数即可。 这部分时间复杂度\(O(10n\sqrt n)\)，加上上面的质因数分解的玄学期望复杂度，只能获得82分的好成绩。 --- 我们考虑把每个数\(1000\)以内的质因子先取出来（\(1000\)以内共168个质数），然后，对其做前缀和，记录前缀的出现次数。 然后，由于\(1001^3>10^9\)，所以每个数剩下最多不超过2个质因子。这部分用Pollard_Rho找即可。 然后莫队的时候，对于前面168个质数就可以不用维护

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文章目录 1、Introduction 2、Method 2.1 Simultaneous Detection and Association 2.2 Confidence Maps for part detection 2.3 Part Affinity Fields for Part Association 2.4 Multi-person parsing using PAFs 3、 Results 3.1 MPII 作者视频讲解： https://www.bilibili.com/video/av40510835/ 源码地址： https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 论文地址： https://arxiv.org/abs/1611.08050 源码讲解博客地址 pytorch代码地址1： https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose pytorch代码地址2： https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation pytorch2讲解博客： https://www.cnblogs.com/demian/p/8988396.html 亮点：

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 名称 描述 参数 备注 SGD 随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov动量 lr：大或等于0的浮点数，学习率 momentum：大或等于0的浮点数，动量参数 decay：大或等于0的浮点数，每次更新后的学习率衰减值 nesterov：布尔值，确定是否使用Nesterov动量 Adadelta lr：大或等于0的浮点数，学习率 rho：大或等于0的浮点数 epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误 建议保持优化器的默认参数不变 Adagrad lr：大或等于0的浮点数，学习率 epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误 Adam lr：大或等于0的浮点数，学习率 beta_1/beta_2：浮点数， 0<beta<1，通常很接近1 epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误 该优化器的默认值来源于参考文献 Adamax Adamax优化器来自于Adam的论文的Section7，该方法是基于无穷范数的Adam方法的变体。 lr：大或等于0的浮点数，学习率 beta_1/beta_2：浮点数， 0<beta<1，通常很接近1 epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误 默认参数由论文提供 Ftrl Nadam Nesterov Adam optimizer: