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文章来源:凯时网址    发布时间:2018年07月23日 02:19  【字号:      】

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“我要休息了,你去吧。”

“遵命。”

它重新化为烟气,遁出窗户,很快化出蛇形,钻进草丛不见了。

真是本性难移。

明微笑了笑,自言自语:“乡下蛇,真好骗。”

低沉而清雅的声音,撞击着耳膜,说不出的好听。再看他形貌,长眉秀目,风雅如仙,哪里像个妖道?

杨殊也觉得奇怪,向她走去:“怎么了?”

明微摇了摇头,看向眼前的玄非,淡声道:“仙长是在替令师弟的行迳开脱吗?”

玄非被她这句话一堵,一时哑口。

他是在替君莫离开脱没错,刚才的情形,本不该贸然出手。但这是自家师弟,既然已经动了手,就得找个理由,把他的行为合理化。

“嗯。”明微转身回屋。

这件原本很简单的事,好像变得复杂起来了。

“多福,之前她们说见鬼,是什么样子的?”

多福想了想:“小香说是个白影子,九儿却说穿了戏服,最奇怪的是柳儿,偏说是个光头和尚!哪有鬼是和尚的?他们死了不是见佛祖去了吗?”

“都不一样?”

詹姆斯连续10场总决赛得到至少25+5+5,历史首人

[来源 :Twitter]

均匀分布和我们的真实分布对比:

教程|如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

先不讨论这个结果,我们再用另一种分布来建模真实分布。

尝试 2:使用二项分布建模

你可能计算过抛硬币正面或背面向上的概率,这就是一种二项分布概率。我们可以将同样的概念延展到我们的问题上。对于有两个可能输出的硬币,我们假设硬币正面向上的概率为 p,并且进行了 n 次尝试,那么其中成功 k 次的概率为:

公式解读

[4]LeCun, Y. Bengio, Y., & Hinton, G. Deep learning. Nature 521, 436–444 (2015)




(责任编辑:梦之)

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