5位运动员参加了10米台跳水比赛,有人让他们预测比赛结果A选手说:B第二,我第三:B选手说:我第二,E第四:C选手说:我第一,D第二:D选手说:C最后,我第三:E选手说:我第四,A第一:比赛结束后,每位选手都说对了一半,请编程确定比赛的名次 1.首先将选手的话转换成编程语言; 2.将编程语言用逻辑表达出来. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>int main(){ int a = 0; int b = 0; int c = 0; int d =…

基础练习 龟兔赛跑预测   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB        锦囊1 模拟.   问题描述 话说这个世界上有各种各样的兔子和乌龟,但是研究发现,所有的兔子和乌龟都有一个共同的特点——喜欢赛跑.于是世界上各个角落都不断在发生着乌龟和兔子的比赛,小华对此很感兴趣,于是决定研究不同兔子和乌龟的赛跑.他发现,兔子虽然跑比乌龟快,但它们有众所周知的毛病——骄傲且懒惰,于是在与乌龟的比赛中,一旦任一秒结束后兔子发现自己领先t米或以上,它们就会停下来休息s秒.对于不同的兔子,t,…

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

一 术语表 机器人流程自动化(RPA):在数字系统中模拟和集成人类行为以优化业务流程的软件机器人.RPA自动化捕获数据.运行应用程序.触发响应并与其他系统通信以执行各种任务. RPA路线图(RPA roadmap):自动化设计阶段之后的计划,为公司提供满足RPA目标的指导方针.这包括为自动化选择的过程的成本效益分析. 有人值守RPA(Attended RPA):有人值守RPA包括需要决策和/或用户输入的场景,例如桌面自动化.这些软件机器人在员工的工作站工作,由两种情况触发:用户的命令和实例是机器…

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

桔妹导读:深耕人工智能领域,致力于探索AI让出行更美好的滴滴AI Labs再次斩获国际大奖,这次获奖的项目是什么呢?一起来看看详细报道吧! 近日,由国际计算语言学协会ACL(The Association for Computational Linguistics)举办的世界最具影响力的机器翻译大赛 WMT2020发布了所有团队今年提交的Primary Submission的结果.通过官方提供的Reference数据以及评估脚本,每个参赛队伍可以评估所有参赛队伍的最终BLEU成绩,滴滴AI La…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计…

数据来源: R语言自带 Nile 数据集(尼罗河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 #清理环境,加载包 rm(list=ls()) library(forecast) library(tseries) #趋势查看 plot(Nile) #平稳性检验 #自相关图 acf(Nile) #偏相关图 pacf(Nile) #也可以直接用tsdisplay查看 tsdisplay(Nile) #单位根检验 adf.test(Nile) 从自相关图上看,自相关系数没有快速衰…

使用R语言预测产品销量 通过不同的广告投入,预测产品的销量.因为响应变量销量是一个连续的值,所以这个问题是一个回归问题.数据集共有200个观测值,每一组观测值对应一种市场情况. 数据特征 TV:对于一个给定市场的单一产品,用于电视上的广告费用(以千为单位) Radio:用于广告媒体上投资的广告费用 Newspaper:用于报纸媒体上的广告费用 响应 Sales:对应产品的销量 加载数据 > data <- read.csv("http://www-bcf.usc.edu/~garet…