让平均概率来替你分忧. 我们可以根据事情发生的平均率来评估我们的忧虑究竟值不值,如此一来,我想你和我应该可以去除99%的忧虑. 故事 我从小生长在密苏里州的一个农场,有一天,正帮妈妈采摘樱桃的时候,我突然哭了起来.妈妈问:“戴尔,你哭什么啊?”我嗫嚅道:“我怕自己被活埋掉.”那段时间,我内心总充满忧虑.夏天有雷雨闪电的时候,我害怕被雷电劈死:生活艰难的时候,我又害怕会被饿死:我担心死后会下地狱:我怕一个叫詹姆·怀特的比我大的男孩,他曾威胁我,要割下我的耳朵:我担心女孩子在我脱帽向他们鞠躬时会取笑…

运用亚里士多德法则 如果人们将忧虑的时间,用来寻找解决问题的答案,那忧虑就会在人们智慧的光芒下消失.那么当你面对忧虑时,应该怎么办理?答案是,我们一定要学会用下面三种分析问题的基本步骤来解决各种不同的困难.这三个步骤是: 一.弄清是实:二.分析事实:.三.达成决定——然后依此行事.这是亚里士多德所教的方法,他也使用过.我们如果想解决那些逼迫我们.使我们日夜像生活在地狱里一样的问题,我们就必须运用这几个步骤.我们先来看看第一步:弄清事实.弄清事实为什么如此重要呢?因为如果我们不能把事实弄清楚,就不…

忙碌可以消除忧虑 当你的脑筋空出来时,也会有东西进去补充,是什么呢?通常都是你的感觉.为什么?因为忧虑.恐惧.憎恨.嫉妒.和羡慕等等情绪,都是由我们的思想所控制的,这种情绪都非常猛烈.会把我们思想中所有的平静的.快乐的思想和情绪都赶出去.…

学会接受不可避免的事实. 对必然的事情愉快地承受,就像杨柳承受风雨,水接受一切容器,我们也要承受一切事实. 故事: 在美国庆祝陆军在北非获胜的那一天,我接到国防部送来的一封电报,我的侄儿——我最爱的一个人——在战场上失踪了.过了不久,又来了一封电报,说他已经死了.我悲伤得无以复加.在那件事发生以前,我一直觉得生命对我多么美好,我有一份自己喜欢的工作,努力带大了这个侄儿.在我看来,他代表了年轻人美好的一切.我觉得我以前的努力,现在都有很好的收获……然后却收到了这些电报,我的整个世界都粉碎了,觉得再…

1.不要让忧郁侵入你的生活. 备注:忧郁:一种情绪与心理状态,指一个人呈现哀伤.心情低落的状况,绝望与沮丧为其特色. 解决方法:奥斯勒博士说的那样:用铁门把过去和未来隔断,生活在完全独立的今天. 现在请你问一问自己以下的问题并答出答案: 一.我是否忘了生活在今天而只担心未来,我是不是追求所谓"遥远奇妙的玫瑰园"? 别过多考虑未来 二.我是不是常为往事后悔,让今天过得更难受?别过多后悔往事. 三.我早晨起来的时候,是不是决定"抓住这24小时"?把握现在 四.如果&qu…

题目大意: 每条路径上有一个距离值,从1走到N可以得到一个所有经过路径的异或和,求这个异或和的数学期望 这道题直接去求数学期望的DP会导致很难列出多元方程组 我们可以考虑每一个二进制位从1走到N的平均概率值 因为整个图是联通的那么所有点都默认会处于多元方程组中 Pi = p[i] * sigma( v&d[i][j]?(1-Pj):Pj) v是当前二进制位代表的数值 这里需要注意的是自环的加边情况,自环只加一次边,不能向平时那样加无向边一样 #include <cstdio> #inc…

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…

Xiang Bai--[CVPR2012]Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 华科:姚聪(Cong Yao),白翔(Xiang Bai),刘文予(Wenyu Liu) 微软MSRA:马毅(Yi Ma) UCLA(加州大学圣地亚哥分校):屠卓文(Zhuowen Tu) 文章中提到的MSRA-TD 500 数据库…

这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成…

本题可以用reservoir sampling来解决不明list长度的情况下平均概率选择元素的问题. 假设在[x_1,...,x_n]只选一个元素,要求每个元素被选中的概率都是1/n,但是n未知. 其中 random.randint(0, cnt) == 0: 的概率是1/(cnt+1).reservoir sampling的证明可以使用归纳法(induction). class Solution(object): def __init__(self, head): """…