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数值计算算法：Hermite插值算法为了获得HERMITE内插系数 多项式关系H的第（N +1）不同的数X（0），...，X（N）的 对于函数F： 输入：号码X（0），X（1），...，X（N）;值f（x（0）），F（x（1））， ...，F（X（N））和F"（x（0）），F"（x（1）），...，F"（x（N））。 输出：数字Q（0,0），Q（1,1），...，Q（2N+1,2N+1），其中 H（X）= Q（0,0）+ Q（1,1）*（X - X（0））+ Q（2,2）* （X - X（0））**2 + Q（3,3）*（X - X（0））**2 * （X - X（1））+ Q（4,4）*（X - X（0））**2 * （X - X（1））** 2+ ...+ Q（2N +1,2N+ 1）* （X - X（0））**2 *（X

计算掷硬币（或掷骰子）的估计平均次数以获得给定的正面和反面序列（或从 1 到 6 的整数序列） 输入是： - 序列（行向量） - 蒙特卡罗模拟的数量 输出是获得输入序列的抛掷/投掷次数的估计（蒙特卡罗）期望值，以及误差的标准偏差（由于模拟的随机性）

卡莫拉 用于游戏的 Pandora/GoodReads。 目前处于规划/设计阶段。

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整体介绍 我们的队名是：鹏脱单攻略队后面改为“天晨破晓”最终我们团队成绩在复赛AB榜均排在第一名，识别准确率达0.996952 团队成绩：2019CCF-BDCI大赛最佳创新探索奖和“基于OCR的身份证要素提取”单赛题冠军 系统处理流程图 方案亮点 我们采用条件生成对抗网络（CGAN）处理赛题中的水印干扰，取到了比较好的效果，展示一下效果图片： 仿真数据二进制文件，生成仿真训练数据训练去水印模型和文字识别模型 执行方式介绍 完整执行示例: CPU执行,单进程: python main_process.py --test_experiment_name test_example --test_data_dir ./test_data --gan_ids -1 --pool_num 0 参数详解: --test_experiment_name:实验名,将决定中间数据结果存放目录 --test

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组