在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的
2024-02-28 20:32:09
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Python路线图
我决定做一些类似于学习Python语言的路线图。 也许，如果有人想要对其进行补充，修改和编辑，那么这将是一个很好的指导。 对于那些想学习Python基础知识的人来说，此信息很有用。
附言：我没有任何课程，视频和文章链接。 所有链接均未引荐。
致谢：
用于拼写和标点校正拼写和标点
如果您对使用Python领域的课程和方向有有趣的信息，请不要犹豫，并向PR添加材料。 谢谢你。
我为什么决定这样做？ 我曾尝试过成为一名开发人员。 有关它的故事在这里：（ ）。 结果，我找到了工作并获得了初级软件开发人员（2018）的职位。 但是我认为我需要继续构建RoadMap并将其得出合乎逻辑的结论。 我的道路不是唯一正确的道路，而是我的。
内容
下一步是什么？
附加材料
我的培训资料库
我决定将来自所有存储库的所有培训资料合并为一个，并将其作为子目录放在Python路线图中。
2022-02-13 15:24:32
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支持逻辑解题技巧最多，速度最快，唯一完整支持MSLS及JE技巧的数独软件，可以出任意难度的数独题。支持鼠标及键盘填数，可以用来手动着色盘面。可以保存盘面为图片文件，也可以打印谜题。支持多种题目格式，一键粘贴即可输入题目，也可以手动定义初始盘面。支持容易次数的撤销与重做。更多功能，下载运行软件就可以一目了然。本软件使用VisualFreeBasic4.03开发。
2021-09-18 16:43:01
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CSP2020-junior初赛真题-C++-B
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2021-08-24 13:41:45
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本人精心整理，涵盖 2010，2011，2012，2013，2014，2015，2016，2017，2018 九年历届联赛普及组复赛试题及官方测试数据，方便大家学习使用。
2021-07-20 11:13:31
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Iomega Junior SD卡寿命测试。挺不好找的， 贡献出来大家用。选Target的时候，不要只选盘符，在Win10下会提示无法删除Volume什么哪个文件夹，在SD上建一个文件夹，选这个文件夹进行测试
2021-07-14 15:01:31
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