在之前的文章中介绍了神经网络中的损失函数。有了损失函数之后，就要求损失函数的最小值，并且需要求出参数（这个参数可能是神经网络中的W或b）在取什么值时，损失函数才能取到最小值。那么这个就是优化方法做的事情。这篇文章就来介绍一下神经网络中的优化方法。

扫雷》是一款大众类的益智小游戏，于1992年发行。游戏目标是在最短的时间内根据点击格子出现的数字找出所有非雷格子，同时避免踩雷，踩到一个雷即全盘皆输。其规则简单易上手。这个扫雷是一个比较粗糙的实现。在一般的扫雷中，还有一些其它功能，如右键标记雷；单击已点开的数字格子，周边的格子会闪一下，若其周边的雷都被正确标记，则会自动显示出其周边不是雷的区域。由于tkinter中的按钮无法区分左键点击和右键点击

时间序列分析模型是一个很常用的预测模型。给出一组跟时间相关的数据（或者说时间序列），该模型可以预测未来的数据。

神经网络是深度学习的基础。在神经网络中，损失函数和优化函数是两个非常重要的概念，它们共同决定了模型的性能和训练效果。本文将介绍神经网络中比较常用的损失函数。

神经网络是深度学习的基础。在神经网络中，损失函数和优化函数是两个非常重要的概念，它们共同决定了模型的性能和训练效果。本文将介绍神经网络中比较常用的损失函数。

虽然我们按一定的标准，划分出了8个问题，但其实这8个问题又有很多变种。比如，我们只关注了n≥mn\geq mn≥m的情况，我们得出的结论一部分对n≤mn\leq mn≤m适用，一部分却不适用了。掌握解决这一类问题的方法比记住结论更加重要。

前言本文是三国杀中的概率学问题系列文章中的一篇，将详细讨论王荣吉占的期望摸牌数问题。并加上连续情形作为拓展。值得说明的是，本文的思路受到了一篇文章的启发，在此特别鸣谢，这是文章的链接。王荣吉占的期望摸牌数王荣的二技能吉占很有意思，展示牌堆顶的一张牌，然后猜测下一张牌比这张牌大还是比这张牌小，猜对了就继续猜，直到猜错为止，然后最终可以获得展示的所有牌。所以即便第一次就猜错，也能拿到2张牌（第一张展示

我最近在做2021年国赛的C题，这道题是一道典型的评价类问题。本文将主要针对此题展开研究，介绍一下评价类问题常用的几种方法。

如图所示，在一个11*11的接近正方形的棋盘上，每个格子按照六边形规则排列（即每个内部的格子都与六个格子相邻）。最中间是小猫的初始位置，它想逃出棋盘。而我们不想让它逃出棋盘，所以要利用手中的棋子和初始障碍物（深色格子）围住它。执棋者先手，小猫后手。这个游戏可以一人扮演小猫，一人下棋，两个人玩。也可以电脑扮演小猫，跟电脑玩。y0 = 6;x = x0;y = y0;

自然语言处理是人工智能的一个分支。在自然语言处理领域，有两个相当著名的大语言模型——BERT和GPT。两个模型是同一年提出的，那一年BERT以不可抵挡之势，让整个人工智能届为之震动。据说当年BERT的影响力是GPT的十倍以上。而现在，由GPT-3.5模型产生的chatGPT，则以一己之力，让整个世界重新认识了人工智能。现在，用妇孺皆知来形容chatGPT一点也不为过。是什么让GPT在后来完成复仇，