计算机博弈大赛中 期望搜索算法是极大极小算法的一种优化，主要针对“不完备信息”游戏的博弈预备知识：广度优先搜索(BFS)深度优先搜索(DFS)极大极小算法(MaxMin算法)介绍这个其实就是把原来无权重的树编程有权重的树。这个权重就是这个子节点被选择的概率，对于某个节点的所有子节点其概率(权重)相加应当等于1。按照原来MaxMin算法的思路【详情查看MaxMin算法】，还应当在Max与Min层之间

绘制一个柱状图； 函数的第一个参数指定要绘制的水平线的位置，这里设为 0 表示绘制 y 轴上的 0 刻度线。color 参数指定线的颜色，这里设为 ‘black’ 表示黑色，linewidth 参数指定线的宽度，这里设为 2。在这个例子中，我们使用xlabel()和ylabel()函数来设置X轴和Y轴的标签。然后，使用 plt.gca() 获取当前轴对象。通过 spines 字典对象，我们设置了

使用python实现最大熵模型，在原来作者的基础上重写了predict, 增加了predict_proba()方法原作者：https://blog.csdn.net/slx_share/article/details/80097020最大熵原理： 在学习概率模型时，在所有可能的概率模型分布中，熵最大的模型就是最好的模型。所以用最大熵原理作为约束条件选取的模型就是最大熵模型。最大熵原理通过熵的最大化

一般而言TSNE就是一种数据可视化的工具，能够将高维数据降到2-3维（降维），然后画成图。现在也有蛮多可以直接使用的套件，如sklearn.manifold（具体可看：Sklearn TSNE官网）。图片来源：https://blog.csdn.net/qq_45714906/article/details/118568358。fit_transform(x_train)， 要降维的数据。n_co

joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError: A worker process managed by the executor was unexpectedly terminated. This could be caused by a segmentation fault while calling the funct

Exception "java.lang.ClassNotFoundException: com/intellij/codeInsight/editorActions/FoldingData"while constructing DataFlavor for: application/x-java-jvm-local-objectref; class=com.intellij.codeInsigh

本文将介绍图的基本知识、无向图、有向图、邻接矩阵 python实现：度、连通分量、强连通图、弱连通图、图直径、度中心性、特征向量中心性、中介中心性、连接中心性等基本概念。

直接执行耗时操作和耗时操作放在try中执行并无异常触发时性能消耗几乎是一样的。无论是把要计算的代码放在 try 中执行还是在 except 中执行性能消耗几乎是一样的。

python的一个加速器包，这里不讲原理，只讲应用过程，以及给出几个小例子，直接写就行了; 另外还给出了numba如何定义使用List1、最简单的使用当输出返回值为整数或浮点数时：from numba import jit@jit(nopython=True)def f(x, y):return x+yif __name__ == '__main__':a = 1b = 1print(f(a,b)

python conda>>>> ERROR REPORT <<<<<<<<<可能有一下两个原因产生：1、网络问题如果开着VPN请关闭VPN2、安装时配置环境变量冲突，也就是安装时使用了自动配置环境变量，删除自己配置的环境变量，重启电脑即可...