1704
2017-07-25 09:43:15
0
모바일 파폭 쓰는데 애드블락 류 애드인들 잘 작동합니다.
1703
2017-07-23 10:56:52
0
포착이라는 말이 되게 애매한데, 광안리에서 포착이 되었으면 해운대까지 못가죠. 잡힌 애가 어떻게 계속 감 ㅋㅋㅋ
산란 때문에 큰 줄기 중 일부가 우리의 관측기로 들어왔다고 하면 그 빛이 가진 초기 에너지의 일부가 방향을 틀어 포착되었다,
입자적 관점에서는 다수의 광자 중 일부가 광안리에서 산란되어 관측되었고 나머지는 해운대로 갔다 정도가 되지 않을까요.
산란 때문에 큰 줄기 중 일부가 우리의 관측기로 들어왔다고 하면 그 빛이 가진 초기 에너지의 일부가 방향을 틀어 포착되었다,
입자적 관점에서는 다수의 광자 중 일부가 광안리에서 산란되어 관측되었고 나머지는 해운대로 갔다 정도가 되지 않을까요.
1701
2017-07-23 10:47:09
9
본인의 본진이 없으면 죄송하다뇨... 올리면 되죠 ㅋㅋㅋㅋ
1699
2017-07-19 15:53:55
0
핑크공주님/ CNN 은 그래픽 처리 시 파라메터 수를 줄이기 위한 아키텍쳐의 이름이며, 설명하신 개념은 Reinforcement Learning 으로 생각됩니다.
CNN 은 가설 클래스의 한 종류이며 RL은 러닝 방식으로 서로 바꿔쓸 수 있는 개념이 아닙니다.
CNN 은 가설 클래스의 한 종류이며 RL은 러닝 방식으로 서로 바꿔쓸 수 있는 개념이 아닙니다.
1698
2017-07-18 12:54:00
2
4 에서 오타가 있는데 분모가 n! 이 아니라 (365-n)! 입니당.
1697
2017-07-18 12:52:39
2
아랫글 왔습니다 ㅋㅋ
greedy 한 방법으로 계산하시면 됩니다. 일단 윤년을 무시하도록 하고, 개개인이 독립적으로 1/365 확률로 고른 생일의 확률분포를 가진다고 합니다.
n 명의 사람 이 서로 생일이 다른 사건을 A_n 이라고 합시다. 우리의 목표는 P(A_n) 을 계산하는 것입니다.
1. P(A_1) 은 1 입니다. 나 혼자서는 무조건 같겠죠.
2. 만일 A_n 이 일어났다고 칩시다. n 명의 사람이 모두 생일이 다른 거죠. 이 때 한 사람이 더 왔는데 이 사람도 또 생일이 다를 확률을 계산합니다.
이를 조건부 확률로 표현하면 P(A_(n+1) | A_n) 이 되는데, 이미 n 명의 사람에 의해 365 일 중 n 자리는 찼을 것이고, 나머지 중에 하루가 되어야 하니까 간단하게 (365-n)/365 임을 알 수 있습니다. 단, n이 365 이상이 되면 확률은 0 이상이어야 하므로 그냥 0이 되겠지요.
3. 조건부 확률의 공식 P(A) = P(A|B)P(B) 를 적용합니다. 이를 이용하면 P(A_n) 의 점화식을 구할 수 있습니다.
P(A_(n+1)) = P(A_(n+1) | A_n)P(A_n) = (1 - n/365) P(A_n)
4. 이를 풀어주면 n <= 365 일 때
P(A_n) = 365*364*...*(365-n+1) / 365^n = 365!/n!365^n 임을 알 수 있습니다. 이 값은 지수함수 보다도 매우 빠르게 감소하는 값으로, 생각보다 굉장히 빨리 감소합니다.
greedy 한 방법으로 계산하시면 됩니다. 일단 윤년을 무시하도록 하고, 개개인이 독립적으로 1/365 확률로 고른 생일의 확률분포를 가진다고 합니다.
n 명의 사람 이 서로 생일이 다른 사건을 A_n 이라고 합시다. 우리의 목표는 P(A_n) 을 계산하는 것입니다.
1. P(A_1) 은 1 입니다. 나 혼자서는 무조건 같겠죠.
2. 만일 A_n 이 일어났다고 칩시다. n 명의 사람이 모두 생일이 다른 거죠. 이 때 한 사람이 더 왔는데 이 사람도 또 생일이 다를 확률을 계산합니다.
이를 조건부 확률로 표현하면 P(A_(n+1) | A_n) 이 되는데, 이미 n 명의 사람에 의해 365 일 중 n 자리는 찼을 것이고, 나머지 중에 하루가 되어야 하니까 간단하게 (365-n)/365 임을 알 수 있습니다. 단, n이 365 이상이 되면 확률은 0 이상이어야 하므로 그냥 0이 되겠지요.
3. 조건부 확률의 공식 P(A) = P(A|B)P(B) 를 적용합니다. 이를 이용하면 P(A_n) 의 점화식을 구할 수 있습니다.
P(A_(n+1)) = P(A_(n+1) | A_n)P(A_n) = (1 - n/365) P(A_n)
4. 이를 풀어주면 n <= 365 일 때
P(A_n) = 365*364*...*(365-n+1) / 365^n = 365!/n!365^n 임을 알 수 있습니다. 이 값은 지수함수 보다도 매우 빠르게 감소하는 값으로, 생각보다 굉장히 빨리 감소합니다.
1695
2017-07-18 12:05:34
2
일단 2월 29일이 있을 수 있으므로 367 명이 되어야 비둘기 집의 원리가 적용되겠군요 ㅋㅋㅋ
재미있는 것은, 365 (366) 개의 가능한 경우 중 하나를 고르는 이산적인 경우는 그러한데, 만약에 0~1 사이를 임의의 실수를 일정한 확률로 뽑는다고 하면, 확률 적으로 유한한 사람 몇 명이서 하든 간에 정확히 일치하는 쌍이 나올 확률은 0입니다 ㅋㅋㅋ
재미있는 것은, 365 (366) 개의 가능한 경우 중 하나를 고르는 이산적인 경우는 그러한데, 만약에 0~1 사이를 임의의 실수를 일정한 확률로 뽑는다고 하면, 확률 적으로 유한한 사람 몇 명이서 하든 간에 정확히 일치하는 쌍이 나올 확률은 0입니다 ㅋㅋㅋ
1694
2017-07-16 04:12:51
0
2차원 3차원의 문제 보다는
Additive vs Subtractive , 우리말로는 뭐라고 하지? 쌓아가는 식과 깎아나가는 식의 차이라서..좀 다릅니다. 도장 파는 기계와 밀링선반을 비교할 수는 있겠지요!
Additive vs Subtractive , 우리말로는 뭐라고 하지? 쌓아가는 식과 깎아나가는 식의 차이라서..좀 다릅니다. 도장 파는 기계와 밀링선반을 비교할 수는 있겠지요!
1692
2017-07-14 09:38:41
0
판타스틱 듀오에 출연했었지요
1690
2017-07-14 00:24:49
2
어릴 때 여자 애기들한테 인형 사주고 남자 애기들한테 블럭 사주는 게 클 것 같은데..