我正在寻找一种优雅的方法来计算C#中MasterMind游戏中的猜测分数，最好使用LINQ。在MasterMind中，编码器使用数字1到6生成4位密码。一个数字可以使用多次。例如，密码是:int[]secret={1,2,3,1};密码破译者试图通过猜测来破解密码。在这个例子中，猜测是:int[]guess={1,1,2,2};(代码和猜测现在都存储在一个数组中，但其他集合类型也可以)。代码制作者然后通过宣布“黑人”和“白人”的数量来“评分”这个猜测。猜中的每个数字和位置都正确的数字将被授予黑色。每个放置在错误位置的正确数字都会获得白色。在此示例中，得分为1个黑色(对于位置1中的“1”
我在找interval.NET4.0的数据类型。例如区间(a,b)，所有点x使得a我想做的是创建具有以下属性的间隔:封闭式和开放式无界区间、完全无界和右/左无界。有了这些我想做这样的事情:检查一个点是否在区间内。检查两个区间是否重叠。将两个重叠区间合并为一个区间。检查区间集合是否涵盖单个区间。等等:)如果我可以同时使用数字数据类型和日期时间，那就太好了。我知道逻辑非常简单，但我也看不出我是第一个需要这样东西的人。 最佳答案 2019年编辑:从C#8.0/.NETCore3.x/.NETStandard2.1开始，现在有一个Syste
不知不觉中，Python已经在短短几年内一跃成为最热门的编程语言之一，尤其是在数据科学、人工智能和机器学习领域。这除了因为Python相对简单易学，可读性高之外，也有很大一部分原因是因为Python有着良好的开源生态从而产生了许多强大的第三方库，这些库可供直接调用，为开发人员的工作提供了极大的便利。风控领域亦是如此，以最常用、最经典的信用风险评分卡模型为例，第三方的库就有谢士晨博士开发的Scorecardpy以及今天我们要重点介绍的toad。toad是针对风险评分卡的建模而开发的工具包，其功能全面，性能强大，从数据探索EDA、特征筛选、特征分箱、WOE变换，到建模、模型评估、转换分数，对评分卡
所以我正在研究一个威尔逊分数区间来整理我网站上的热门内容，但现在它只是静态的。我的意思是，在有人投赞成票或反对票之前，它会始终保持相同的分数。这就是为什么我想实现分数随时间降低的原因。就像在这篇文章中一样。HowRedditrankingalgorithmswork.在那篇文章中，他们解释了Reddit在内容上的得分会随着时间的推移而降低。目前我有这个php函数，它可以根据赞成票和反对票给我一个分数:functionwilsonScore($up,$down){$score=(($up+1.9208)/($up+$down)-1.96*sqrt(($up*$down)/($up+$do
我在我的代码中使用RatingBar和OnRatingBarChangeListener。用户可以评分一次，然后我设置ratingBar.setEnabled(false)。我想向用户展示他不能再评价的建议。用户触摸禁用的RatingBar后如何设置Toast？有人有想法吗？问候 最佳答案 您可以在用户进行第一次更改后将评级设置为isIndicator您应该提示用户确保他的更改完全符合他的意愿。当属性stepSize(评分的精确程度)为0.5时，评分会变得非常困难//Youcouldprompttheuserusingadialog
在我的Android应用中，我想在某个时间点提示用户对Android市场中的应用进行评分。搜索方法后，我找到了一些代码onthiswebsite.这段代码似乎运行良好。但不幸的是，当用户的手机上未安装Android市场时，此代码似乎会引发“强制关闭”错误消息。有什么方法可以检查是否安装了AndroidMarket，如果没有，不要尝试执行代码？引发错误的行可能是这一行，因为它无法解析URI:mContext.startActivity(newIntent(Intent.ACTION_VIEW,Uri.parse("market://details?id="+APP_PNAME)));顺便
我有一个项目和用户的架构。我想让用户喜欢或不喜欢一个项目，我还想在项目和用户上存储一个评级关联。varUserSchema=newSchema({username:{type:String,required:true,index:{unique:true},likes:[{type:Schema.ObjectId,ref:'Item'}],dislikes:[{type:Schema.ObjectId,ref:'Item'}],ratings:[???]});varItemSchema=newSchema({name:{type:String},,likes:[{type:Schema
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭去年。Improvethisquestion我有许多元组(par1,par2)，即通过多次重复实验获得的二维参数空间中的点。我正在寻找一种计算和可视化置信椭圆的可能性(不确定这是否是正确的术语)。这是我在网上找到的一个示例图来说明我的意思:来源:blogspot.ch/2011/07/classification-and-discrimination-with.html所以原则上，我猜必须将多元正态分布拟合到数据点的二维直方图。有人可以帮我解决这个
不知何故，这行得通:defin_range(min,test,max):returnmin但是，我无法完全弄清楚这里的操作顺序。让我们测试一下False的情况:print0显然，这并不能解决简单的操作顺序问题。区间比较是一个特殊的运算符，还是发生了其他事情？ 最佳答案 与大多数语言不同，Python支持chainedcomparisonoperators它会像在普通数学中评估它们一样评估它们。这一行:returnmin由Python评估如下:return(min然而，大多数其他语言会这样评估它:return(min
如何使用cross_val_score进行回归？默认评分似乎是准确度，这对于回归来说意义不大。假设我想使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定？尝试了以下两种但不起作用:scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring='mean_squared_error')和scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring=metri
