习惯叫法是, 无禁手的称为 “五目” (gomoku), 有禁手的称为 “连珠” (renju). 比如一手交换, swap 2 都属于 gomoku.

解决带负权重的单源最短路径问题.

给定一个带权有向图 $G = (V, E)$, 其中 $V$ 为顶点 (vertex) 集, $E$ 为边 (edge) 集, 从顶点 $u$ 到 $v$ 的边表示为 tuple $(u, v)$; 权重 (weight) 函数 $w\colon E \to \mathbb R$. 一个路径 $p=\langle v_0, v_1, \dots, v_k \rangle$ 的权重为

简介

考虑线性回归

其中 $X$ 为 $n\times p$ 矩阵, 可以理解为 $n$ 个样本, $p$ 个特征 (因变量). 当 $X$ 的列向量线性相关时, $X’X$ 不存在逆, 参数估计会有问题. 我们把 $X$ 的列向量线性相关或者近似线性相关的情形称为存在多重共线性. 因为普通线性回归参数估计要用到 $X’X$ 的逆, 多重共线性会导致参数估计非常不稳定, 比如会出现特别大的估计值.

本文是 《放浪息子》演出分析+对动画结局的一些见解 中一段正反打镜头分析的直接搬运. 原文没图, 在视频和文字之间反复横跳读起来比较累, 故简单搬运.

主要是挑了几个片段翻译, 改写, 未完待续.

原文

• Yama no Susume Season 3 – Production Notes 7-13 – Sakuga Blog
• Yama no Susume Third Season #10: China’s warm emotional theater | artist_unknown

主要介绍 DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks, 其他方法暂时略讲. 附带讲一些我知道的统计学领域的方法. 例子依然主要以销量预测为例.

主要以两篇文章为主线, 串讲多个话题. 场景以零售销量预测为例.

主要介绍 Facebook 的 Prophet: Forecasting at Scale. 包含了翻译, 转述, 和我自己的理解.

换了新博客后传图方便了许多, 这是第一个多图 post.

拼接图片的简单工具: filesmerge

可用的工具

• 微信小程序
  • 暖房直租. 提供了实用的避坑指南, 推荐阅读.
  • 拼室友. 可以发布求租信息.
• 豆瓣. 在 “城市+租房” 小组中发布信息或者在小组中搜索地铁名/小区名/路名等. 这里特别要注意的是由于别人发布可能只提及小区名, 所以搜索小区名是很关键的操作.
• Airbnb. 在 app store 中评价是独一档的高.
• 其他民宿短租平台: 小猪, 蚂蚁, 途家. 没有用过, 可以参考 四大民宿短租平台对比：Airbnb 、小猪、蚂蚁、途家谁最靠谱？.
• 中介. 没用过.

其他大平台, 如链家, 贝壳等往往不能短租; 但是可以参考他们提供的信息, 比如房价, 设施等, 根据这个制定 checklist.