题目大意：有1~M的数字，最多猜N次一定能猜到1~M的任意数字，求M能达到的最大值。
思路：用二分法在最多N次的时候找到任意1~M的任意数字，N是已知的，二分的范围是1~M，
左边界为1，右边界为M，若想M最大，则尽量使取值向右边界靠。考虑N = 3，N = 4的情况。
N = 3时，每次取值都在区间右边取值，第一次二分后区间[(1+M)/2，M]，第二次二分后区间
[((1+M)/2+1+M)/2，M]，第三次二分后区间[(((1+M)/2+1+M)/2+1+M)/2，M]，此时，左
右区间等值，即(((...
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2015-01-30 16:11:05
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Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架,本文将介绍一个基于Infer.NET构建贝叶斯机器分类器的例子，并用于根据身高体重预测性别的例子中。
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2015-01-29 09:15:44
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上周在写代码的时候脑袋里一直萦绕着奥卡姆剃刀法则，如无必要，勿增实体。也不知道为什么。后来仔细想了想其实 剃刀法则和充分必要条件所蕴含的道理是一样的。比如我们的推理过程 从A推理到B 一般我们写代码都会确认A到B是充分的，但是很少会思考A是B的必要的。当然不是说所有的推理都需要是充要条件。因为这也是...
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2015-01-25 18:12:42
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其实一切问题的展示都是表象，根源有时候和表象总有那么一点点的不同。。我在想到底什么引起了ie7请求挂起，考虑到服务器请求慢，但很快否决，其他浏览器还是很快的，就是有差距，也不应该出现数量级的差距，so，这种推理不正确。那么是因为ie7并发少引起。其实有道理，因为ie7只有两个并发， 所以如果请求过....
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2015-01-21 19:42:52
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JavaScript系列-----Objectj基于哈希存储之Value1.问题提出在JavaScript系列-----Object之基于Hash存储之Key篇 （1）中，我们推理出：对象是以Hash结构存储的，对象的属性被表示为多个键值对。其中，Key的数据类型是字符串，但是，我们并没有说Valu...
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编程语言 时间：
2015-01-20 15:04:53
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在对比中学习，找出知识的相似点和不同点，是学习一件快乐的事，也是高效学习
的一种方法。 在学习知识的过程中，我们都在不断地去联想，去设想，去假设，去推
理，正因为这样才产生了很多的疑问，等这些疑问解决掉了，或者解决的差不多的时
候，就突然有了一种感慨：原来是这样！
在这里，我把C#中比较有意思的具有鲜明对比色彩的4种知识点进行了比较。
1、分支技术
分支是控制下一步要...
如何给推荐系统的结果给予解释？
1. 基于约束的推荐系统：这种系统的商品都有各种属性，用户只知道个大概，但是不完全清楚各种属性，推荐系统在帮助用户一步步接近用户最终的期望。属性就是产生推荐理由的关键。本书中采用了一些推理方法来生成理由，挺玄乎的。我理解，直接告诉用户，我猜你最关心的是xx属性，根据这个属性，我来给你推荐xxx，这样就应该行了。
2. 基于实例的推荐系统：产生的理...
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2015-01-17 18:01:39
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一：重要原理（1）链规则：（2）贝叶斯定理：（3）变量间条件独立性：二：主要问题2.1贝叶斯网络概率推理2.2结构学习：发现变量之间的图关系结构学习算法：（1）K2算法: 通过为每个结点寻找父结点集合来学习贝叶斯网络结构。它不断往父结点集中添加结点，并选择能最大化数据和结构的联合概率的结点集。（2）...
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2015-01-12 20:44:45
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在外行眼里统计学家经常做的一件事就是把一大堆杂七杂八的数据放在一起，算出几个莫名其妙的数字，然后再通过这些数字推理出貌似很靠谱的结论，简直就像是炼金术士用“贤者之石”把一堆石头炼成了金矿。第六章，应该是全书最抽象的一章，就是介绍统计学中的“贤者之石”——数据简化原理。从蕴含信息的角度看，样本全体.....
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2015-01-10 12:34:10
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1.小孩开发智力,老年预防痴呆,小伙伴们乐开怀！
2.冷笑话，脑筋急转弯，谜语大全，智力题库，搞笑段子，内涵趣图，节操糗事，穿帮镜头，逻辑推理，内涵漫画，应有尽有。
3.你出题，我来猜，你分享，大家乐！每日海量更新！离线缓存,没网也能看。
4.方便的通过sina,微博,微信等方式分享给你的好友，传播快乐！
5.集成了讯飞语音,可以以说的方式投稿了。
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移动开发 时间：
2015-01-06 21:36:27
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