在統計學中,常態分配區間估計是一種用於推論母體參數的基本方法,涉及一系列常用參數。以下將簡單介紹並比較這些參數的定義與公式:母體平均數 (μ)jackterrylau 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(17)
在機率的世界中,「互斥」與「獨立」看起來很相似,但其實是本質完全不同的概念。你是否曾好奇:兩個事件既不能同時發生,又彼此毫無影響,這可能嗎?這邊我們來討論下這個機率悖論。
✅ 互斥事件的定義
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在統計實務中,當我們要估算某事件發生的機率,尤其是來自重複伯努利試驗(例如抽樣瑕疵品、顧客反應、品質檢測),常見的兩種方法是:• 二項分配(Binomial Distribution)jackterrylau 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(2)
雖然之前提過閉包是一個可以把內部函式之外的屬於其父函式的可視變數或物件都包含進來,但實際上在該原則之下有時候要判斷一個閉包所涵蓋的變數範圍究竟精確到哪個程度仍然不足,所以我照書指引寫了一個自己測試內部函式存取閉包變數的程式來檢測一些閉包可視範圍的細節,大致上歸納出了三點。 一個 JavaScript
內部函式形成的閉包可存取的範圍:
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這是一篇說明目前在網路上所謂AI
生成藝術圖像的app
或技術其實並不足以稱作為藝術,又或者說相比於人類的藝術創作而言,AI
製圖功能仍然遠不足以與人類所謂的藝術創作抗衡,這篇文章 “
AI Art Doesn't Look as Good as You Think: Here's Why”
在開頭用這樣的一句話 “
From lack of details to weird errors, the internet is filling up with tons of bad AI art.”(
從細節缺失到奇怪的錯誤,網際網路正充斥著無數巨量的糟糕的AI
藝術)
說明了 AI Art
的浮誇與不足,然後便開始列舉一些具體的理由來佐證AI Art
創作的侷限。jackterrylau 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(3)
1.如果我可以在為美國政府工作時獲得數據,但我(因此)不再可以做一個平民,那就不是OSINT(Open Source Intelligent)
If I could have obtained data during my time working for the U.S.Government but I no longer can as a civilian(平民), that isn't OSINT.
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今天沒啥可以好好書寫一番的,那就來記錄一下上次要跟女孩子約會見面時隨手找的幾個自己覺得適合用來了解對方的問題,只是純粹自己覺得能用的話題,在這邊稍作紀錄
如果你現在可以去任何地方旅行,你最想去哪裡?
你最喜歡的景點或城市是哪裡?
你的理想職業是什麼?
你小時候總想著長大後想成為什麼?ㄌㄧ
如果你可以跟任何人一起去渡假,你最想跟誰去?
你最喜歡的回憶是什麼?
如果現實中佈滿殭屍,你會怎麼做?
告訴我一些你不曾告訴別人的事?
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企業有營利的商業模式,而個人當然也有自己的商業模式,所謂商業模式就是透過一套系統化的方法為自己或組織賺進收益的方式,而在一本名為"通往財富自由之路"的書中說明了屬於個人的三種商業模式。
首先,我們要先知道個人商業模式的核心成本是什麼,才能更清楚地甄別出個人的商業模式是如何分類。這個核心成本就是每個人用來產生收益的個人資源,而隨著每個人對此資源的運用方式不同,所產生的收益也不同,也就成為了不同的商業模式。那麼這一個個人商業模式的核心成本是什麼呢?就是"時間",我們每個人每天都有24小時的時間,我們利用"出售時間"來獲取收入,按照出售時間的方式,我們將個人商業模式分成三類。
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以前我跟一般非軟體(即軟件)人一樣對app
軟體和saas
服務一直很難分辯他們的差別,多年後 我終於可以用很簡單的概念介紹給大家:jackterrylau 發表在 痞客邦 留言(1) 人氣(19)
雷帕定理
所謂雷帕定理就是告訴我們要用內在報酬來激發一個人做事的熱忱與幹勁,一個人只有在覺得做一件事能使其感覺快樂或有成就感等精神滿足才會自我不斷驅動去達成目標.
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