What is the probability that you hire exactly twice?

博客围绕招聘助手问题展开,假设候选人随机排序,探讨恰好雇佣两次的概率。分析了排名为n的候选人不能是第一个,推导了第一个候选人排名为i时的排列情况及概率,最终得出恰好雇佣两次的概率为1/n * (1/(n - 1) + 1/(n - 2) +... + 1)。

In HIRE-ASSISTANT, assuming that the candidates are presented in a random order, what is the probability that you hire exactly twice?

(NOTE: (n, k) = n! / (k! * (n - k)!))


1. The candidate whose rank is n cannot be the first candidate, because we hire only once.

2. The rank of the first candidate can be any one of 1, 2, ..., n - 1;

3. Supposed that the rank of the first candidate is i (1 <= i < n), the total number of permutation of other candidates are (n-1)!, and the number of permutation which can cause that we hire exactly twice is (n - 1, n - i) * (n - i - 1)! * (i - 1)!. Why? we can select the permutation we want in this way: there are n -1 positions to put those n - 1 candidates, first we select n - i positions to put those candidates whose ranks are in the range [i + 1 .. n], they are in the right side of the permutations, and the candidate whose rank is n must be the first one in the selected n - i position. There are (n - 1, n - i) * (n - i - 1)! ways to do this; second we permutate the remaining candidates whose ranks are in the range [1 .. i - 1], there are (i - 1)! ways to do this.

4. If the rank of the first candidate is i (1 <= i < n), the probability that we hire exactly twice is (n - 1, n - i) * (n - i - 1)! * (i - 1)! / (n - 1)! = 1 / (n - i).

5. The probability of the rank of the first candidate is i (1 <= i < n) is 1/n.

6. The probability that you hire exactly twice is 1/n * (1/(n - 1) + 1/(n - 2) + ... + 1).


胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集1441张、验证集167张、测试集172张,总计1780张图片 • 分类类别:物品(item) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务 • 数据格式:图片数据,来源于多样场景 二、适用场景 • 物品实例分割AI系统开发:支持构建能够自动识别并精确分割物品轮廓的AI模型,应用于自动化检测和识别系统。 • 物流与仓储管理:用于物品的分割和定位,提升库存管理、货物追踪和物流效率。 • 制造业质量检查:在制造过程中,对零件或产品进行实例分割,辅助质量评估和生产流程优化。 • 零售行业应用:集成至零售系统中,实现商品自动分割和识别,优化库存管理和用户体验。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉领域的研究,特别是在实例分割任务上的模型开发和性能评估。 三、数据集优势 • 精准标注:每个物品实例均采用多边形标注,精确捕捉轮廓细节,确保分割准确性和可靠性。 • 数据多样性:数据集覆盖多种场景下的物品图片,增强模型在不同环境下的泛化能力和适应性。 • 任务专用:专注于实例分割任务,标注兼容YOLO等主流深度学习框架,便于模型训练和部署。 • 实用性强:适用于实际工业和应用场景,为物品分割相关AI开发提供高质量数据支撑,加速模型迭代。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值