ws神教教义

 一定得选有gas的水晶三矿
不探路就去开
ws,就得ws出个样子来

坦克全部架起
va最少也得仨一块儿升
什么速度啊,射程哪,振荡波啊
能给他升的全给他升了

矿外面全是bt,矿里面全是地雷
基地边儿再放半队机甲
三攻三防,打特远的那种
仲裁一进门儿,甭!管传没传送都得让人家听到
our force is under attack
一口地道的美国黑社会腔
倍儿有面子

分矿路口再架一队坦克
开视野用BE
一次光冲tank阵就得死个一百多人口

再把雷达都编上号儿
每分钟都撒粉儿
就是一个字儿--亮!
偷航母,就得被A个半身不遂的

出门的部队不是一百九就是二百
你要是一百八就出门了啊
你都不好意思跟人家打招呼

你说,这样的ws
一场比赛,你得打多少时间

我觉得怎么着也得二十分钟吧
二十分钟?那是热身,四十分钟起!
你别嫌多,还不缩短
你得研究ws教徒的比赛心理
愿意憋二十分钟不出门的桑素
根本不在乎再多憋二十分钟

什么叫ws大师你知道吗?
ws大师就是打什么比赛都要能赢的不要好看的
所以,我们打星际的口号儿就是
不求好看,但求能赢!
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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