前言 这是一篇游戏杂谈博文，主要从博主的角度去评价精灵宝可梦官作和衍生作，其中衍生作都是博主当年玩过的作品，如果有什么不正确的或者需要补充的，欢迎各位留言提出。 博主作为一名从小学就开始玩宝可梦的游戏的人，写这篇博客的目的，主要也是为了自己逝去的青春 博主最开始玩的就是之
题目描述 有一天，小T突然穿越到了宝可梦世界，他有了获得宝可梦成为宝可梦训练师的机会，他明天就可以从博士那里获得自己的第一只宝可梦了。小T非常期待明天的到来，他在床上捉摸着明天要选择哪只宝可梦，渐渐进入了梦境... 在梦中，小T已经找到了博士，博士对他交代了修行的方法： 第一天你会
Step1：设立model 例如Y=b+w*Xcp A set of function Step2：Goodness of Function 定义loss function（损失函数L）来评估function的好坏 通过training data评估后挑选出最好的function（f*），用testing data来评估误差 ，注意可能会出现overfitting（过度拟合）的情况。
Regression 是一种机器学习的 task，即指 machine 找到的 function，它的输出是一个 scalar，这就叫做 regression。这次就来学习搭建一个用于预测宝可梦进化后的combatpower（cp）值的机器学习模型。 模型搭建步骤 模型假设，根据问题复杂程度选择模型（线性模型） 模型评估，判断众多模型的好坏（损
一、数据集加载步骤 1、获得图片路径列表给x，获得标签列表给y. 2、将数据集装载到dataset。 3、打乱，用map()函数读取图片数据。 （1） images and labels ▪
1 CF757C Felicity is Coming! 题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/757/c 2 题目描述 时间限制 \(2s\) | 空间限制 \(256M\) It's that time of the year, Felicity is around the corner and you can see people celebrating all around the Himalayan reg
《大侦探皮卡丘》上映期间，这款同名扩展也悄悄在Chrome商店上架了。一开始大家都在猜测是哪里来的野鸡，没想到仔细一看，还真是法国华纳兄弟官方开发的。至于为什么要在Chrome商店里发布这样的一款扩展，华纳兄弟表示：我们是为了庆祝PIKA日啊！如果你是宝可梦爱好者，或者皮卡丘的粉丝，那么这款
//捕捉宝可梦 //考虑状压dp，一维是宝可梦的捕捉状态，二维保存当前捕捉的宝可梦编号 const int inf = 0x3f3f3f3f; int n, cnt; int dp[1 << 20][22];//dp[sta][point] unordered_map<string, int> mp; struct point { int x, y; int type; }; point a[25]; string s; int get_cal
Regression：回归模型的输出为一个标量。（例如股票市场预测、自动驾驶的方向盘角度、商品推荐中的购买可能性预测、宝可梦进化后战斗力预测） 一、宝可梦战斗力预测 第一步：模型 确定使用的模型后，不同的参数空间内取值的自由组合构成模型集合。 第二步：衡量模型的能力 符号解释：上标表示
因为成环 所以可以枚举第1只与第n只喂的次数 然后第1只和第2只的次数就固定了，以此类推，则所有宝可梦喂的次数都固定了 最后处理完检查是否全为0，不是则进行下一次枚举，是则直接输出Yes 如果所有枚举均不成立，输出No 1 /* 2 Written By. StelaYuri 3 On 2020/01/15 4 */ 5 #in
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