搜尋結果
2018年8月29日 · 賭博＝莊家必贏！ 用國中數學解析賭博方程式，結論只有「賭徒勝率為 0%」 TO 編輯推薦觀點. 2018-08-29. 分享本文. 【為什麼我們要挑選這篇文章】小賭怡情、大賭傷身。 賭博好玩，但你應該知道賭博的真相。 只要你身為賭徒的一天，莊家就有辦法從你身上狂撈錢。 莊家只需要相信你的人性，誘拐你像小貓的好奇心，再操弄賭盤利率，就能利用「莊家必贏公式」在這場零合戰爭中只贏不輸。 如果你知道有個必贏公式，要贏過莊家的唯一法門，就只剩不賭啦！ （責任編輯：陳伯安） 本文經授權轉自微信公眾號量子學派（ID：quantumschool），本文作者：十七進制. 莊家的賭局是「零和」，要賺錢只能從你這挖. 一個人的智商贏全人類的智商？ 你把畢達哥拉斯、歐拉、高斯、伽羅瓦、黎曼都放哪裡了？
2018年8月1日 · 2018-08-01. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】賭局的存在目的本就是賺錢，而想也知道，去別人地盤賭錢的你，絕對不會是贏錢的那個。 而跟你說個實話，當你走進賭場的那個瞬間，你就已經是窮光蛋了。 因為賭場背後站著的是你打不贏的各大數學公式啊！ （責任編輯：陳伯安） 本文經授權轉自公眾號量子学派（ID：quantumschool），本文作者：李韵阁. 賭王何鴻燊接手葡京賭場時，業務蒸蒸日上，但理性的賭王仍然忐忑，請教「賭神」葉漢：「如果這些賭客總是輸，長此以往，他們不來了怎麼辦？ 」葉漢笑道：「一次賭徒，一世賭徒，他們擔心的是賭場不在怎麼辦。 葉漢說的只是心理層面，現代賭場程序方面的設計，比葉漢當年要縝密得多，賭場集中了概率、級數、極限方面的數學經驗。
2021年3月23日 · 1. 有勇無謀. 1980 年代時我常常去一家夜店，那兒有塊宣傳招牌寫著：「愛的故事從這裡開始。 」那些客人幾年後舊地重遊，心裡想的大概又是一段不同的故事吧。 交易新手與市場的愛的故事，大概都是從有勇無謀的浪漫開始，我自己就是這樣。 玫瑰花浪漫無比，卻也帶著銳利尖刺。 我剛開始做交易的時候，常常從這個市場跳到那個市場，金融工具變來變去，一心只想趕快賺大錢、發大財。 交易方法一個換過一個，交易平台也陸陸續續換了四個，我成天毛毛糙糙，心裡七上八下，守著未平倉部位，只會一直盯盤，還有那些財經新聞台超激動的主播，更是讓我整個神經緊繃。 回顧過去那段日子，幸虧我一向熱愛股票，而且生性節儉，才沒有惹出太多麻煩。
2017年10月24日 · 2017-10-24. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】 一直以來，賭博都是一種看似莊家與賭客機率相等，但長久看來絕對是莊家贏錢的遊戲，而坊間也常常傳出「十賭九輸」「要見好就收」等俗語，再再告訴我們賭博賭贏的機率其實是不高的。 那如果，今天有人發明了完全不詐賭、合法，而且讓你幾乎戰無不勝的「電腦賭神」又會如何？ 由日本科學家主導研發的一款博弈程式就驗證了這種情況是可能的，到底是如何做到的？ （責任編輯：林厚勳） 都說博彩業是「十賭九輸」，但有這麼一群科學家，就通過一套數學模型，在體育博彩公司身上小賺了一筆。
2023年7月18日 · 2023-07-18. 分享本文. 近幾年，各地接連出現極端氣候，《 美聯社 》報導，美國佛羅里達州羅德岱堡（Fort Lauderdale）和芝加哥這兩年都出現嚴重的暴雨，不但阻斷交通，還淹沒部分社區。 隨著氣候變得越來越極端、且難以預測，我們需要更好的天氣預測技術，協助我們提早掌握氣候變化、做好防災準備。 對此，新的 AI 技術或許能提供解方。 華為與北京清華大學（以下簡稱北京清大）研究團隊皆在英國科學期刊《Nature》發布論文，分別談到華為研發的 AI 模型「Pangu-Weather」、與北京清大打造的 AI 模型「NowcastNet」，如何加快天氣預測速度和精準度。 華為 Pangu-Weather 模型：更快速、準確地進行天氣預測.
2017年8月1日 · 心理學家佛瑞就曾在1948年做過類似的人格測驗，他給了所有學生一份人格特質敘述，並要求學生在看完之後以0（最不符合）到5（最符合）的分數，來評斷這份敘述是否真的符合自己的人格。 根據最後的結果，所有學生給的分數平均起來高達4.26分，也就是說，大部分的學生都認為，這份文字敘述能夠描述他們的人格特質。 你們現在一定很好奇是什麼樣的文字敘述呢？ 我們可以來看一下： 你希望受到他人喜愛卻對自己吹毛求疵。 雖然人格有些缺陷，大體而言你都有辦法彌補。 你擁有可觀的未開發潛能尚未就你的長處發揮。 看似強硬、嚴格自律的外在掩蓋著不安與憂慮的內心。 許多時候，你嚴重的質疑自己是否做了對的事情或正確的決定。 你喜歡一定程度的變動並在受限時感到不滿。 你為自己是獨立思想者自豪並且不會接受沒有充分證據的言論。
2017年5月25日 · 機器學習算法小抄表. 這張機器學習算法小抄表幫助你從各種機器學習算法中完成選擇，以找到適合你的具體問題的算法。 本文將詳細介紹如何使用這份小抄表。 由於該小抄表是專為入門級數據科學家和分析師設計的，所以在討論算法時，我們將作出一些簡化的假設。 這裡推薦的算法來自於一些數據科學家、機器學習專家和開發人員的編譯反饋和經驗指導。 有幾個問題我們還沒有達成統一——對於這些問題，我們試圖突出共同點並調和差異。 隨著我們的庫不斷增長以包含一套更完整的方法，其他算法也會被陸續添加進來。 如何使用小抄表. 將圖表上的路徑和算法標籤解讀為「如果需要<路徑標籤> 則使用<算法>」。 例如： § 如果需要<約減維度>，則使用<主成分分析>。 § 如果需要<快速的數字預測>，則使用<決策樹>或<邏輯回歸>。
