【社区活动 | 一句话介绍你的家乡!】
#野蛮时代[超话]# #野蛮时代#
亲爱的首领大人,
假期愉快!(是谁嘴角上扬了,小妹不说~[坏笑])
这么长的假期,离家近一点的首领大人们是不是都回家啦?
没回家的也没关系,小妹也没回家,陪你们(555555[苦涩])
每个人对于自己的家乡总是拥有最美好的记忆,你的家乡都有什么呢?
如果让你不说你家乡的名字,只用一句话、一种食物或者是一个特色来介绍你的家乡,你会怎么介绍呢?[思考]
[举手]【活动时间】
2022.10.1~2022.10.4
[举手]【活动形式】
1. 在评论区留下一句用一句话介绍你的家乡!不能直接说出家乡的名字,可以用一种食物、一个景点或是一句话介绍。
(如:我来自鸡公煲的发源地)
2. 请务必留下ID和服务器信息,否则将视为无效参与。
[举手]【活动奖励】
小妹将选出3位大人分别送出8000钻石!
[举手]【注意事项】
1. 中奖名单将在活动结束后3个工作日内进行公布,名单公布时起将在5个工作日内发放奖励。
2. 如若参加活动的大人请在奖励发放前务必保持昵称一致~如若因为改名、飞服等操作无法进行奖励发放时我们将默认您放弃领取奖励。
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亲爱的首领大人,
假期愉快!(是谁嘴角上扬了,小妹不说~[坏笑])
这么长的假期,离家近一点的首领大人们是不是都回家啦?
没回家的也没关系,小妹也没回家,陪你们(555555[苦涩])
每个人对于自己的家乡总是拥有最美好的记忆,你的家乡都有什么呢?
如果让你不说你家乡的名字,只用一句话、一种食物或者是一个特色来介绍你的家乡,你会怎么介绍呢?[思考]
[举手]【活动时间】
2022.10.1~2022.10.4
[举手]【活动形式】
1. 在评论区留下一句用一句话介绍你的家乡!不能直接说出家乡的名字,可以用一种食物、一个景点或是一句话介绍。
(如:我来自鸡公煲的发源地)
2. 请务必留下ID和服务器信息,否则将视为无效参与。
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小妹将选出3位大人分别送出8000钻石!
[举手]【注意事项】
1. 中奖名单将在活动结束后3个工作日内进行公布,名单公布时起将在5个工作日内发放奖励。
2. 如若参加活动的大人请在奖励发放前务必保持昵称一致~如若因为改名、飞服等操作无法进行奖励发放时我们将默认您放弃领取奖励。
#EDG[超话]#每个人的介绍好可爱
姓名:李炫君 ID:EDG.Flandre
介绍:队内气氛担当,EDG大Vocal,KTV“歌王争霸赛”霸主AKA“电竞百灵鸟”
姓名:赵礼杰 ID:EDG.Jiejie
介绍:飘逸的白发是他的可爱点,队内身高担当,谦谦君子温润如玉
姓名:余峻嘉 ID:EDG.Junjia
介绍:唯一拥有草莓味jio的选手,队伍里的软萌弟弟,杀手锏是无法让人抗拒的微笑
姓名:李汭燦 ID:EDG.Scout
介绍:傲娇狐狸一枚,对内地位颇高,人送外号“EDG的爷”
姓名:朴到贤 ID:EDG.Viper
介绍:赛场上的冷静小子,台下的中文十级拥有者,谁言天地宽,就是Viper3
姓名:田野 ID:EDG.Meiko
介绍:EDG最飒的田队!LPL首位大满贯选手,比赛时冷静敏锐,私下是亲和力满分
姓名:李炫君 ID:EDG.Flandre
介绍:队内气氛担当,EDG大Vocal,KTV“歌王争霸赛”霸主AKA“电竞百灵鸟”
姓名:赵礼杰 ID:EDG.Jiejie
介绍:飘逸的白发是他的可爱点,队内身高担当,谦谦君子温润如玉
姓名:余峻嘉 ID:EDG.Junjia
介绍:唯一拥有草莓味jio的选手,队伍里的软萌弟弟,杀手锏是无法让人抗拒的微笑
姓名:李汭燦 ID:EDG.Scout
介绍:傲娇狐狸一枚,对内地位颇高,人送外号“EDG的爷”
姓名:朴到贤 ID:EDG.Viper
介绍:赛场上的冷静小子,台下的中文十级拥有者,谁言天地宽,就是Viper3
姓名:田野 ID:EDG.Meiko
介绍:EDG最飒的田队!LPL首位大满贯选手,比赛时冷静敏锐,私下是亲和力满分
因果图模型导论,183页ppt,加州理工Spencer Gordon讲授
本讲座将介绍贝叶斯网络及其因果解释,如因果图模型、d-分离、微积分和Shpitser-Pearl ID算法。我们将从介绍贝叶斯网络、因果图模型和干预开始。然后,我们将展示两个具有相同骨架和v结构的贝叶斯网络,它们代表了相同的条件独立假设,并证明存在于任何贝叶斯网络中的d分离,会使所有条件独立假设在根据该网络进行因数分解的任何分布中都不成立。然后我们转向因果模型并引入微积分。我们展示了每一个演算规则的合理性。最后,我们描述了半马尔可夫模型中因果效应识别的shpitsere - pearl算法,并在时间允许的情况下,证明了该ID算法对因果效应识别的完备性;也就是说,当且仅当ID算法成功终止时,因果关系是可识别的。
https://t.cn/A6a8TQAf
本讲座将介绍贝叶斯网络及其因果解释,如因果图模型、d-分离、微积分和Shpitser-Pearl ID算法。我们将从介绍贝叶斯网络、因果图模型和干预开始。然后,我们将展示两个具有相同骨架和v结构的贝叶斯网络,它们代表了相同的条件独立假设,并证明存在于任何贝叶斯网络中的d分离,会使所有条件独立假设在根据该网络进行因数分解的任何分布中都不成立。然后我们转向因果模型并引入微积分。我们展示了每一个演算规则的合理性。最后,我们描述了半马尔可夫模型中因果效应识别的shpitsere - pearl算法,并在时间允许的情况下,证明了该ID算法对因果效应识别的完备性;也就是说,当且仅当ID算法成功终止时,因果关系是可识别的。
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