아일랜드 로또는 매주 수요일과 토요일 밤에 €2의 비용으로 열리며 29분의 1의 상금을 획득할 수 있는 탁월한 배당률을 제공하며 최소 2백만 유로의 잭팟을 자랑합니다. 이 외에도, 당신은 플러스에서 두 개의 더 많은 대성공을 이길 수있는 기회를 취할 수 있습니다 1 플러스 2 단지 50c 더 게임. 당신은 단순히 1-47에서 6 숫자를 선택할 수 있습니다. 또한 아이리쉬 로또 플러스 1과 아이리쉬 로또 플러스 2 추첨을 입력할 수 있습니다 아일랜드 로또 + 상자를 체크하여 메인 게임 슬립 바로 아래에 있습니다. 메인 게임에서 선택한 것과 동일한 숫자가 플러스 1과 플러스 2 추첨에 입력됩니다. 파이썬의 랜덤 라이브러리를 사용할 수 있습니까? 그렇다면 이것은 사소한 것입니다. 이 블로그는 지난 2 년 동안 아일랜드 로또의 당첨 번호분석입니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. 데이터는 같은 웹 사이트에서 파이썬과 아름다운 수프를 사용하여 폐기되고있다. 당신은 좋은 매우 일관된 코딩 스타일을 가지고있다. 그러나 파이썬 대신 #C 명명 규칙과 형식을 사용하는 것 같습니다.
변수 이름에 는 camelCase를 사용하지만 파이썬에서는 클래스 이름에 대해 UpperCamelCase, 상수에 대한 CAPITALIZED_WITH_UNDERSCORES 및 다른 이름에 대한 소문자_separate_by_underscores를 권장합니다. X = X /np.amax (X, 축 = 0)y = y / 36 #Max 숫자 크기는 36입니다. . NN이 무작위로 작동하지 않기 때문에 주식이나 스포츠 베팅을 하는 것이 좋습니다. 나는 많은 구축하고 실행 파이썬 tn_lottery / simulation.py를 시도했다. 현재, 이것은 단지 다음과 같은 가정으로 파워볼을 재생 시뮬레이션합니다. status_code가 200이면 페이지가 성공적으로 다운로드됨을 의미합니다. . 다운로드와 함께 진행중인 NN 주제가 있기 때문에 수학 포럼. 게임의 역사를 기반으로 플레이, 그냥 다음 게임에서 표시하거나 우리가 0으로 변경 한 값을 #Return 최고의 숫자를 기대하지 않습니다 : perturb[p] = 0 #반환 Params 원래 값으로 :N.setParams (paramsInitial) 늦게 나는 기계에 대해 많이 배우고있다 학습, 기본적으로 컴퓨터가 배우고 아마도 복권과 “성취”를 얻기 위해이 방법을 사용하는 방법을 연습하려고!!? 롤 – 지금까지 나는 5 차원 또는 선택 5 게임의 벡터를 예측하기 위해 파이썬을 사용하여 코딩측면에서 파악 한 것을 제시하고 싶었습니다.
프로그래밍과 기계 학습에 익숙하지 않다면 제가 가진 것은 매우 간단합니다. 나는 내 코드를 공유하고이 프로젝트에 기여하고 완료하고자하는 사람이 있는지 확인생각했다. 다른 클래스와 상호 작용하기위한 #helper 함수def getParams (자기): #get 벡터 파라임 = np.connate (self)로 풀려나있습니다. W1.ravel(), 자기. W2.라벨(), 자기. W3.ravel(), 자기. W4.ravel (), 자기. W5.ravel())#params_1 = np.connate(self.).
W3.ravel(), 자기. W4.ravel (), 자기. W5.ravel()))을 반환하는 매개 변수#, params_1def setParams(셀프, 매개짐): 단일 파라마터 벡터를 사용하여 #Set W1 및 W2. W1_start=0W1_end=self.hiddenLayerSize_1 * self.inputLayerSizeself.W1=np.reshape(params[W1_start:W1_end)] (self.inputLayerSize, self.hiddenLayerSize_1))W2_end=W1_end + self.hiddenLayerSize_1*self hiddenLayerSize_2. W2=np.reshape(params[W1_end:W2_end], (self.hiddenLayerSize_2, self.hiddenLayerSize_3))W3_end = W2_end + self.hiddenLayerSize_2*self.hiddenLayerSize_3self. W3=np.reshape(params[W2_end:W3_end], (self.hiddenLayerSize_3, self.hiddenLayerSize_4))W4_end=W3_end + self.hiddenLayerSize_3*self.hiddenLayerSize_4self. W4=np.reshape(params[W3_end:W4_end], (self.hiddenLayerSize_4, self.outputLayerSize))#W5_end=W4_end + self.hiddenLayerSize_5*self.outputLayerSize#self. W5 = np.reshape(params[W4_end:W5_end], (self.hiddenLayerSize_5, self.outputLayerSize)))[self,X, y):dJdW1, djJdW2, dJdW3, dJdW4, dJdW5 = self.costFunctionPrime(X, y) 반환 np.concatenate(dJdW1.ravel(dJdW1.ravel)), dJdW2.ravel(dJdW1.ravel)) dJdW3.ravel(), djJdW4.ravel(), djJdW5.ravel()) 작은 코멘트,하지만 당신은 여기에 코드를 복제한 : .
