dmfkkeiu 本文目录一览：
limp德州术语
limp德州术语：在无人加注的情况下溜入翻牌圈。常用术语： Gamble——赌、做输赢。 Small Blind——小盲注位，简称SB。 Big Blind——大盲注位，简称BB。 UTG——Under the Gun缩写，枪口位，大盲位玩家的下野丛一位。 Middle Position——中间位置。
在德州扑克中，limp这个术语指的是玩家手牌强度较弱，但选择在没有人加注的情况下跟注，希望在翻牌后根据新的牌面信息调整策略。这是一种谨慎的策略，玩家可能在等待更好的牌或者试图在翻牌后占据有利位置。
limp是跛入，意思就是跟随大盲注混入底池（平跟入池），而不是在别人加注的情况下跟注入池。通常情况下，跛入者的起手牌并不理想，只是希望付出最小的筹码混入底池看看翻牌圈，从而碰碰自己的运气。小口袋对子的一种流行的策略是跛入，特别是在小注额级别。
跛入（Limp）是指在不加注的情况下，仅仅跟随大盲注一起将筹码投入底池。这种策略通常用于手牌不佳时，目的是为了以最小的成本参与游戏，并在翻牌后寻求改善。 过牌（Check）是指在翻牌前或翻牌后，当没有人下注时，选择不下注并将筹码留在手中。
点一下,玩一年,科研不花一分钱——蛋白质折叠游戏《Foldit》入门...
折叠的艺术与科学 在Foldit的世界中，重置关卡（Reset Puzzle）、查看氨基酸扭转角分布（Rama Map）、调整氨基酸序列与二级结构（Blueprint），以及撤销操作（Undo）都是你成为公民科学家的工具。通过Intro Puzzles的10大36小关，你可以快速熟悉游戏机制，然后挑战更深层次的科学谜题。
在果壳网上有大神做的视频可以参考一下，另外，在游戏中会有教程你先学会游戏中给你的教程再继续。
机器学习里的K-Fold交叉验证你会用吗?一个Python示例就可以教会你_百度...
1、在机器学习的世界里，K-Fold交叉验证是一种不可或缺的数据拆分和性能评估策略。它通过将数据集划分为多个互斥的子集，有效地防止过拟合，确保模型在未见过的数据上的泛化能力。每个样本仅被用一次，从而降低模型的方差性，实现更为准确的性能预测。为什么要用K-Fold？传统的评估方法可能存在过度拟合的风险。
2、让我们一起探索几种常见的交叉验证策略，它们是：K-Fold、Stratified KFold、Group KFold，以及专为时间序列设计的TimeSeriesSplit。K-Fold验证如同拆解宝藏的网格，将数据均匀划分为K个互不重叠的部分，每次选择一个部分作为验证集，其余作为训练集，通过多次迭代计算平均精度，确保每个样本都有机会被评估。
3、在机器学习模型训练中，为了充分利用样本并提升准确率，交叉验证是常用方法。Python的sklearn库提供model_selection模块，其中包含KFold和RepeatedKFold方法。在实际应用中，KFold方法将所有样本分为k个子集，依次选择其中一个作为验证集，其余作为训练集。
4、交叉验证是评估机器学习模型性能的关键方法。它将数据集分为训练集和验证集，通过多次迭代，交替使用不同部分数据进行训练和测试，以减少模型过拟合的风险并提高泛化能力。其中，K折交叉验证（KFold）将数据集划分为K个相等大小的子集。在每次迭代中，K-1个子集用作训练数据，剩余的1个子集作为测试数据。
5、在最近的机器学习项目中，我运用了sklearn库中的三种常见k折交叉验证方法：KFold、StratifiedKFold以及GroupKFold。首先，让我们通过一个简单的例子来理解它们的区别。我们构建了一个数据集，包含2组，每组有10个样本，每个样本对应5个不同的标签。