DOTA2敵法師前期孱弱、大后期乏力，為什么仍然被認(rèn)為是大核呢？敵方法師近年來一直是中國隊(duì)的寵兒和遮羞布。在最近的版本中，am被多次加強(qiáng)，但它仍然沒有改變晚期陽性疲勞的問題。為什么它總是一個(gè)大的核心呢

DOTA2敵法師前期孱弱、大后期乏力，為什么仍然被認(rèn)為是大核呢？

敵方法師近年來一直是中國隊(duì)的寵兒和遮羞布。在最近的版本中，am被多次加強(qiáng)，但它仍然沒有改變晚期陽性疲勞的問題。為什么它總是一個(gè)大的核心呢？

而且單人帶隊(duì)速度很快，往往對方5個(gè)人都被纏住了，當(dāng)你往地下推高，當(dāng)你在高地塔被隊(duì)友纏住消耗時(shí)，am經(jīng)?？梢员灰粋€(gè)人高高突破，如果對方不能高高防守，也有可能被殺；當(dāng)你還兩個(gè)人的時(shí)候，你就可以回去了城市與你的隊(duì)友抓住對手時(shí)，對方的推動(dòng)是徒勞的，撤退并不緊迫。

事實(shí)上，敵人的法師肯定是在后期階段，甚至在同一水平的鬼虛空。關(guān)鍵在于前期開發(fā)難度大，真空期長。形成的敵方方法可以強(qiáng)到比賽結(jié)束，只需30分鐘在裝備上滾動(dòng)，45分鐘后在單抓、機(jī)動(dòng)和帶線，而后期對士兵線的壓力也非常重要。

假設(shè)桌球臺(tái)無阻力，桌邊反彈能量無損失，任意一擊是否必然可將全部球都打入洞中？

讓我們從一個(gè)反例開始。

嗯，說真的，答案不一定。

首先，模型可以簡化為球。僅考慮“最后一次碰撞后”，這個(gè)球的性質(zhì)就可以充分解釋所有球的性質(zhì)。

其次，我們應(yīng)該了解球的反射路徑是直線運(yùn)動(dòng)路徑的鏡像。與平面鏡成像相比，

因此，在邊緣上反彈相當(dāng)于進(jìn)入一個(gè)新的球表，其邊緣外具有鏡像對稱性。同樣，再次玩到邊緣相當(dāng)于進(jìn)入一個(gè)新的表。這樣，無限反彈就相當(dāng)于輸入無限多個(gè)新表。然后，我們可以假裝我們有一張無限的桌子

黑色的圓圈就是球袋

現(xiàn)在，如果我們有一個(gè)球在任何方向上打，只要我們碰到一個(gè)黑色的圓圈，我們就可以得分。如果我們碰不到黑圈，就不能得分。

例如，在上圖中，紅線表示可以命中的位置，藍(lán)線表示不能命中的位置。

現(xiàn)在的問題是，在什么情況下我們可以得分，在什么情況下我們不能得分。

1，路線坡度不合理

一定會(huì)進(jìn)入的。在無數(shù)個(gè)籃板之后，對應(yīng)上圖中的無限路徑，我們可以遍歷桌子上的每一個(gè)鄰里。如果我們考慮這個(gè)洞的大小，我們就可以進(jìn)入這個(gè)洞。

2. 路線的坡度是一個(gè)有理數(shù)。如果弱路徑的斜率是有理數(shù)，則球的路徑在無限表上是周期的。在第一個(gè)循環(huán)中，如果你進(jìn)入，你將進(jìn)入。如果你不這樣做，你就永遠(yuǎn)沒有機(jī)會(huì)。

概率呢？因?yàn)闊o理數(shù)集的測度是1，即無理數(shù)的個(gè)數(shù)是有理數(shù)的無窮倍，所以任意命中的斜率是無理數(shù)的概率是1，進(jìn)入一個(gè)洞的概率是1。

最后，結(jié)論是球可能不會(huì)進(jìn)入洞里，這里有一些反例。但是在概率上，進(jìn)入一個(gè)洞的概率是100%，不進(jìn)入一個(gè)洞的概率是0

如果你想用少量的代碼盡快地建立和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model的功能非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

基金和股票不一樣，股票希望每日漲停。但基金是不同的?；鹦枰氖悄軌虮３址€(wěn)定上漲，這是最好的。這就是為什么我們特別注意撤軍。即使一些基金有一個(gè)良好的上升，他們可能不是好基金，因?yàn)樗麄兊倪\(yùn)作可能非常激進(jìn)?？焐?，快下。而且，這種操作非常不穩(wěn)定，可能經(jīng)常上下追逐。

通過查看基金的支取情況，我們可以大致看到基金經(jīng)理的水平。提取量特別大，基金經(jīng)理的運(yùn)作也不是很穩(wěn)定。一般來說，這些基金經(jīng)理都是新基金經(jīng)理，還沒有找到自己的操作方法。老基金經(jīng)理有自己一套獨(dú)立的操作方法。相對而言，他們追求的是更多的長期回報(bào)。因此，一些實(shí)力較強(qiáng)的基金經(jīng)理在任何時(shí)候的年度排名都不一定領(lǐng)先。不過，由于操作穩(wěn)定，取款規(guī)模小，很容易在兩三年內(nèi)實(shí)現(xiàn)一般回報(bào)翻番。