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LightOJ_1248 Dice (III)
这就是一个经典的邮票收集问题（Coupon Collector Problem）。
45220发布于 2019-07-15 - 来自专栏用户7968880的专栏
使用图像分割，绕不开的Dice损失：Dice损失理论+代码
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。 1 概述 Dice损失和Dice系数（Dice coefficient）是同一个东西，他们的关系是： DiceLoss=1−DiceCoefficientDiceLoss = 1-DiceCoefficientDiceLoss =1−DiceCoefficient 1.2 Dice 定义 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice命名，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0, 1]) =1−DiceCoefficient 1.2 Dice 定义 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice命名，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0, 1]) 和IoU之间的关系了，这里的之后的Dice默认表示Dice Coefficient： IoU=Dice2−DiceIoU = \frac{Dice}{2-Dice}IoU=2−DiceDice 这个函数图像如下图
11.5K10发布于 2020-11-25 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
Deceptive Dice(期望计算)
给你一个n个面的骰子，你最多可以投k次，你可以在任意一次停止投掷骰子，并将最后一次的结果作为你的得分，骰子每一面出现的概率均等，让你求最多投k次得分的期望为多少。
56320编辑于 2022-08-09 - 来自专栏ACM小冰成长之路
HDU-5955-Guessing the Dice Roll
摘要总结：本文通过一个实例，展示了如何使用AC自动机算法来求解一个字符串匹配问题。首先，使用AC自动机算法构建字符串，然后使用高斯消元法求解字符串匹配问题。最后，通过运行示例，展示了如何使用AC自动机算法求解字符串匹配问题。
63090发布于 2018-01-09 - 来自专栏owent
POJ PKU 2596 Dice Stacking 解题报告
(~(1 << j1)) > 0 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> using namespace std; int dice t,i,j,k,j1,k1,j2,k2,output,n; cin>>t; while(t --) { output = 0; memset(dice , 0, sizeof(dice)); memset(maxs, 0, sizeof(maxs)); memset(dp, 0, sizeof(dp)); cin>>n; for(i = 0; i < n; i ++) for(j = 0; j < 6; j ++) cin>>dice = sd[k]) maxs[i][j] = max(maxs[i][j], dice[i][k]); //DP 计算dp[i][j1]
45130发布于 2018-08-01 【LightOJ】1064 - Throwing Dice（dp打表）
点击打开题目 1064 - Throwing Dice PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 2 second(s) Memory Limit : 32 MB n common cubic dice are thrown. What is the probability that the sum of all thrown dice is at least x?
26710编辑于 2025-08-27- 来自专栏机器学习爱好者社区
语义分割之Dice Loss深度分析
dice loss 定义 dice loss 来自 dice coefficient，是一种用于评估两个样本的相似性的度量函数，取值范围在0到1之间，取值越大表示越相似。 这里dice coefficient可以写成如下形式: 而我们知道: 可见dice coefficient是等同「F1 score」，直观上dice coefficient是计算 与 的相似性 对比发现， 训练前中期，dice loss下正样本的梯度值相对于ce loss，颜色更亮，值更大。说明dice loss 对挖掘正样本更加有优势。 「dice loss 为何训练会很不稳定?」 在使用dice loss时，一般正样本为小目标时会产生严重的震荡。 因此有一些改进操作，主要是结合ce loss等改进，比如: dice+ce loss，dice + focal loss等，本文不再论述。 ? 1.机器学习原来这么有趣！
3.6K30发布于 2020-08-25 - 来自专栏VRPinea
DICE 2017：关于VR的将来，Oculus这么说!
昨日，2017年度DICE峰会于美国拉斯维加斯开幕。全世界数字娱乐领域的很多思想家、开发者和管理者都将来到拉斯维加斯，坐在一起讨论游戏的现状和未来。 Oculus内容部门总监Jason Rubin，也参加了本次DICE峰会。Jason Rubin是Oculus内容部门的负责人，负责与开发者合作为Rift和Gear VR开发游戏和体验。 在本次DICE峰会上，Oculus内容总监Jason Rubin在问道这个问题时这么说：“事实上，直到这款应用出现，我们无法确定什么样的VR应用会成为杀手级应用。 就DICE上Oculus的表态可以看出，Oculus并没有被头显销量惨淡、200家线下体验店被关闭等问题所影响，而是仍然对VR抱有很大的信心。 小编将持续关注DICE 2017，欲知更多详情，请持续关注VRPinea的推送。 本文属VRPinea原创稿件，转载请洽：brand@vrpinea.com
75340发布于 2018-05-15 - 来自专栏LoRexxar's Blog
智能合约游戏之殇——Dice2win安全分析
Dice2win官网 Dice2win合约代码 dice2win的游戏非常简单，就是一个赌概率的问题。 就相当于猜硬币的正面和反面，只要你猜对了，就可以赢得相应概率的收获。 2018年10月12日，Zhiniang Peng from Qihoo 360 Core Security发表了《Not a fair game, Dice2win 公平性分析》，里面提到了关于Dice2win 在阅读文章的时候，我重新审视了Dice2win的合约代码，在第一次的阅读代码中，我着重寻找了攻击层面的问题，忽略了合约方可能会存在的问题，而且在上次的阅读中对Dice2win的执行流程有所误解，而且Dice2win Dice2win安全性分析 选择中止攻击 让我们来回顾一下dice2win的代码 function placeBet(uint betMask, uint modulo, uint commitLastBlock 回到Dice2win合约上，Dice2win是一个不希望可逆的交易过程，对于赌博来说，单向不可逆是一个很重要的原则。所以Dice2win新添加了MerikleProof方法来解决这个问题。
65410编辑于 2023-02-21 - 来自专栏机器学习炼丹术
图像分割必备知识点 | Dice损失 理论+代码
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。 1 概述 Dice损失和Dice系数（Dice coefficient）是同一个东西，他们的关系是： 1.2 Dice 定义 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice命名，是一种集合相似度度量函数 此外，我们可以得到Dice Loss的公式： 2 手推案例 这个Dice网上有一个非常好二分类的Dice Loss的手推的案例，非常好理解，过程分成两个部分： 先计算 再计算 和 计算loss我们必然已经有了这两个参数 = (2. * inse + smooth) / (l + r + smooth) dice = tf.reduce_mean(dice) return dice 4 多分类 假设是一个 +FP，所以： 所以我们可以得到Dice和IoU之间的关系了，这里的之后的Dice默认表示Dice Coefficient： 这个函数图像如下图，我们只关注0～1这个区间就好了，可以发现： IoU和
6.1K20发布于 2020-12-02 - 来自专栏Seebug漏洞平台
智能合约游戏之殇——Dice2win安全分析
Dice2win官网：https://dice2.win/ Dice2win合约代码：https://etherscan.io/address/0xd1ceeeeee83f8bcf3bedad437202b6154e9f5405 #code dice2win的游戏非常简单，就是一个赌概率的问题。 2018年10月12日，Zhiniang Peng from Qihoo 360 Core Security发表了《Not a fair game, Dice2win 公平性分析》，里面提到了关于Dice2win 在阅读文章的时候，我重新审视了Dice2win的合约代码，发现在上次的阅读中对Dice2win的执行流程有所误解，而且Dice2win也在后面的代码中迭代更新了Merkle proof功能，这里我们就重点聊聊这几个问题 回到Dice2win合约上，Dice2win是一个不希望可逆的交易过程，对于赌博来说，单向不可逆是一个很重要的原则。所以Dice2win新添加了MerikleProof方法来解决这个问题。
83910发布于 2018-11-05 - 来自专栏VRPinea
第23届年度DICE大奖，VR射击游戏成最大赢家？
正文共 1724 字 8 图；预计阅读时间 7 分钟 （VRPinea 2月22日电）本周，第23届年度DICE大奖落下帷幕。
93240发布于 2020-02-26 - 来自专栏深度学习自然语言处理
类别不均衡问题之loss大集合：focal loss, GHM loss, dice loss 等等
Loss & DSC Loss Dice Loss 是来自文章 V-Net 提出的，DSC Loss 是香侬科技的 Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks。 按照上面的逻辑，看一下 Dice Loss 是怎么演变过来的。 Dice Loss 主要来自于 dice coefficient，dice coefficient 是一种用于评估两个样本的相似性的度量函数。 上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数，上式中，假设正样本 p 越大，dice 值越大，说明模型预测的越准，则应该 loss 值越小，因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。
6.4K32编辑于 2022-06-09 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【他山之石】基于 CNN 的深度感知 Dice 损失，在全景分割中的应用，全景质量方面再次提高！
作者在第4.2节介绍了融合RGB和深度数据的概念，而在第4.3节描述了训练过程，引入了作者的新型深度感知dice损失。 Training and Depth-aware Dice Loss thing thing thingthing DDice 其中 在图3中可视化了Dice损失和作者提出的深度感知Dice损失，其中圆圈代表实例的真实阳性 在作者的深度感知Dice损失函数中，用于区分不同_事物_实例的是相机与物体之间的距离差异。因此，看起来相似且出现在相似距离的实例仍然存在问题，如图5所示。 在这种情况下，与简单的dice损失相比，深度信息并没有导致损失函数中FP实例像素的进一步惩罚，从而产生了与 Baseline （Li等人，2021年）类似的问题。
34210编辑于 2024-06-05 - 来自专栏arXiv每日学术速递
基于 CNN 的深度感知 Dice 损失，在全景分割中的应用，全景质量方面再次提高！
Li et al. (2021) 使用基于Dice函数（Milletari et al., 2016）的损失，该函数测量两个等大小的二值图像 Pr 和 Gt 之间的一致性水平： Dice(Pr, 由于根据公式4，Dice函数测量相似性，因此Dice损失基于 1-Dice(Pr,Gt) 。 图2：作者提出的方法。带有红色边缘的块是作者的建议模块。 在训练中，作者使用新的深度感知Dice损失用于 thing 实例。 注意，当 \omega=0 时，作者的深度感知 Dice 函数与等式 4 中的 Dice 函数等价。 在图3中可视化了Dice损失和作者提出的深度感知Dice损失，其中圆圈代表实例的真实阳性（TP）像素，三角形对应于FP。作者新的损失函数惩罚具有与TP平均值较大深度差异的FP像素。
55110编辑于 2024-05-31 - 来自专栏教你做小游戏
我们用48h，合作创造了一款Web游戏：Dice Crush，参加国际赛事
本期主题The theme is "Roll of the Dice". 游戏体验地址这是第一次参赛GMTK game jam2022，但我也不拉票了，因为注册后评分10个作品才能给任意作品评分，比较麻烦，游戏如下，点开Dice Crush's itch.io page 就可以玩 ： https://itch.io/jam/gmtk-jam-2022/rate/1622181我也部署到了我服务器上： https://game.hullqin.cn/dice图片图片day1凌晨：游戏思路主题非常灵活 最终，花了半个多小时，我用方案二成功的上传了静态资源～撒花～欢迎来玩噢：https://game.hullqin.cn/dice我还加了贴心的功能：暂停、缓存。隐藏浏览器后，游戏暂停（并暂停BGM）。
7.7K21编辑于 2022-08-31 - 来自专栏AI科技评论
数据不平衡问题成“千年”难题，看ACL新方法Dice Loss如何有效解决！
Dice Loss 形式简单且十分有效，将Cross Entropy Loss替换为Dice Loss能够在词性标注数据集CTB5、CTB6、UD1.4，命名实体识别数据集CoNLL2003、OntoNotes5.0 基于这个观察，我们使用现有的Dice Loss，并提出一个基于Dice Loss的自适应损失——DSC，在训练时推动模型更加关注困难的样本，降低简单负例的学习度，从而在整体上提高基于F1值的效果。 2 从Cross Entropy到Dice Losses 1、交叉熵损失（CE） 我们按照逻辑顺序来梳理如何从交叉熵损失到Dice Loss。 2、Sørensen–Dice系数（DSC） 幸运的是，我们可以利用一种现有的方法——Sørensen–Dice系数（简称DSC）——去衡量F1。 我们在SST2和SST5上实验，下表是实验结果： 可以看到，使用Dice Loss实际上是降低了准确率，这是因为Dice Loss考虑的实际上是类间的“平衡”，而不是笼统地考虑所有的数据。
2.4K40发布于 2020-07-08 - 来自专栏飞扬的花生
一步一步完成一个聚会摇色子游戏
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二分类语义分割损失函数
(dice coefficient loss) 3 - 二值交叉熵损失函数(bce loss，binary cross entroy loss). Dice Loss Dice loss 有助于解决二分类语义分割中类别不均衡问题. 医学图像分割之 Dice Loss - AIUAI Dice loss 的定义如： [image.png] 其中，Y 表示 groundtruth，P表示预测结果. $| \cdot |$ 表示矩阵元素之和 Dice 系数 - 维基百科 2. Dice Loss 与类别不均衡 类别不均衡问题上，dice loss效果为什么比softmax 交叉熵 loss 更好？ 实际中，dice loss 往往与 bce loss 结合使用，以提升模型训练的稳定性.
我的AI Python编程测试： 令人惊讶的结果
are on each dice, and then roll the dice the user has entered 这是llama-3.2吐出的代码： import random def get_num_dice while True: try: num_dice = int(input("How many dice would you like to roll? (num_dice, num_sides): """Rolls specified number of dice with specified number of sides.""" num_dice = get_num_dice() if num_dice == 0: print("Not rolling any dice.") return num_sides = get_num_sides() results_str = roll_dice(num_dice, num_sides) # Display
