monte carlo

monte carlo red i kesinlikle içmeyin amk. iğrenç bi sigara. ağzımda bıraktığı iğrenç tat 2 gün boyunca geçmedi.

hehhehee ciğeri bakire ergenler içemez tabi her sigarayı.

sömürüyorum lan ilk içtiğim sigaraydı bu 7 yıl sonra yine aldım . bu arada denemediğim kalmadı he. muhabbeti en iyisi buymuşa getirmiycem ama dedikleri kadar tak değil gayet güzel içiliyor.

ben hayatımda böyle kötü bi sigara görmedim ve görememde sanırım, mavisini arkadaş içiyo, sırf o yüzden herifle görüşmek istemiyorum dıbına koyayım. bırakmak isteyenlere tavsiye edilecek cinsten. satırları yazarken bile midem bulandı

leş gibi aq

kamyon lastigi bildigin amq, de cepte para suyunu cekince mecbur...

almayın amk gidin lark için

bu sigaralarn şahıdır özellikle uzun süre kaçak içmek zorunda kalanlar için eşşekten inip ata binmeye benzer
ccc monte carlo ccc

nfs v te bir pist idi yanılmıyorsam

replik olarak kullanıyorum.

örn:bizi bi görürlerse monteee carlooo *monteyi böyle apaji gibi tonlayarak*

fakirlikten monte carlo aldim

sigarayı bırakıyorum amk :D

monte carlo gibi dünyanın en zengin şehrinden ismini alan bir sigara nasıl böyle gibindirik olabilir aklım almıyor.

mesela samsun-maltepe'yi anlayabiliyorum, ama bunu anlamıyorum...

tadı fena değil ama oç çok çabuk bitiyor.

boğazımı gibti.bir daha almam.

marlboro akar.

bu fiyata böyle sigara. valla kötü diyen kötü sigara içmemiştir. net.

boğazımızı giben sigaradır ccc chesterfield ccc

hayatımın hatasıdır bu sigarayı almak . lucky strike siqer

monte carlo night blue deneyin

istatistikte kullanılan bir hesaplama yöntemi. Özellikle Bayesian hesaplamalarda tüm bilinmeyen parametre ve değişkenlerin üzerinden alınan kocaman integraller analitik olarak çözülemez hale gelir. Bu durumda bu integralleri hesaplamak için Monte Carlo simülasyon yöntemleri asimptotik olarak yaklaşım gösteren doğrulukta yakın sonuçlar almak için kullanılır. En basit olarak x diye bir random değişkenimiz olduğunu ve bunun p(x) dağılımına göre dağıldığını düşünelim. f(x) de argüman olarak x'in değerlerini alan bir fonksiyon olsun. f(x)'in beklenen değeri (expected value) yani E[f(x)], E[f(x)] = ∫f(x)p(x)dx olarak hesaplanır. Eğer biz p(x) dağılımından birbirinden istatistiksel olarak bağımsız N tane x1,x2,... ,xN değişkeni çekebiliyorsak E[f(x)]'i biz ∫f(x)p(x)dx ≈ (f(x1) + f(x2) + ... + f(xN))/N şeklinde yaklaşık olarak hesaplayabiliriz. Bu toplamın beklenen değeri Law of Large Numbers'a göre E[f(x)]'e eşittir. Varyansı da Central Limit Theorem'e ve analitik hesaplamayla gösterebileceğimize göre N büyüdükçe 0'a yakınsar. Bu şekilde böyle devasa integralleri simüle edebiliriz. Burada sıkıntı p(x) özellikle çok boyutlu bir dağılım olunca bağımsız x'leri çekebilmenin çok zorlaşması. Bu durumda da Markov Chain Monte Carlo gibi yöntemler devreye girer, birbiriyle bağımlı ama marjinalleri bağımsız davranan x'ler çekeriz Markov Chain'den.

Kısaca am, züt, meme.

Bunu nasıl içiyorlar aq tütünden farksız

Ağırlıktan falan değil harbi tak gibi sigara amk