Tous les hommes utilisant tinder (et d`autres services de rencontres similaires) à laquelle j`ai jamais parlé, se plaignaient de faible taux de match. Donc, après un certain temps certains d`entre eux commencent à balayer à droite autant que possible d`abord obtenir des matches avec les femmes qui les aimaient, et ensuite penser si cela vaut la peine d`écrire pour eux. C`est exactement la stratégie qui a été prouvée par les auteurs de l`article ainsi que 35% des hommes utilisant cette stratégie fréquemment. Il y a plusieurs avantages à utiliser la meilleure réponse lissée, à la fois théorique et empirique. Premièrement, elle est cohérente avec les expériences psychologiques; Lorsque les individus sont à peu près indifférents entre deux actions, ils semblent choisir plus ou moins au hasard. Deuxièmement, le jeu des individus est déterminé de façon unique dans tous les cas, car il s`agit d`une correspondance qui est également une fonction. Enfin, en utilisant la meilleure réponse lissée avec quelques règles d`apprentissage (comme dans le jeu fictif) peut entraîner des joueurs d`apprendre à jouer la stratégie mixte équilibre Nash (Fudenberg & Levine 1998). Jeux avec des stratégies dominées ont des correspondances de réaction qui ne traversent à un point, qui sera dans le coin inférieur gauche, ou en haut à droite dans le gain symétrique 2×2 jeux. Par exemple, dans le dilemme du prisonnier de jeu unique, le mouvement «coopérer» n`est pas optimal pour toute probabilité de coopération de l`adversaire. La figure 5 montre la correspondance de réaction pour un tel jeu, où les dimensions sont «jeu de probabilité coopèrent», l`équilibre de Nash est dans le coin inférieur gauche où aucun joueur ne joue coopérer. Si les dimensions ont été définies comme «défaut de jeu de probabilité», alors les deux joueurs les meilleures courbes de réponse seraient 1 pour toutes les probabilités de stratégie d`adversaire et les correspondances de réaction traverseraient (et formeraient un équilibre de Nash) dans le coin supérieur droit. Un modèle de découverte est un modèle de logiciel associé à une installation de logiciel client. Si votre instance utilise Software Asset Management ou Discovery pour rechercher des logiciels vulnérables, vous pouvez utiliser des modèles de découverte dans la réponse de vulnérabilité pour faire correspondre les logiciels avec des éléments vulnérables.
La conclusion très intéressante est celle de la distribution des matches pendant la journée démontrant les heures actives des utilisateurs de tinder: Cependant, le taux de messages des mâles reçus par moi pendant la recherche (54% en moyenne) était beaucoup plus élevé que la moyenne de 7% a montré dans le papier. Il est intéressant de noter que récemment, j`ai observé un taux d`appariement inférieur et doivent faire de nouvelles recherches =) une façon de classer les méthodes d`appariement de l`histoire est en termes de la façon dont les méthodes particulières explorer l`espace de paramètres versus exploiter les régions locales du paramètre l`espace pour trouver une valeur minimale de la fonction objective. La figure de droite décrit schématiquement les différentes méthodes qui ont été appliquées aux problèmes d`appariement de l`histoire. Au fur et à mesure que chaque enregistrement est confirmé, les cases à cocher modèle de découverte auto-apparié et confirmation de correspondance automatique sont sélectionnées. La liste liée aux éléments vulnérables affiche les éléments vulnérables découverts pour ce logiciel. Étant donné une grande quantité de temps et des ressources informatiques infinies pour un problème particulier, l`approche idéale pour l`appariement de l`histoire serait d`utiliser l`échantillon uniformément toutes les combinaisons possibles de valeurs de paramètres (recherche uniforme). Dans cette circonstance idéale, on pourrait créer un très grand nombre de modèles de réservoirs et comparer les réponses du réservoir avec les données historiques. Si le modèle antérieur est défini correctement (voir la discussion sur le dépistage pré-HM), on peut définir un ou plusieurs modèles assortis d`antécédents.