wannaphong/clean_thaiwikipedia huggingface dataset:
# มิสบีชอินเตอร์เนชันแนลไทยแลนด์
มิสบีชอินเตอร์เนชันแนลไทยแลนด์  เป็นการประกวดความงามชายในประเทศไทย จัดขึ้นเป็นครั้งแรกเมื่อปี พ.ศ. 2554 ซึ่งผู้ชนะการประกวดจะต้องเป็นตัวแทนของประเทศเข้าร่วมการประกวดมิสบิกินี่อินเตอร์เนชันแนล 2011

 รายนามผู้ดำรงตำแหน่ง 
ปี พ.ศ. (ค.ศ.)ผู้ดำรงตำแหน่งจังหวัดสถานที่จัดประกวดผู้เข้าประกวด2554 (2011)พัชรวรัมอร สิงห์สมบุญกรุงเทพมหานครห้องแกรนด์บอลรูมโรงแรมมิลเลนเนียม ฮิลตัน กรุงเทพฯ ?'น้องพี' สาวสวย 'หุ่นเซียะ' คว้ามงกุฎ Miss Thailand Beach International 2011
อ่านข่าวต่อได้ที่: https://www.thairath.co.th/content/174824 . เรียกข้อมูลเมื่อ 22 พฤษภาคม พ.ศ. 2561.แฟชั่นโชว์ ชุดว่ายน้ำ Miss Thailand Beach International 2011 รอบ 20 คนสุดท้าย  . เรียกข้อมูลเมื่อ 22 พฤษภาคม พ.ศ. 2561.
 เรียงลำดับจังหวัดของผู้ชนะ 
จังหวัดจำนวนปีที่ชนะกรุงเทพมหานคร1 2011
  รองชนะเลิศ 
ปีรองอันดับ 1รองอันดับ 2 2554อรปภัตร จันทรสาขาพัทธ์ธีรา ศระลัมพ์

 ตัวแทนในการประกวดระดับนานาชาติ 
สัญลักษณ์สี

 มิสบิกินี่อินเตอร์เนชันแนล 
ปีผู้ดำรงตำแหน่งจังหวัดตำแหน่งในการประกวดรางวัลพิเศษ  2011พัชรวรัมอร สิงห์สมบุญกรุงเทพมหานครไม่ผ่านเข้ารอบ  2010Thanjira Prapahanพิษณุโลกรองอันดับ 2 มิสบิกินี่สพริงเบสฟิกเกอ
# การชักตัวอย่างเรซัฟวาร์
Reservoir sampling เป็นกลุ่มของอัลกอริทึมแบบสุ่ม สำหรับการสุ่มเลือกตัวอย่าง k จากรายการ S ที่มี n รายการ โดยที่ n เป็นจำนวนที่มากหรือไม่ทราบค่า โดยปกติ n มีขนาดใหญ่พอที่ไม่พอดีกับหน่วยความจำหลัก ตัวอย่างเช่นรายการข้อความค้นหาใน Google และ Facebook

ดังนั้นเราจึงรับอาร์เรย์ขนาดใหญ่ของตัวเลข (เพื่อให้ง่ายขึ้น) และเราจำเป็นต้องเขียนฟังก์ชันที่มีประสิทธิภาพเพื่อสุ่มเลือกหมายเลข k ที่ 1 <= k <= n ให้อาร์เรย์อินพุตเป็น stream[]

วิธีง่ายๆคือการสร้างอาร์เรย์ reservoir[] ขนาดสูงสุด k สุ่มเลือกรายการจาก stream[0..n-1] ทีละรายการ หากรายการที่เลือกไม่ได้เลือกไว้ก่อนหน้านี้ แล้วใส่ไว้ใน reservoir[] หากต้องการตรวจสอบว่ามีการเลือกรายการก่อนหน้าหรือไม่ เราจำเป็นต้องค้นหารายการใน reservoir[]

ความซับซ้อนของเวลาของขั้นตอนนี้จะเป็น O(k)² อาจมีค่ามากถ้า k มีขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังไม่ได้ผลถ้าอินพุทอยู่ในรูปแบบของสตรีม

สามารถแก้ไขได้ในเวลา O(n) โซลูชันนี้เหมาะกับการป้อนข้อมูลในรูปแบบของสตรีม

  ตัวอย่าง : Sample size 10 
สมมติว่าเราเห็นลำดับรายการหนึ่งทีละรายการ เราต้องการที่จะเก็บสิบรายการในหน่วยความจำ และเราต้องการให้พวกเขาได้รับเลือกโดยสุ่มจากลำดับ ถ้าเราทราบจำนวนรวมของรายการ (n) จากนั้นการแก้ปัญหาจะเป็นเรื่องง่าย: เลือกดัชนีที่แตกต่างกันสิบรายการระหว่าง 1 ถึง n กับความน่าจะเป็นเท่ากันและเก็บ i-th ไว้ ปัญหาคือเราไม่ทราบ n ล่วงหน้าเสมอ ทางออกที่เป็นไปได้คือ

เก็บสิบรายการแรกไว้ในหน่วยความจำ

เมื่อรายการที่ i-th มาถึง (for i > 10):

 ความน่าจะเป็น 10/i เก็บรายการใหม่ไว้ (ทิ้งแบบเก่าหรือเลือกว่าจะแทนที่แบบสุ่มแต่ละครั้งมีโอกาส 1/10)
 ความน่าจะเป็น 1-10/i เก็บรายการเก่า (ละเว้นรายการใหม่)

ดังนั้น:

 เมื่อมี 10 รายการหรือน้อยกว่าแต่ละรายการจะถูกเก็บไว้ด้วยความเป็นไปได้ 1
 เมื่อมี 11 รายการแต่ละรายการจะถูกเก็บไว้ด้วยความน่าจะเป็น 10/11 สำหรับรายการเก่านั่นคือ (1)(1/11 + (10/11)(9/10)) = 1/11 + 9/11 = 10/11
 เมื่อมี 12 รายการรายการที่สิบสองจะถูกเก็บไว้กับความน่าจะเป็น 10/12 และแต่ละ 11 รายการก่อนหน้านี้จะถูกเก็บไว้ด้วยความน่าจะเป็น (10/11)(2/12 + (10/12)(9/10)) = (10/11)(11/12) = 10/12
 เมื่อพิสูจน์ได้ว่ามี n รายการแต่ละรายการจะถูกเก็บไว้ด้วยความน่าจะเป็น 10 / n

 Reservoir with Random Sort 
อัลกอริธึมเรซัฟวาร์แบบง่ายๆสามารถออกแบบโดยใช้การจัดเรียงแบบสุ่ม และดำเนินการโดยใช้โครงสร้างข้อมูลคิวลำดับความสำคัญ อัลกอริทึมนี้กำหนดจำนวนสุ่มเป็นคีย์แต่ละรายการและเก็บรักษา k รายการที่มีค่าต่ำสุดสำหรับคีย์ ในสาระสำคัญนี้เทียบเท่ากับการกำหนดหมายเลขสุ่มให้แต่ละรายการเป็นคีย์ การเรียงลำดับรายการโดยใช้คีย์เหล่านี้และรับรายการ k ด้านบน เวลาทำงานที่แย่ที่สุดของอัลกอริทึมคือ O(n log k) ขณะที่เวลาที่ดีที่สุดคือ O(n) (*
  S is a stream of items to sample, R will contain the result
  S.Current returns current item in stream
  S.Next advances stream to next position
  max-priority-queue supports:
    Count -> number of items in priority queue
    Maximum -> returns maximum key value of all items
    Extract-Max -> Remove the item with max key
    Insert(key, Item) -> Adds item with specified key
 *)
ReservoirSample(S[1..?], R[1..k])
  H = new max-priority-queue
  while S has data
    r = Random(0,1)
    if H.Count < k
      H.Insert(r, S.Current)
    else
      if H.Maximum > r
        H.Extract-Max
        H.Insert(r, S.Current)
    S.Next
# การสร้างเพาเวอร์เซต
ในทฤษฎีการคำนวณและทฤษฎีออโตมาต้าเป็นการสร้างเซตย่อยของเพาเวอร์เซตเป็นวิธีการมาตรฐานสำหรับการแปลงค่าสถานะจำกัดหรือสถานะที่ไม่จำกัดก็ได้ ซึ่งจำเป็นต่อการใช้ในภาษาทางการ เป็นทฤษฎีที่สำคัญเพราะมีการระบุว่า (NFAs) แม้จะมีความยืดหยุ่นเพิ่มเติมแต่ก็ไม่สามารถรับรู้ภาษาใด ๆ ที่ (DFA) บางตัวไม่สามารถรับรู้ได้นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญในทางปฏิบัติสำหรับการแปลง (NSAs) ที่ง่ายต่อการสร้างให้เป็น(DFAs) ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม หาก (NFA) มี n สถานะ (DFAs) ที่เป็นผล อาจมีสถานะได้ถึง 2 สถานะตัวเลข ฟังก์ชันเลขชี้กำลังที่มีจำนวนมากบางครั้งอาจทำให้การสร้างเป็นไปไม่ได้สำหรับ (NFAs) ที่มีจำนวนมาก การสร้างบางครั้งเรียกว่า Rabin-Scott powerset construction (หรือpowerset construction) เพื่อแยกความแตกต่างจากโครงสร้างที่คล้ายกันสำหรับออโตมาต้าประเภทอื่น ๆ ได้รับการตีพิมพ์เป็นครั้งแรกโดย Michael O. Rabin และ Dana Scott ในปี 1959
link=https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B9%84%E0%B8%9F%E0%B8%A5%E0%B9%8C:NFA-powerset-construction-example.svg|thumb|160x160px
การสร้างเพาเวอร์เซต

ในการสร้างเพาเวอร์เซตของสถานะทั้งหมดของ (DFA) คือ เพาเวอร์เซตของ Q ของเซ็ตย่อยที่เป็นไปได้ทั้งหมดของ Q อย่างไรก็ตามหลายสถานะของ (DFA) ที่เป็นผลอาจไม่มีประโยชน์เนื่องจากอาจไม่สามารถเข้าถึงได้จาก สถานะเริ่มต้น อีกทางเลือกหนึ่งของการก่อสร้างสร้างเฉพาะสถานะที่สามารถเข้าถึงได้จริง

ตัวอย่าง

(NFA) ด้านล่างมี 4 สถานะ สถานะ 1 เป็นค่าเริ่มต้นและสถานะ 3 และ 4 เป็นตัวอักษรที่ประกอบด้วย 2 สัญลักษณ์  คือ 0  และ1 และมีการ ε-moves.

สถานะเริ่มต้นของ (DFA) ที่สร้างขึ้นจาก (NFA) นี้คือชุดของสถานะ (NFA) ทั้งหมดที่สามารถเข้าถึงได้จากสถานะ 1 โดยการε-moves นั่นคือชุด {1,2,3} การเปลี่ยนจาก {1,2,3} โดยใช้สัญลักษณ์ป้อน 0 ต้องเป็นไปตามที่ลูกศรจากสถานะ  1 ถึงสถานะ 2 หรือลูกศรจากสถานะ  3 ถึงสถานะ  4. นอกจากนี้สถานะ ทั้ง 2 และสถานะ 4 ยังไม่ได้ ε-movesดังนั้น T ({1,2,3}, 0) = {2,4} และด้วยเหตุผลเดียวกัน (DFA) ที่สร้างขึ้นทั้งหมดจาก (NFA) มีดังที่แสดงด้านล่างlink=https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B9%84%E0%B8%9F%E0%B8%A5%E0%B9%8C:DFA-powerset-construction-example.svg|thumb|168x168pxในตัวอย่างนี้เราจะเพาเวอร์เซตซึ่งเท่ากับ 2 ยกกำลัง n และ n = 4  ดังนั้นจะเพาเวอร์เซตทั้งหมด 2 ยกกำลัง 4 = 16 สถานะ ซึ่งได้มีสถานะ 5 สถานะที่สามารถเข้าถึงได้จากสถานะเริ่มต้นของ DFA ส่วนที่เหลืออีก 11 วถานะในเพาเวอร์เซตของชุด(NFA)จะไม่สามารถเข้าถึงได้
ตัวอย่างการเขียนโปรแกรมdef Powerset(data):
    result = []
    for i in data:
        newsubsets = [subset + [i] for subset in result]
        result.extend(newsubsets)
    return result
# มิสออลเนชันส์
ผู้ชนะการประกวด 
 ปี ตัวแทนประเทศ มิสออลเนชันส์ สถานที่จัดประกวด ผู้เข้าประกวด1989Kirsten Roberts กรุงเทพมหานคร, ไทย25 1990 An Balduck กัวลาลัมเปอร์, มาเลเซีย32 2010Diāna Kubasova หนานจิง, จีน56 2011 Cristina-Elena David41 2012Daria Patkova43 2014Nayeli Quiroga Via362013 colspan=4  2015 Fernanda Valenzuela หนานจิง, จีน36 2016 Laura Škutāne40 2017 Poowisa Chawang252018 colspan=4  2019 Talia Aibedullina  หนานจิง, จีน 30

 ผู้ชนะเรียงตามจำนวนครั้ง 

ประเทศ/ดินแดนจำนวนปีที่ชนะ22010, 2016120192017201520142012201119901989

  รองชนะเลิศ 
ปีรองอันดับ 1รองอันดับ 2รองอันดับ 3รองอันดับ 4 2019Leslie Gonzalez VillagomezNguyen Thuy Minh TrucElize Joanne De JongMaria Solonari 2017Valeriya SizovaNguyen Thi Thanh TrangAleksandra NikolayevaDiana Lai 2016Taylor Marlene CurryAna Gabriela Carvalho Borges ไม่มีผู้ได้รับรางวัล 2015Cecile BritsPraewpayome Luksitanon 2014Jacqueline WillekeLiu Bing  2012Sanja UrosevicFay Li  2011Yekaterina Vinogradova Zhao Yi Shan 2010Ema Theresse MastersChen Ya-FengVasana WongbuntreeNadezda Vasilyeva 1990Marlene QuickStephanie TenEyckLizbeth Santana PeraltaToni-Jene FRANCEs Peters 1989Kirsten RobertsDanisa NamchiengtaiVivian PalmerRegina Rieck

 ตัวแทนประเทศไทย

 ปี ผู้ดำรงตำแหน่ง จังหวัด ตำแหน่งในการประกวด รางวัลพิเศษ2019เกศโมฬี สุขแก้วนครศรีธรรมราชไม่ผ่านเข้ารอบ2017ภูวิศา ฉวางชุมพรมิสออลเนชันส์ 2017 2016ฐานิกา จุลพันธ์ กรุงเทพมหานครเข้ารอบ 11 คนสุดท้าย2015แพรวโพยม ลักษิตานนท์ขอนแก่นรองอันดับ 22010วาสนา วงษ์บุญตรีกรุงเทพมหานครรองอันดับ 31990พักตร์วิมล ทองทาไม่ทราบข้อมูลไม่ผ่านเข้ารอบ1989แดนิสา นามเชียงใต้ไม่ทราบข้อมูลรองอันดับ 2
# ดัชนีเอฟเอ็ม
ดัชนีเอฟเอ็ม (FM-index) คือการนำเอาข้อความที่เกิดจากการสลับที่อย่างมีรูปแบบด้วย Burrows-Wheeler Transform (BWT) มาหาตำแหน่งของตัวอักษรที่เราต้องการ
 
ขั้นตอนการทำงาน
1.รับข้อมูลจากการสลับที่ของตัวอักษรจาก BWT ตัวอักษรที่ใส่เข้าไป 
เช่น abaaba จะได้ผลเป็น  
     $abaaba
     a$abaab
     aaba$ab
     aba$aba
     abaaba$
     ba$abaa
     baaba$a
2.ดูคอลัมน์แรกและคอลัมน์สุดท้ายเป็นหลัก
ใช้ตัว $ ในการบอกตำแหน่ง
     0 $abaaba 6 $
     1 a$abaab 5 a$
     2 aaba$ab 2 aaba$
     3 aba$aba 3 aba$
     4 abaaba$ 0 abaaba$
     5 ba$abaa 4 ba$
     6 baaba$a 1 baaba$
     
3.ใส่ตัวอักษรที่ต้องการหาตำแหน่ง
	เช่น ตำแหน่งของ ab	
		หาแถวที่ขึ้นต้นด้วยตัว a และมี b ต่อท้าย
      $abaaba
  → a$abaab←
  → aaba$ab←
  → aba$aba
  → abaaba$
      ba$abaa
      baaba$a

4.ต้องการหาตำแหน่ง 
	เช่น ตำแหน่งของ a	
		หาแถวที่ขึ้นต้นด้วยตัว ba และมี a ต่อท้าย
     $abaaba
     a$abaab
     aaba$ab
     aba$aba
     abaaba$
 → ba$abaa←
 → baaba$a←
     
5.ตัดตำแหน่งอื่นออกจะเหลือตำแหน่งที่มีเฉพาะ  อยู่ที่ [0,3]
    
     aba$aba  3 aba$
     abaaba$  0 abaaba$
  

ตัวอย่างการเขียนโปรแกรม
def FM_index(query):	
	def string_search (query, firstCol, bwtString,saArray,countTable,occTable):
		hitSApositions = []
		queryLength = len(query)
		query = list(query)
		initLetter = query.pop
		startOld = min(letter_range_in_string(initLetter,firstCol))
		endOld = max(letter_range_in_string(initLetter,firstCol))
		if queryLength ==1:
			hitSApositions = letter_range_in_string(initLetter,firstCol)
		else:
			i = 2
			while i <= queryLength:
				letter = query.pop
				startOld = letter_LF(letter,startOld,bwtString,saArray,countTable,occTable)
				endOld = letter_LF(letter,endOld,bwtString,saArray,countTable,occTable)
				i+=1
				
			hitSApositions= [startOld,endOld]
			
			for i in range(len(hitSApositions)):
				hitSApositions[i]=saArray[hitSApositions[i]]
	
		return list(set(hitSApositions))
	
	result =  string_search(query, firstCol, bwtString,saArray,countTable,occTable)

	return result
# พันธกานต์รัก
พันธกานต์รัก เป็นละครโทรทัศน์แนว โรแมนติก คอมเมดี้ ดราม่า บทประพันธ์โดย ผักบุ้ง บทโทรทัศน์ อภิวัฒน์ เล่าสกุล หรือเล่าเต็ง ผลิตโดย บริษัท ปรากฏการณ์ดี จำกัด กำกับการแสดงโดย ตรัยยุทธ กิ่งภากรณ์  นำแสดงโดย อาทิตย์ ตั้งวิบูลย์พาณิชย์, มุกดา นรินทร์รักษ์, รณเดช วงศาโรจน์, ณัฐรินทร์ สุวรรณเลิศ, ณัฐชา นวลแจ่ม, ปิติพน พรตรีสัตย์ และ สิรินทร์ ก่อเกียรติกรี๊ด “พันธกานต์รัก” ละครจานด่วน “แบงค์-มุกดา” เคมีน่ารักอะ ออกอากาศทุกวันจันทร์-อังคาร เวลา 20.15 - 22.25 น. เริ่มตอนแรกวันจันทร์ที่ 30 เมษายน พ.ศ. 2561 ถึงวันอังคารที่ 12 มิถุนายน พ.ศ. 2561 ต่อจากละครเรื่อง เสน่หามายาพันธกานต์รัก

อาทิตย์ ตั้งวิบูลย์พาณิชย์ และมุกดา นรินทร์รักษ์ กลับมาแสดงคู่กันอีกครั้งหลังจากเคยแสดงร่วมกันในละครเรื่อง ขมิ้นกับปูน ตอนแรกมีเรตติ้งทั่วประเทศ 4.6 ละครออกฉายเวลาเดียวกับ ลิขิตรัก ของช่อง 3 นำแสดงโดยณเดชน์ คูกิมิยะ และอุรัสยา เสปอร์บันด์ แต่เรตติ้งละคร พันธกานต์รัก สามารถทำได้ดีกว่า

 นักแสดง 
 บทบาท  นักแสดงพันธกานต์ คมพิมุกต์ (พัน)  อาทิตย์ ตั้งวิบูลย์พาณิชย์พระพาย (พาย) มุกดา นรินทร์รักษ์นภชล (ชล) ณัฐชา นวลแจ่มเต็มฟ้า (ฟ้า) ณัฐรินทร์ สุวรรณเลิศเตชินทร์ (ชินทร์) ปิติพน พรตรีสัตย์ทองเอก (เอก) รณเดช วงศาโรจน์บุษบาบรรณ (บันนี่) สิรินทร์ ก่อเกียรติแสนคม คมพิมุกต์ (แสน)มนตรี เจนอักษรช่อม่วงสาวิตรี สามิภักดิ์นิกันต์ สกลรัฐ พันเทศ น้าปิ่นไปรมา รัชตะนพดลอธิวัฒน์ สนิทวงศ์ ณ อยุธยาเรกซ์ธีระพล หอมจมเทิ่งณรงค์ศักดิ์ อังกาบแม็กซ์เฉลิมพล ฑิฆัมพรธีรวงศ์ตาเทียนพงศ์ประยูร ราชอภัยแพรทองขวัญฤดี กลมกล่อมลุงชิตชาลี คดีเด็ด บทบาท  นักแสดงรับเชิญ

 เรตติ้ง 
+ตอนที่วันที่ออกอากาศNationwide (AGB Nielsen)130 เมษายน 25614.9https://www.instagram.com/p/BiRR2FUAJaP/21 พฤษภาคม 25614.637 พฤษภาคม 25615.1https://www.instagram.com/p/BigkC_yATKJ/48 พฤษภาคม 25614.9https://www.instagram.com/p/BijQQJygKtP/514 พฤษภาคม 25615.6https://www.instagram.com/p/Bi1U1k5ANyC/615 พฤษภาคม 25615.3721 พฤษภาคม 25614.6https://www.instagram.com/p/BjErWUMA59P/822 พฤษภาคม 25614.9https://www.instagram.com/p/BjHSt1lgdOP/928 พฤษภาคม 25615.8https://www.instagram.com/p/BjZX-DQAYMU/1029 พฤษภาคม 25615.4114 มิถุนายน 25616.0https://www.instagram.com/p/Bjo1bBFgBFf/125 มิถุนายน 25615.5https://www.instagram.com/p/BjrT6vlAE3e/1311 มิถุนายน 25616.4https://www.instagram.com/p/Bj69sg8D13E/1412 มิถุนายน 25617.7https://www.instagram.com/p/Bj9jF9VgPhG/เฉลี่ย5.48
# วิญญาณนิยม
วิญญาณนิยม หรือ คติการนับถือผีสำนักงานราชบัณฑิตยสภา. พจนานุกรมศัพท์มานุษยวิทยา ฉบับราชบัณฑิตยสภา. กรุงเทพฯ : สำนักงานราชบัณฑิตยสภา, 2561, หน้า 20. (จาก , "ลมหายใจ, ชีวิต"). คือ ความเชื่อทางศาสนาที่ว่า วัตถุสิ่งของ สถานที่ หรือสัตว์ทั้งหลายต่างมีสารัตถะทางจิตวิญญาณ (spiritual essence) ที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตน

ลัทธิวิญญาณนิยมเชื่อว่าสรรพวัตถุและสรรพสัตว์ (ซึ่งรวมถึง ต้นไม้ ก้อนหิน ลำธาร สภาพอากาศ งานหัตถกรรมของมนุษย์ และแม้แต่คำพูด) ล้วนแต่มีวิญญาณ มีชีวิต หรือมีเจตจำนง (agency) เป็นของตัวเอง ลัทธิวิญญาณนิยมเป็นศาสนาที่เก่าแก่ที่สุดในโลก โดยมีอยู่ก่อนศาสนาจัดตั้งทุกรูปแบบ และถือกันว่าเป็นมุมมอง/ทัศนคติทางจิตวิญญาณ หรือของความเชื่อเหนือธรรมชาติอย่างแรกที่เกิดขึ้นในโลก ซึ่งพบหลักฐานเกี่ยวกับความเชื่อนี้ย้อนหลังไปถึงยุคหินเก่า ซึ่งเป็นสมัยมนุษย์ยังท่องเที่ยวไปตามพื้นที่ต่าง ๆ เพื่อล่าสัตว์ หรือเก็บรวบรวมของป่า และสื่อสารกับจิตวิญญาณของธรรมชาติ ในแง่นี้ความเชื่อแบบศาสนาเชมัน (shaman) หรือลัทธิที่นับถือพ่อมดหมอผีว่าเป็นผู้ที่สื่อสารกับธรรมชาติได้ จึงมีความเกี่ยวข้องและเป็นส่วนหนึ่งของระบบความเชื่อแบบวิญญาณนิยม ในวิชามานุษยวิทยาว่าด้วยศาสนาวิญญาณนิยม เป็นคำที่ใช้เพื่อสื่อถึงระบบความเชื่อดั้งเดิมของชาวพื้นเมือง โดยเฉพาะเวลาที่นำไปเปรียบเทียบกับระบบความเชื่อทางจิตวิญญาณ หรือศาสนาจัดตั้งที่เกิดขึ้นภายหลัง เนื่องจากแต่ละวัฒนธรรมจะมีตำนานความเชื่อ นิทานเทพปกรณัม และพิธีกรรมที่แตกต่างกันไป แนวคิด "วิญญาณนิยม" จึงใช้สื่อถึงสายใยความต่อเนื่องในระดับรากฐานของทัศนคติทางจิตวิญญาณ หรือในเรื่องเหนือธรรมชาติของชนพื้นเมือง ที่ไม่ได้รับอิทธิพลจากความคิดความเชื่อ หรือคำสอนของลัทธิที่มาจากภายนอก จนถึงขนาดว่าบางครั้งทัศนคติทางวิญญาณดังกล่าวอาจจะฝังรากลึกลงไปในระบบความเชื่อของชนพื้นเมืองนั้นมาแต่ปฐมกาล จนทำให้ชนพื้นเมืองดังกล่าวไม่มีคำที่ใช้เรียกระบบความเชื่อนั้นในภาษาของตน
# การคูณลูกโซ่ของเมทริกซ์
การคูณลูกโซ่ของเมทริกซ์  ใช้สำหรับการแก้ปัญหาการคูณ matrix ซึ่งการคูณปกติอาจจะมีจำนวนครั้งมากเกินไปหรือมีประสิทธิภาพที่ไม่ดีพอซึ่งการใช้ algorithm นี้เป็นการคูณ matrix อย่างต่อเนื่องเพื่อหารูปแบบการคูณที่ดีที่สุดโดยใช้คุณสมบัติการเปลี่ยนหมวดหมู่การคูณของ matrix

ตัวอย่าง

matrix X มีขนาด 10 x 3

matrix Y มีขนาด 3 x 5

matrix Z มีขนาด 5 x 6 จำนวนครั้งของการคูณแบบ (X * Y) * Z คือ

(10*3*5 + 10*5*6) = 450 ครั้ง

ส่วนจำนวนครั้งของการคูณแบบ X * (Y * Z) คือ (3*5*6 + 10*3*6) = 270 ครั้ง จะเห็นได้ว่าการเปลี่ยนหมวดหมู่การคูณช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือลดจำนวนครั้งการคูณลงได้ เราจึงต้องหารูปแบบของหมวดหมู่ที่ดีที่สุดโดยใช้ Matrix-Chain-Multiplication ทำการคูณ 

  ถ้าเราต้องการคูณแมทริกซ์จำนวน n ตัว A1A2…An ต้องการหาลำดับการคูณแมทริกซ์ ที่ใช้จำนวนครั้งของการคูณน้อยที่สุด

เช่น n = 3 ต้องการคูณ A1A2A3 เมื่อ A1, A2, A3 มีขนาด10x100, 100x5,  และ 5x50

ตามลำดับ

  (A1A2)A3) ต้องใช้จำนวนครั้งของการคูณ = 10*100*5 เพื่อคำนวณ (A1A2)+ 10*5*50 เพื่อคำนวณ ((A1A2)A3)=7,500 ครั้ง

(A1(A2A3)) ต้องใช้จำนวนครั้งของการคูณ = 100*5*50 เพื่อคำนวณ (A2A3)

+ 10*100*50 เพื่อคำนวณ (A1(A2A3)) = 75,000 ครั้ง

จะเห็นได้ว่า ((A1A2)A3) ใช้จำนวนครั้งของการคูณน้อยกว่า (A1(A2A3))ถึงสิบเท่าimport sys
 
# Matrix Ai has dimension p[i-1] x p[i] for i = 1..n
def MatrixChainOrder(p, n):
    # For simplicity of the program, one extra row and one
    # extra column are allocated in m[][].  0th row and 0th
    # column of m[][] are not used
    m = [[0 for x in range(n)] for x in range(n)] # O(n^2)
    # m[i,j] = Minimum number of scalar multiplications needed
    # to compute the matrix A[i]A[i+1]...A[j] = A[i..j] where
    # dimension of A[i] is p[i-1] x p[i]
    # cost is zero when multiplying one matrix.
    for i in range(1, n): #O(n) + O(n^2)
        m[i][i] = 0
    # L is chain length.
    for L in range(2, n): 
        for i in range(1, n-L+1):# O(n^2)
            j = i+L-1
            m[i][j] = float('inf')   #จำนวนเต็มบวกที่ใหญ่ที่สุดที่รองรับโดยจำนวนเต็มปกติของ Python นี่คืออย่างน้อย 2 ** 31-1 จำนวนเต็มลบที่ใหญ่ที่สุดคือ -maxint-1 - ผลลัพธ์ที่ไม่สมมาตรจากการใช้เลขคณิตไบนารีเสริมของ 2
            for k in range(i, j):# O(n^2)* O(n) = O(n^3)
                # q = cost/scalar multiplications
                q = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j]
                if q < m[i][j]:
                    m[i][j] = q
 
    return m[1][n-1]
 
# Driver program to test above function
arr = [1, 2, 3 ,4]
size = len(arr)
 
print("Minimum number of multiplications is " +
       str(MatrixChainOrder(arr, size)))
# best case =  O(n^3)
# worst case = O(n^3)
# จำนวนนำโชค
ใน ทฤษฎีการคำนวณ เลข Lucky number เป็น จำนวนธรรมชาติ ที่สร้างโดย ทฤษฎีsieve 

คำนี้ถูกใช้ในปี ค.ศ.1956 ในหนังสือพิม  Gardiner, Lazarus, Metropolis และ Ulam

thumb|ตัวอย่างการหาเลขlucky number ตั้งแต่1-120

 กระบวนการ sieving 
เริ่มจากจำนวนเต็ม เลข1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

นำทุกๆเลขที่2ออก(เลขคู่) จะเหลือแต่เลขคี่

1    3   5    7    9      11     13     15      17     19      21     23      25

นำทุกๆเลขที่ 3 ออก

1    3         7    9              13     15               19      21              25

นำทุกๆเลขที่ 7 ออก

1    3        7     9              13     15                        21               25

ก็จะได้เลขที่เป็น Lucky number

1,3,7,9,13,15,21,25,31,33,37,43,49,51,63,67,69,73,75,79,87,93,99,105,111,115,127,129,133,135,141,151,...
# เนตตา บาร์ซิไล
เนตตา บาร์ซิไล (Netta Barzilai,  เกิด 22 มกราคม ค.ศ. 1993) หรือบางครั้งรู้จักในชื่อ เนตตา เป็นนักร้องชาวอิสราเอลและศิลปินทำเพลงวน (looping artist) เป็นที่รู้จักในฐานะผู้ชนะในรายการ HaKokhav HaBa ฤดูกาลที่ 5 เธอเป็นตัวแทนประเทศในการประกวดเพลงยูโรวิชัน 2018 ที่จัดขึ้นที่กรุงลิสบอน ประเทศโปรตุเกส กับเพลงที่ชื่อ "ทอย" และทำให้เธอชนะเลิศเป็นครั้งที่ 4 ของประเทศ หลังจากในปี 1978, 1979 และ 1998
# ต้นไม้และ–หรือ
คือการแสดงกราฟของการลดลงของปัญหา (เป้าหมาย) เพื่อสันธานและการเลือกของปัญหา (หรือเป้าหมายย่อย)

 ตัวอย่าง 
thumb|324x324px|center

หมายถึงพื้นที่การค้นหาสำหรับการแก้ปัญหา P โดยใช้วิธีการลดเป้าหมาย:

P ถ้า Q และ R

P ถ้า S

Q ถ้า T

Q ถ้า U

 คำนิยาม 
ต้นไม้ (อังกฤษ: Tree) เป็น แบบชนิดข้อมูลนามธรรม ประเภทหนึ่ง มีลักษณะการเรียงเป็นกิ่งก้านสาขาแตกแขนงออกไป จะไม่มีวงวน (loop) โยงในสมาชิกตัวต่างๆ โดยสมาชิกจะถูกเก็บไว้ในประเภทข้อมูลชนิดวัตถุ (Object) หรือโครงสร้าง (Structure) เรียกว่าปม (node) ซึ่งจะมีตัวแปรซึ่งเก็บตัวชี้ (Pointer) ไปยังปมอื่นๆได้ต้นไม้ถูกใช้ในการจัดการข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) อย่างรวดเร็วเช่น ตัวเลข หรือ การเรียงลำดับความสำคัญของข้อมูล เช่น การคำนวณที่มีวงเล็บ เป็นต้น

 กลยุทธ์การค้นหา 
ต้นไม้ และ - หรือระบุเฉพาะพื้นที่การค้นหาสำหรับการแก้ปัญหา คุณสามารถค้นหากลยุทธ์การค้นหาที่แตกต่างกันสำหรับการค้นหาพื้นที่ได้ เหล่านี้รวมถึงการค้นหาความลึกของต้นไม้ก่อนกว้างแรกหรือดีที่สุดครั้งแรกโดยใช้มาตรการของความพึงพอใจของโซลูชั่น        บางอย่าง กลยุทธ์การค้นหาสามารถเรียงตามลำดับการค้นหาหรือการสร้างโหนดได้ทีละโหนดหรือแบบขนานการค้นหาหรือการสร้างโหนดหลายแบบแบบขนาน

 ความสัมพันธ์กับการเขียนโปรแกรม 
วิธีการที่ใช้ในการสร้างและ - หรือต้นไม้เป็นโปรแกรมตรรกะเชิงประพจน์(ไม่มีตัวแปร) ในกรณีของโปรแกรมลอจิกที่มีตัวแปรการแก้ปัญหาร่วมกันของปัญหาย่อยต้องเข้ากันได้ ภายใต้ภาวะแทรกซ้อนนี้กลยุทธ์การค้นหาแบบเรียงลำดับและแบบคู่ขนานสำหรับและ - หรือต้นไม้มีรูปแบบการคำนวณสำหรับรันโปรแกรมลอจิก
# ก็กูทําไม่เป็น
รายการก็กูทำไม่เป็นจะมีเนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องต่าง ๆ ที่พิธีกร ป๋อมแป๋ม (นิติ ชัยชิตาทร) ทำไม่เป็น ซึ่งจะต้องฝึกฝนและทำเรื่องนั้นให้เป็นให้ได้ โดยแต่ละเรื่องที่ทำไม่เป็นจะแบ่งเป็น ซีรีส์ (จำนวน 2-4 ตอน) ในแต่ละตอนของซีรีส์จะมีด่านภารกิจให้เรียนรู้หรือให้ทำ โดยผลตัดสินจะขึ้นอยู่กับว่าพิธีกรทำได้สำเร็จหรือไม่ และอาจมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านเป็นคนตัดสินด้วยส่องงาน 'GMMTV SERIES X' เปิดตัว 10 ซีรีส์ใหม่น่าดู : boomchanneltv.com

 รายชื่อพิธีกร 

 พิธีกรหลัก 

 นิติ ชัยชิตาทร

 พิธีกรร่วม 
ส่วนใหญ่เป็นพนักงานในจีเอ็มเอ็มทีวี
 สกาว
 บุ๊ค
 บอม
 แก๊งค์
 ปอนด์
 ฝน

 ครูผู้สอน 

 ครูเติ้ล FirstDrive – สอนขับรถ
 ครูฝน (น้ำฝน ภักดี) Pronality Academy – สอนเก๊กแมน, ปรับบุคลิกภาพ
 ครูบิว Yamaha Sukhumvit – สอนเล่นกีต้าร์
เบนจามิน วาร์นี - โค้ชช่วยสอนเล่นกีต้าร์

 ผลซีรีส์ 

ผลตัดสิน  หมายถึง ผ่าน  หมายถึง ไม่ผ่าน 

 ซีรีส์ ตอนที่ ภารกิจหมายเหตุ ก็กูขับรถไม่เป็น1พื้นฐานรถยนต์ เริ่มขับจริง 2ออกถนนใหญ่ฝึกขึ้น-ลงห้างฯ / จอดเข้าซอง3ซ้อมท่าสอบใบขับขี่สอบใบขับขี่สอบปฏิบัติทำใบขับขี่4ส่งลูกน้องไปเรียนให้ทัน 13:00ถนนรามอินทรา - จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ก็กูเก๊กแมนไม่เป็น 5การเดิน การนั่งทดสอบบุคลิกภาพ6ฝึกการใช้เสียงแบบผู้ชายฝึกสร้างความเชื่อ (Inner) แบบผู้ชาย7แคสบท พ่อเดช (หมื่นสุนทรเทวา) – บุพเพสันนิวาสแคสคู่กับ รมิดา จีรนรภัทรกรรมการตัดสิน จรรยา ธนาสว่างกุลแคสบท เจ้ายอดขวัญ – ทัดดาวบุษยาแคสคู่กับ ทิพนารี วีรวัฒโนดมกรรมการตัดสิน รังสิมา อิทธิพรวณิชย์แคสบท ปลัดศรัณย์ – ปดิวรัดาแคสคู่กับ พลอยชมพู ศุภทรัพย์กรรมการตัดสิน วรเวช ดานุวงศ์ ก็กูเล่นกีต้าร์ไม่เป็น 8 เล่นกีต้าร์ครั้งแรกกับเพื่อนอายุต่ำกว่า 15 ปี ซื้อกีต้าร์9 เล่นกีต้าร์ต่อหน้าประชาชนเล่นกีต้าร์และร้องเพลงไปพร้อม ๆ กัน
# เพลงเกี่ยวข้าว
เพลงเกี่ยวข้าว เป็นเพลงร้องแก้กันเวลาเกี่ยวข้าว เป็นเพลงพื้นบ้านทางภาคกลางของประเทศไทย นิยมร้องในเวลาลงแขกเกี่ยวข้าวหรือเสร็จจากการทำงาน เพื่อความสนุกสนาน ผ่อนคลาย หลังเหนื่อยล้าระหว่างการทำงาน มักร้องเนื้อหาเกี่ยวกับการทำนาและการเกี้ยวพาราสี ไม่มีดนตรีประกอบ ใช้เพียงการปรบมือแทนจังหวะ โดยมี 2 ทำนองคือ เพลงเกี่ยวข้าวแบบอยุธยาและเพลงเกี่ยวข้าวแบบสุพรรณ 

เพลงเกี่ยวข้าวแบบอยุธยามีทำนองเป็นแบบของจังหวัดพระนครศรีอยุธยา มีลักษณะคำประพันธ์ที่คำสุดท้ายของแต่ละคำกลอนจะต้องมีสระเสียงเดียวกัน เรียกว่า กลอนหัวเดียว โดยลูกคู่ที่ร่วมร้องจะร้องสร้อยก่อนที่พ่อเพลงแม่เพลงจะร้องเพลงเกี่ยวข้าว ระหว่างที่พ่อเพลงแม่เพลงร้องจบแต่ละคำกลอน ลูกคู่จะร้องรับว่า เฮ้-เฮ้ เว้นคำสุดท้าย ลูกคู่ก็จะร้องสร้อยรับ

สำหรับเพลงเกี่ยวข้าวแบบสุพรรณ มีทำนองเป็นแบบของจังหวัดสุพรรณบุรี ลักษณะคำประพันธ์ เป็นกลอนหัวเดียวเหมือนเพลงเกี่ยวข้าวแบบอยุธยา ไม่มีเครื่องดนตรีประกอบ โดยปรบมือเป็นจังหวะ สิ่งที่แตกต่างคือไม่มีร้องสร้อยทั้งตอนต้นและจบบท และก่อนที่เริ่มร้องพ่อเพลง แม่เพลงจะเอื้อน เอิง…เงย นำบทร้อง ลูกคู่ก็มีร้องรับว่า เฮ้ 3 ครั้ง ตอนที่พ่อเพลงแม่เพลงร้องจบแต่ละคำกลอน
# วิธีแบ่งครึ่ง
การแบ่งครึ่งช่วง  คือการแบ่งออกเป็นสองส่วนเท่ากันในคณิตศาสตร์เป็นวิธีการหารากที่ซ้ำ ๆ การแบ่งออกเป็นสองส่วนเท่ากันช่วงเวลาและจากนั้นเลือกช่วงย่อยซึ่งรากต้องอยู่ในแนวแกน X สำหรับการประมวลผลต่อไป เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพ แต่ยังค่อนข้างช้า ด้วยเหตุนี้มันจึงมักใช้เพื่อหาแนวทางในการแก้ปัญหาโดยประมาณซึ่งใช้เป็นจุดเริ่มต้นของวิธีการบรรจบกันอย่างรวดเร็วมากขึ้น วิธีการนี้เรียกว่าวิธีการลดช่วงเวลา วิธีการค้นหาแบบไบนารี 

 กระบวนการ 
การเตรียมฟังก์ชัน : จัดรูปให้ฟังก์ชันอยู่ในรูป f(x) = 0

ลำดับที่ 1: ทำการเดาจุดสองจุดคือค่า Xl และค่า Xuสมมุติว่าค่า Xl เป็นค่าที่ต่ำกว่าจากนั้นทดสอบว่า f(Xl) f(Xu) < 0 ถ้าไม่ใช้ให้หาจุดใหม่ซึ่งจากขั้นตอนนี้ เรารู้ว่ารากจะต้องอยู่ในช่วงนี้

ลำดับที่ 2: ทําการประมาณค่า Root ที่ต้องการที่จุดกึ่งกลางระหว่างสองค่าใน Step 1 โดยคํานวณ 

ลำดับที่ 3: หาว่าตอนนี้ Root ที่ต้องการอยู่ในครึ่งไหนดังนี้
thumb|กราฟแสดงค่า F(an) เข้าใกล้ 0
3.1) ถ้า f(Xl) f(Xr) < 0 แสดงว่า Root ที่ต้องการอยู่ในครึ่งล่าง ให้ตั้ง Xu= Xr และกลับไปทํา ลำดับที่ 2 

3.2) ถ้า f(Xl) f(Xr) > 0 แสดงว่า Root ที่ต้องการอยู่ในครึ่งบน ให้ตั้ง Xl = Xr และกลับไปทํา ลำดับที่ 2 

3.3) ถ้า f(Xl) f(Xr) = 0 แสดงว่าคําตอบที่ต้องการเท่ากับ X

 อัลกอริทึม 
จากกระบวนการ จะสามารถเขียนเป็นภาษาโปรแกรมไพทอนได้ดังนี้# มีรากเดียว

def fn(x):

return x**3 + 5*x - 9

# กำหนดวิธีการแบ่งช่วง

def bisection(eq, segment, app = 0.3):

a, b = segment['a'], segment['b']

Fa, Fb = eq(a), eq(b)

if Fa * Fb > 0:

  raise Exception('No change of sign - bisection not possible')   

while(b - a > app): 

  x = (a + b) / 2.0

  f = eq(x)

  if f * Fa > 0: a = x

  else: b = x  

return x

#test 

print(bisection(fn, {'a':0,'b':5}, 0.00003)) # => 1.32974624634

 ตัวอย่าง: การหารากของพหุนาม 
สมมติว่ามีการใช้วิธีการแบ่งครึ่งช่วง เพื่อหารากของพหุนาม

ประการแรกต้องใช้ตัวเลขสองตัว a และ b เพื่อให้ f(a) และ f(b) มีสัญญาณตรงกันข้าม สำหรับฟังก์ชันข้างต้น a = 1 และ b = 2 

เป็นไปตามเกณฑ์นี้เช่น

 

และ

เนื่องจากฟังก์ชันเป็นแบบต่อเนื่องต้องมีรากภายในช่วง [1, 2] ในจุดเริ่มต้นจุดสิ้นสุดของช่วงที่วงเล็บรากเป็น a1 = 1 และ b1 = 2 ดังนั้นจุดกึ่งกลางคือ

ค่าฟังก์ชันที่จุดกึ่งกลางคือ f(c1) = (1.5)3 - (1.5) - 2 = -0.125 เนื่องจาก f(c1) เป็นค่าลบ a = 1 จะถูกแทนที่ด้วย a = 1.5 สำหรับการทำซ้ำถัดไปเพื่อให้แน่ใจว่า f(a) และ f(b) มีสัญญาณที่ตรงกันข้าม เช่นนี้ยังคงช่วงระหว่าง a และ b จะกลายเป็นเล็กมากขึ้นบรรจบกับรากของฟังก์ชัน ดูสิ่งนี้เกิดขึ้นในตารางด้านล่าง