1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

凡事涉及到高性能貌似都是高大上的东西,所以嘛我也试试:其实这个时间戳ID的生成主要为了解决我们公司内部的券号生成,估计有小伙伴认为券号生成有这么麻烦嘛,搞个自增ID完全可以用起来,或者时间取毫微米时间戳等. 如果以上真是这样简单的话,那我要说道说道:首先自增ID资源耗尽的时候,特别礼券号生成的越频繁,毕竟bigInt也有耗尽那天(当然如果有更长数字字段就是慢慢耗呗),而且依靠数据库进行被动生成,在有些业务上比较软肋:我还有一个同事说搞一张表定时去自增生成ID,这样就能随时取已经存在的ID资源数据

周五,快下班了,正收拾东西准备走人,项目经理突然让我给他做个Excel,1000个数字加字母组合的密码,不重复,下班前给. 我直接懵了,Excel不会,估计是要写个什么命令才能生成出来,于是想着有没有什么软件可以生成,找了一会儿还是放弃了.等着下班回家呢,自己来吧. 废话少说,上代码. <div id="keys"></div> <script> // 生成十位字母加数字随机数 var arr = []; for (var i=0;i<1000

#if 1 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> using namespace std; struct Node { int data; Node *next; }; //初始化 Node *init() { Node *head=new Node; head->next=NULL; return head; } //头插法创建节点 void insetList(Node *head,in

先说明一下符号:U(0,1)-均匀分布,”~“表示服从xxx分布,F(x),为需要生成的随机数的分布函数,invF(x)表示逆分布函数,那么算法步骤如下: step 1: 产生 u~U(0,1) step 2:计算X=invF(u) 那么X就是服从分布函数为F(x)的随机数,一个简单的证明: 证明: P(X<y)=P(invF(u)<y)=P(u<F(y))=F(y); 证毕. 你会感觉好简单啊,对是很简,下面就给出常用的指数分布       首先,指数分布的分布函数: F(x)=1-e

一.开篇 Permutation,排列问题.这篇博文以几道LeetCode的题目和引用剑指offer上的一道例题入手,小谈一下这种类型题目的解法. 二.上手 最典型的permutation题目是这样的: Given a collection of numbers, return all possible permutations. For example,[1,2,3] have the following permutations:[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3

转:http://www.cnblogs.com/felixfang/p/3705754.html 一.开篇 Permutation,排列问题.这篇博文以几道LeetCode的题目和引用剑指offer上的一道例题入手,小谈一下这种类型题目的解法. 二.上手 最典型的permutation题目是这样的: Given a collection of numbers, return all possible permutations. For example,[1,2,3] have the foll

主程序,无法生成伪代码 由此分为两种方法即: 直接看反汇编 解决问题,尝试生成伪代码 硬啃汇编 输入与输出 判断输入长度是否为0x1B,其中al为eax的低8位 将输入的字符每个与当前字符所在下标异或并与密钥对比 算法很简单 a = [0x4d,0x53, 0x41, 0x57, 0x42, 0x7E, 0x46, 0x58, 0x5A, 0x3A, 0x4A, 0x3A, 0x60, 0x74, 0x51, 0x4A, 0x22, 0x4E, 0x40, 0x20, 0x62, 0x70, 0

假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share (三)KS检验 将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部

Scipy简介 文件输入和输出scipyio 线性代数操作scipylinalg 快速傅里叶变换scipyfftpack 优化器scipyoptimize 统计工具scipystats Scipy简介 Scipy是一个高级的科学计算库,它和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算,所以可以说是基于Numpy之上了.Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法.图像处理.数学统计等. 以下列出Scipy的子模块: 模块名 功能 scipy.clu

关于matplotlib中一些常见的函数,https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了,https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组:y同理:format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwa

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

JSON-server和mock.jsmock文件夹下 db.json db.jsjson-sever使用 安装:npm install json-server -g/mock 目录下执行json-server db.json -p 3003mock.js使用 安装:npm install mockjs -g /mock 下运行,db.js是文件名,3003是端口号 json-server db.js -p 3003 原文链接 https://segmentfault.com/a/1190000

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

细聊分布式ID生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=403837240&idx=1&sn=ae9f2bf0cc5b0f68f9a2213485313127&scene=0&key=710a5d99946419d9131c07b23b6a64817dae072d5d487704ca48973eaf609b4a353f531f14c3bf9e8afd66ae7a06428e&asce

在服务器系统开发时,为了适应数据大并发的请求,我们往往需要对数据进行异步存储,特别是在做分布式系统时,这个时候就不能等待插入数据库返回了取自动id了,而是需要在插入数据库之前生成一个全局的唯一id,使用全局的唯一id,在游戏服务器中,全局唯一的id可以用于将来合服方便,不会出现键冲突.也可以将来在业务增长的情况下,实现分库分表,比如某一个用户的物品要放在同一个分片内,而这个分片段可能是根据用户id的范围值来确定的,比如用户id大于1000小于100000的用户在一个分片内.目前常用的有以下几种:

原文:SQL Server中生成测试数据 简介      在实际的开发过程中.很多情况下我们都需要在数据库中插入大量测试数据来对程序的功能进行测试.而生成的测试数据往往需要符合特定规则.虽然可以自己写一段程序来进行插入数据,但每一个项目就写一个插入数据的程序并不明智.本文主要介绍使用VS2010的数据生成计划在SQL Server中生成测试数据.   生成测试数据的方法      1.手动编辑           在开发过程中,非常少量的数据可以手动插入.这个方法的缺点可想而知-.插入100条数