Part1. 随机事件 1-1.随机试验 随机试验:可以在相同条件下重复进行,每次试验的结果不止一个,事先知道所有可能的结果但不确定是哪一个的试验. 举例:重复的抛出一枚均匀的硬币就是一个随机试验,事先知道它的结果,但是不知道究竟是正面还是反面. 1-2.随机事件 定义1:随机试验可能的结果,称为样本空间,它的子集就叫做随机事件. 定义2:在一定条件下,可能发生也可能不发生的事件叫做随机事件. 举例:抛出硬币后可能正面落地,可能反面落地,那么"抛出硬币后正面落地"就是一个随机事件,它可

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

在上一篇文章里,我讨论了INTERSECT设置操作的基础,它和INNER JOIN的区别,还有为什么需要好的索引设计支持.今天我想谈下SQL Server里并未实现的INTERSECT ALL操作. INTERSECT ALL是SQL特性的一部分,但SQL Server并不考虑它.和INTERSECT操作的区别非常简单:INTERSECT ALL不会剔除重复行.在SQL Server里的好处是你可以模拟INTERSECT ALL.我们来试下,再次创建2个表,并插入一些行. -- Create t

一.引入 在做微博文本挖掘的时候,会发现很多微博是高度相似的,因为大量的微博都是转发其他人的微博,并且没有添加评论,导致很多数据是重复或者高度相似的.这给我们进行数据处理带来很大的困扰,我们得想办法把找出这些相似的微博,再对其进行去重处理. 如果只是要找到重复的微博,我们可以用两两比较所有的微博,对相同的微博值保留一条即可:但这只能在数据量很小的情况下才有可能,当我们有1000万条微博时,需要两两比较的微博有10^6亿(n*(n-1)/2)对,这个计算量是惊人的,即便你用map-reduce,拥

GCD Expectation Time Limit: 4 Seconds                                     Memory Limit: 262144 KB                             Edward has a set of n integers {a1, a2,...,an}. He randomly picks a nonempty subset {x1, x2,…,xm} (each nonempty subset has

org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.executor.ExecutorException: Statement returned more than one row, where no more than one was expected. at org.mybatis.spring.MyBatisExceptionTranslator.translateExceptio

Http协议规定了不同方法的安全特性和幂等特性,作为服务提供者的服务器必需为客户端提供这些特性. 安全性,仅指该方法的多次调用不会产生副作用,不涉及传统意义上的“安全”,这里的副作用是指资源状态.即,安全的方法不会修改资源状态,尽管多次调用的返回值可能不一样(被其他非安全方法修改过). 幂等性,是指该方法多次调用返回的效果(形式)一致,客户端可以重复调用并且期望同样的结果.幂等的含义类似于编程语言中的setter方法[1],一次调用和多次调用产生的效果是一致的,都是对一个变量进行赋值.安全性和幂

1 什么样的情形需要批量部署 1.操作系统的安装 常见的有collber,red hat satelite(redhat)系统专用. 2.操作系统的配置 常见的有cfengine,puppet,chef,func.其中puppet最受欢迎 3.批量程序的部署 4.批量命令的运行查看状态信息 二.ansible介绍 ansible的架构大致如下 ansible是新出现的运维工具是基于Python研发的糅合了众多老牌运维工具的优点实现了批量操作系统配置.批量程序的部署.批量运行命令等功能. ansi

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

Conjugate 问题描述 在不存在的 \(\text{noip day3}\) 中,小 \(\text{w}\) 见到了一堆堆的谜题. 比如这题为什么会叫共轭? 他并不知道答案. 有 \(n\) 堆谜题,每堆有 \(a_i\) 个,小 \(\text{w}\) 每次从剩下的谜题中选择\(1\)个,然后把\(\tt{Ta}\)所在的那\(1\)堆谜题 全部丢掉. 小 \(\text{w}\) 期望多少次后丢掉第一堆? 输入格式 第一行一个整数 \(n\). 接下来 \(n\) 个整数,表示 \

AudioTrack 在Java应用中,管理和播放一个单一的语音资源 The AudioTrack class manages and plays a single audio resource for Java applications. * It allows streaming of PCM audio buffers to the audio sink for playback. This is * achieved by "pushing" the data to the A

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密 一.总结 一句话总结: 还是要上课和自己找书找博客学习相结合,这样学习效果才好,不能单视频,也不能单书 BP神经网络就是反向传播神经网络 1.BP神经网络是什么? 反向传播神经网络:通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出. BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出.它是一种应用

摘要 更新内容 更新人 更新时间 初版内容 Young 2020.11.20  16:40 贾轩审查确认 Harry 2020.11.20  17:00 和林森沟通问题答疑 参与人:林森.Harry.Young 2020.11.25  16:30 追加问题概述 Young 2020.11.26  10:05 更新问题概述 Young 2020.11.28  20:10 更新问题概述 Young 2020.11.29  10:40 追加收银台&订单优化问题细节 Young 2020.11.29 

模板题 题解主要分为两部分,即Miller-Robin判素数以及关于Pollard-Rho算法 1.Miller-Robin判素数 对于一个数$n$,判定其是否为素数,依次执行以下几步-- (1)若$n=2$在$n$为素数,否则若$n=1$或$n\equiv 0(mod\ 2)$则$n$非素数 (2)对于一个素数$p$,分类讨论 若$(p,n)\ne 1$($=p$),显然根据$p$是否等于$n$可以直接确定$n$是否为素数 若$(p,n)=1$,根据费马小定理要求$p^{n-1}\equiv

题目链接 这的确是一道好题,我们不妨依循思路一步步推导,看问题是如何被解决的. 做一些约定,设$m$为树的叶子节点个数,设$len$为该树的直径(经过的点数). 毫无疑问,直径可能有多条,我们需要把所有直径都破坏掉才能终止,但这些直径并不是毫无联系的. 引理:若$len$为奇数,则所有直径有同一个中点:若$len$为偶数,则所有直径有同一条最中间的边. 至于证明,用反证法即可,大致就是如果存在两条直径的中点不是同一个,那就会产生更长的一条直径. 题目要求的终止状态就是不存在两个可以构成直径的点,

高斯消元可以解决一系列DP序混乱的无向图上(期望)DP DP序 DP序是一道DP的所有状态的一个排列,使状态x所需的所有前置状态都位于状态x前: (通俗的说,在一个状态转移方程中‘=’左侧的状态应该在‘=’右侧的所有状态之后) 于是往往只有按DP序转移状态,才可以保证每个状态值的正确性 一道DP的状态序不是唯一的 常见的有: 某些DAG上dp按拓扑序转移: 某些树上DP先转移x点的子树,后转移x: 某些树上DP先转移x,后转移x点的子树: 线性DP左到右或右到左: 区间DP小到大: 某些记忆化搜

1. 随机试验,样本点,样本空间 若试验具有下列特点: 在相同条件下可重复进行 每次试验的可能结果不止一个,且所有可能结果在实验前是已知的 实验前不能确定哪一个结果会发生 则称该试验为随机试验,常记为 E .  随机试验的每一个可能的结果称为样本点,常用 $\omega$ 表示. 样本点的全体组成的集合称为样本空间,常用$\Omega$表示. 注:样本空间,样本点即中学所学的集合和集合里的点:只不过在概率论学科里,我们习惯称为样本空间和样本点.下面的随机事件,随机事件的运算和关系即子集合,集合的

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计

最近项目中在用Linq Distinct想要将重复的资料去除时,发现它跟Any之类的方法有点不太一样,不能很直觉的在呼叫时直接带入重复数据判断的处理逻辑,所以当我们要用某个成员属性做重复数据的判断时,就必需绕一下路,这边稍微将处理的方法做个整理并记录一下. 首先为了方便接下去说明,我们必须先来准备后面会用到的数据类别,这边一样用笔者最常用来示范的Person类别,内含两个成员属性ID与Name. 01.public struct Person 02.{ 03.#region Property 0

最近项目中在用Linq Distinct想要将重复的资料去除时,发现它跟Any之类的方法有点不太一样,不能很直觉的在呼叫时直接带入重复数据判断的处理逻辑,所以当我们要用某个成员属性做重复数据的判断时,就必需绕一下路,这边稍微将处理的方法做个整理并记录一下. 首先为了方便接下去说明,我们必须先来准备后面会用到的数据类别,这边一样用笔者最常用来示范的Person类别,内含两个成员属性ID与Name. view source print? 01.public struct Person 02.{ 03