减速器 风向 概率 板块

公式速查 几种常见分布极其数字特征 名称 符号 公式$P(x=k)$/$f(x)$ 期望 方差 0-1分布 $B(1, p)$ $pk(1-p)$ $p$ $p(1-p)$ 二项分布 $B(n,p)$ $\dbinom n k pk(1-p)$ $np$ $np(1-p)$ 泊松分布 $P(\lam ......

泊松定理内容 设实验\(E\)是由实验\(E_0\)形成的n重伯努利概型，\(A\)和\(\overline{A}\)是\(E_0\)的事件，\(P(A) = p_n\) , \(P(\overline{A})=1-p_n=q_n(0<p_n<1)\)则当\(n\rightarrow+\infty且 ......

2023-09-23：用go语言，假设每一次获得随机数的时候，这个数字大于100的概率是P。 尝试N次，其中大于100的次数在A次~B次之间的概率是多少? 0 < P < 1, P是double类型， 1 <= A <= B <= N <= 100。 来自左程云。 答案2023-09-23： 首先， ......

日趋成熟稳定的国内版本，与即将加速启航的海外战略齐头并进，Tapdata 将为全球用户带来高质量的实时数据服务。 ......

工程概论作业2——查重算法 GitHub仓库：点击跳转 目录工程概论作业2——查重算法作业信息作业需求PSP表格开发环境算法设计算法思路函数列表程序流程性能分析单元测试测试样例分词与统计词频计算向量内积计算向量的模计算相似度并写入文件终端总执行结果异常处理输入地址格式有误文件访问异常参考文献 作业信 ......

概率论与数理统计公式梳理 公理化 性质公式 对任意有限个互斥事件\(A_1,A_2,A_3,\dots,A_n\),有 \[P( \]\[P(\bar A)=1-P(A) \tag 2 \] ......

概率论与数理统计 第一章，概率论的基本概念 1.1 随机事件 频率是随机变量 频率与概率的关系： 频率在一定程度上反映了事件发生可能性的大小,尽管每进行一次试验,所得到的频率各不相同,但只要重复试验的次数足够多,频率与概率会非常接近. 频率与试验次数有关,概率与试验次数无关,它是一个理论值. 实际中 ......

转载：7.3 Verilog 随机数及概率分布 | 菜鸟教程 (runoob.com) 随机数 Verilog 中使用系统任务 $random(seed) 产生随机数，seed 为随机数种子。 seed 值不同，产生的随机数也不同。如果 seed 相同，产生的随机数也是一样的。 可以为 seed 赋 ......

data = [342.8, 337.96, 336.68, 337.94, 337.35, 340.4, 342.42, 341.86, 339.4, 341.76, 342.9, 343.63, 338.88, 339.43] # 风向角度区分 directions = { "北": [(348 ......

有关概率的概念通常是难以直观地加以解释地，直观常常会犯错。因此为了看清概率论的全貌，我们首先要了解概率论的基本概念和公理。 概率空间包括三部分：样本空间、事件集和概率测度。我们在离散情形下对此已经有一定了解了。下面我们给出连续情形下概率空间的定义。 algebra与\(\sigma\)-algebr ......

引言 《双色球头奖概率与被雷劈中的概率哪个高？》 《3人轮流射击，枪法最差的反而更容易活下来？》 让我们用Java来探索ta们！ 悖论1：著名的三门问题 规则描述：你正在参加一个游戏节目，你被要求在三扇门中选择一扇：其中一扇后面有一辆车；其余两扇后面则是山羊。你选择了一道门，假设是一号门，然后知道门 ......

NPU开发指南-加速器架构的设计空间探索 以下以最近的一篇论文为例，来分析加速器架构的设计空间探索，DeFiNES: Enabling Fast Exploration of the Depth-first Scheduling Space for DNN Accelerators through ......

定义 方差：描述数据与均值的偏离程度 标准差：为了更直观的描述数据与均值的偏离程度，标准差=√方差 均方误差：描述数据与真实值的偏离程度 方差计算示例 求下面一组数的方差:1 2 3 4 5a) 先求平均数(1+2+3+4+5)/5=3b) 再求各个数与均值差的平方和∑(x-E(x))2=(1-3) ......

#4 设计限速器 在网络系统中，限速器用于控制客户端或服务发送流量的速率。在HTTP世界中，限速器限制在指定时间内允许发送的客户端请求数量。如果API请求数超过了限速器定义的阈值，超出调用都会被阻止。下面是几个例子： - 用户每秒最多只能写2篇文章。 - 同一IP地址每天最多只能创建10个账户。 - ......

# 概率和期望 - 古典概型： - 试验只有有限个基本结果 - 试验的每个结果出现的可能性是相同的 ### 概率的二项式分布 $P(X=k)=C_n^kP^k(1-p)^{n-k}$ ### 期望的可加性 - 用期望的可加性计算时，注意：不考虑所有其他无关变量（不论是否有影响），只考虑当前变量！ $ ......

## [Broken robot](https://www.luogu.com.cn/problem/CF24D) 设 $f[i][j]$ 表示从 $(i,j)$ 到最后一行的期望步数。 状态转移方程： $$f[i][j]=\begin{cases}\frac{1}{4}(f[i][j]+f[i][ ......

在万物互联的时代，人均持有设备量不断攀升，设备和场景的多样性，每个设备都需要独立开发一个应用，先安装后使用、不同设备的能力不兼容等传统应用的短板逐步暴露出来。在此背景下，应用提供方和用户都迫切需要一种新的服务提供方式，使应用开发更简单、服务的获取和使用更便捷，原子化服务也就此诞生。 原子服务与微服务 ......

# 概率与统计 为了方便，有以下定义： 设有一个数列 ${x_n}$。不同的值有 $k$ 个。每个值的出现频次构成一个数列 ${f_k}$，每个值出现的频率构成一个数列 ${p_k}$，每个 $p_i = \frac{f_i}{n}$。 ## I 平均数 > 1. 平均数 $\text{(Avera ......

（1）公众号付费阅读收入可观，一篇文章收入达 5w+ 提供的案例是西风那个教人作妖的文章。我觉得任何人都适合做这个，没有知识储备没关系，可以从现有的权谋书上摘抄，然后拿GPT润色。 （2.1）视频号图书带货，小学数学讲解引爆热度，销售火爆 （2.2）大学生就业思路：利用信息差找到赚钱机会 这个比较适 ......

对于个体来说，有概率但是不一定发生。 但是从群体统计学角度来说，则容易看出端倪。 因此，可以说统计学是对概率的验证(根据事件发生的结果，来验证概率是否正确，后验)，也可以是估计(根据事件结果给定一个初始的概率，先验)。 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33511 根据报告合集显示，在消费者的亲友分享、社交平台、订单评价等环节，00后表现出活跃的参与度，而90后和95后在部分环节也较为活跃。相比之下，70后和80后在分享中的参与度最低，主要以亲友分享为主。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末3 ......

一直在等学习概率论这门课后再开，但是老师一节课讲的内容我两分钟就能看完，恰巧昨天打了一次比赛遇到求期望DP，是时候学一下了。 概率DP主要用于求解期望、概率等题目。 转移方程有时比较灵活。 一般求概率是正推，求期望是逆推。通过题目可以体会到这点。 ——by kuangbin 首先先推荐几篇参考的论文 ......

### 概率论 样本点：一个随机试验的某种可能的结果。 样本空间 $Ω$：所有可能结果构成的集合 随机事件 $A$：在一个给定的样本空间中，样本空间的子集，即由多个样本点构成的集合。 随机变量 $P(A)$：把样本点映射为实数的函数，分为离散型、连续型。离散型随机变量的取值为有限或实数。 我们称 $ ......

01大赛介绍 中国硬件创新创客大赛始于2015年，由深圳华秋电子有限公司主办，至今已经成功举办八届，赛事范围覆盖华南、华东、华北三大地区，超10个省市区域。 大赛影响了超过45万工程师群体，吸引了35000多名硬创先锋报名参加线上线下培训会，并成功聚集了400多家生态合作伙伴，与 500多家顶级投资 ......

自 3.0 版本发布以来，在研发人员和社区用户的不断努力下，时序数据库（Time Series Database）TDengine 做了大量更新，产品性能、稳定性和易用性都在不断提升。 近期，TDengine 3.1.0.0 终于成功发布，下面我们向大家介绍一下这一版涉及到的重大更新。 查询性能优化 ......

第三道题考试没做出来，今天网上找到原题描述，才发现是理解有误。 ## 题意 题目背景为元神和星穹铁道的抽卡系统，我也不玩，根本不懂什么大保底机制。 务必理解：当抽到常驻5星后，触发了**大保底机制**，**以后每抽一发**有p的概率抽到当期5星，其余的1-p概率不出5星。 再结合题意，一定要明白：8 ......

TurboHub 是一个免费的 Github 资源加速下载站点，可以帮助你快速下载 Github 上的资源。其核心逻辑是通过 Azure Static Web Apps 服务和 Azure Functions 服务，将 Github 上的资源通过中间服务器进行转发，从而实现加速下载的目的。 由于每个 ......

# 一、一些定义 注：以下定义 **并非** 严谨定义，只是便于理解。 - $P(A)$：事件 $A$ 发生的概率。 - $E(X)$：随机变量 $X$ 的期望值，有公式 $E(X) = \displaystyle \sum_{w}w \times P(X = w)$。 - 独立事件：两个事件 $A ......

#引入 概率 DP 用于解决概率问题与期望问题，建议先对概率和期望的内容有一定了解。一般情况下，解决概率问题需要顺序循环，而解决期望问题使用逆序循环，如果定义的状态转移方程存在后效性问题，还需要用到 高斯消元 来优化。概率 DP 也会结合其他知识进行考察，例如 状态压缩，树上进行DP转移等。 #求法 ......

今天我们来回顾一下今年年初到本周出现的主流板块及核心个股的表现；在回顾之前，先唠叨几句：1：万物兼周期，无论是大家的盈利模式，还是板块，还是个股等，其实都是在周期循环运行的；没有一种模式在不进行修正的情况下，可以一直适应市场；也没有一个板块就可以持续强势下去；更不存在一只股票可以永远往上走，就是价值 ......