概率 三大
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
面向对象的三大特性及派生和组合
面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 --> 派生和组合 【一】封装 【1】什么是封装 在程序设计中，封装（Encapsulation）是对具体对象的一种抽象 封装就是对具体对象的一种抽象 简单理解就是将不想让别人看到的东西全部藏起来 【2】为什么要封装 封装数据的主要原因 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全）
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
概率生成函数（[CTSC2006] 歌唱王国 题解）
如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i（即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列），那么有概率生成函数：F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i，概率生成函数具有一些性质，这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......
Python教程(21)——面向对象编程的三大特性
Python教程(21)——面向对象编程的三大特性 在Python中，面向对象编程是一种核心的编程思想。Python被称为“一切皆对象”的语言，因为在Python中，几乎所有的数据都被视为对象。这包括数字、字符串、列表、函数等基本类型，还有自定义的类和对象。 Python中的面向对象编程提供了类（C ......
成功三大定律：荷花定律、金蝉定律、竹子定律
在阅读此文之前，麻烦您点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！ 成功是每个人都向往的，但是成功的道路并不总是平坦的。在追求成功的道路上，我们需要不断努力、坚持和奋斗。而成功三大定律——荷花定律、金蝉定律、竹子定律，就是指引我们走向成功的三个重要法则。 一、 ......
程序员三大基础思维简谈：协议、接口和分层
不管是硬件设备、软件概念或者是网络通讯中，协议、接口无处不在，软件系统离不开分层模型。我认为它们应该是计算机类专业中基础的基础，是必学的课程或概念。协议和分层，各种课程都有涉及，但可惜的是，很多计算机类专业都没有设立接口技术这一项。 我当年上大学，接口技术只是一门不受重视的选修课，老师不讲，学生不用 ......
CF1864H Asterism Stream【概率 DP，矩阵优化】
给定一变量，初始为 \(1\)，每次等概率随机进行以下两种操作之一： 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据，\(T\le 100\)，\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的，感觉太深刻。 ......
Python面向对象三大特性之封装
【一】面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 其中最重要的一个特性就是封装。 封装指的就是把数据与功能都整合到一起 听起来是不是很熟悉，没错，我们之前所说的”整合“二字其实就是封装的通俗说法。 除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现 ......
面向对象三大特性
面向对象三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 其中最重要的一个特性就是封装。 封装指的就是把数据与功能都整合到一起 除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现：隐藏与开放接口 【一】封装 （1）什么是封装 在程序设计中，封装（Encapsula ......
面向对象的三大特性
面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 其中最重要的一个特性就是封装。 封装指的就是把数据与功能都整合到一起 听起来是不是很熟悉，没错，我们之前所说的”整合“二字其实就是封装的通俗说法。 除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现：隐藏 ......
MySQL三大日志，mvcc、DateTime 类型等
1、MySQL事务隔离级别详解 解决幻读的方法 解决幻读的方式有很多，但是它们的核心思想就是一个事务在操作某张表数据的时候，另外一个事务不允许新增或者删除这张表中的数据了。解决幻读的方式主要有以下几种： 将事务隔离级别调整为 SERIALIZABLE 。 在可重复读的事务级别下，给事务操作的这张表添 ......
python面向对象三大特性之封装
python面向对象三大特性之封装 【一】什么是封装 封装就是对具体对象的一种抽象 简单理解就是将不想让别人看到的东西全部藏起来 【二】为什么要封装 有些敏感数据，我们不想让其他的用户或者开发者看到 所以我们就会选择进行封装也就是隐藏这部分不想被别人看到的内容 【三】如何封装 class Perso ......
python面向对象的三大特征
【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
概率论复习笔记
$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......
MySQL三大日志(binlog、redo log和undo log)详解
MySQL三大日志(binlog、redo log和undo log)详解 MySQL 日志 主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。其中，比较重要的还要属二进制日志 binlog（归档日志）和事务日志 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。 re ......
数学：数学三大核心领域概述（转载文章）
声明：本文转载自《数学三大核心领域概述：代数、几何、分析》，原文作者【数学与人工智能】；本文版权归属于【数学与人工智能】。 数学三大核心领域概述：代数、几何、分析 （作者： 数学与人工智能 发表时间： 2022-04-07 12:36） 0、数学概述： 数学发展到现在，已经成为科学世界中拥有100多 ......
为了降低个人股票投资者的决策误判概率，我们做了一款软件
对于个人股票投资者而言，避免投资决策误判是最重要且最首要的，盈利多少都是次要的。 这是一个什么样的软件？ 这是一个面向个人股票投资者的决策辅助工具【棱镜】，它旨在将你的分析决策逻辑转化为由文字和框架转化为算法，让计算机和算法辅助你共同决策，降低决策误判概率。网站：prismray.cn 为什么要做这 ......
概率论期末复习【更新中】
第五章 多维随机变量 多维随机变量函数的分布： 离散的： \(若X\sim B(n_1,p), Y\sim B(n_2,p),且X和Y相互独立，则X+Y\sim B(n_1+n_2,p)\) \(若X\sim P(\lambda_1)和Y\sim P(\lambda_2)相互独立，则X+Y\sim ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
概率dp
概率dp f[x]表示能走到x号城市的概率, f[1] = 1 考虑从x号城市出发到y号城市的高速公路, 通过x号城市走到y号城市的概率有多大? f[y] += f[x] / d[x], d[x]表示从x号城市出发的高速公路一共有多少条; 能走到y号城市的概率 \[f[y] = \sum_{x\in ......
《Java架构师的第一性原理》28Java基础之三大框架（SpringBoot、Spring、SpringMVC、MyBatis）
1. Spring框架 Spring框架的七大模块 Spring Core：框架的最基础部分，提供 IoC 容器，对 bean 进行管理。 Spring Context：继承BeanFactory，提供上下文信息，扩展出JNDI、EJB、电子邮件、国际化等功能。 Spring DAO：提供了JDBC ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......