概率 公理化 样本 几何

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 ......

斜率公式一 当直线的倾斜角为α（α≠90°）时，直线的斜率k=tanα。 斜率公式二 当直线不与x轴垂直（倾斜角α≠90°）时，任取直线上两点A(a,b)、B(c,d)，直线斜率k=(d-b)/(c-a)或k=(b-d)/(a-c)。 倾斜角90度，斜率不存在 倾斜角0度，斜率为0 参考 直线倾斜角 ......

链接：> https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484734&idx=1&sn=6c4a5ba21bad0058ead4f0e8d9399c72&chksm=ce2d6b5ef95ae248ae7566d87d8aa4a3 ......

除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。 matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象，本篇抛砖引玉，介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。 其 ......

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 ......

解释1：离散微分几何的研究内容包括曲面离散化、曲面离散微分、曲面离散曲率、曲面离散流形等。其中,曲面离散化是将连续曲面转化为离散曲面的过程,离散微分是对离散曲面进行微分运算... 解释2：微分几何是研究光滑曲面上一个无穷小邻域的微分属性，例如导数、曲率等性质。那么如何研究三角网格曲面呢？三角网格是分 ......

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 ......

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) ......

快考NOIP了我在这怼计算几何属于是脑子有点问题，随手记一下板子啥的得了，到时候有啥题目慢慢选上来 基础东西 向量类 (叉积用/只是习惯，懒得写cross了) 1 struct point { 2 double x,y; 3 friend point operator - (const point ......

Problem - C - Codeforces 题意：就如题目所说，从n个向量中，找出两个夹角最小的，输出他们的idx，向量的一个坐标是原点，input中给出了他们的另一个端点的坐标。 做法：先计算出他们与向量（1，0）的夹角，如何算呢？余弦定理，先叉乘后除两向量的长度，得到cos，再用acos函 ......

[TOC] # 基本的二维几何变换 **几何变换**（geometric transformation）：应用于对象几何描述，并改变其位置、方向、大小的操作。有时，也称为建模变换（modeling transformation）。 常用几何变换函数：平移、旋转、缩放。 ## 二维平移 **平移（tr ......

Luogu1452 旋转卡壳，注意判一下平行的情况，另外有个比较简介的求凸包方法，就不用分别求上凸壳和下凸壳再合起来了： ```cpp int is(point a,point b){return a.x==b.x?a.y0||(cross((C-B),(B-A))==0&&is(A,B)==is( ......

# 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！ $ ......

$\text{C++}$ 中的 $\text{complex}$ 库 先判断该题是浮点数据还是整型数据 浮点用 `long double` 或者 `double` 整型用 `long long` 或者 `int` 计算过程出现小数务必使用浮点 ```cpp using Point = std::co ......

参考文献：https://arxiv.org/abs/1707.02968 https://arxiv.org/abs/1511.02251 来自于知乎FUNNY AI 在Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning E ......

//自创几何实体相交法 [TransactionAttribute(Autodesk.Revit.Attributes.TransactionMode.Manual)] public class FindIntersectWallsByGeometry : IExternalCommand { pu ......

## [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][ ......

## 一、前述 4 月 7 日凌晨 3 点，Unit42 在 Twitter 上发表了一个关于通过 OneNote 进行传播恶意软件的样本推文。从最近国外安全媒体及安全人员发布的信息来看，如今用 OneNote 进行钓鱼的恶意事件逐渐增多，以前也分析过一些 Office 恶意样本，主要是 word ......

本文简单介绍在LaTeX中如何在几何图形内嵌入图片。 ### 1、环境 * 操作系统：Ubuntu 22.04 * 编译方式：XeLaTeX ### 2、完整示例代码 ```latex % 博客园，繁星间漫步，陆巍的博客 \documentclass{ctexart} \usepackage{gra ......

https://s.threatbook.com/report/file/99eddc2794077f97a5cfe3098f431c4cfc4fd6353957ee715b2eccbff066ce1d 09:30:16:088, 99eddc2794077f97a5cfe3098f431c4cfc ......

# 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 ......

首先回忆一下基础知识：点到超平面的距离。 样本点表示为$(\mathbf{x}_i, y_i)$ , 其中 $y_i \in \{+1, -1\}$ 表示样本点的类别. 超平面 $(\mathbf{w}, b)$: $\mathbf{w} \mathbf{x}_i + b = 0$. 该点到超平面的 ......

场景 基于GIS相关的集成系统，需要对空间数据做一些判断处理。比如读取WKT数据、点到点、点到线、点到面的距离， 线的长度、面的面积、点是否在面内等处理。 JTS (Java Topology Suite) Java拓扑套件，是Java的处理地理数据的API。 github地址： https://g ......

参考：https://blog.csdn.net/abu935009066/article/details/115304685 相交和不相交是一个最大的分类。 ......

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)。 ......

csharp的类： using System; using System.ComponentModel; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; // Token: 0x02000009 RID: 9 public sealed class ......

**某gobfuscate 混淆样本 静态分析** > gobfuscate 主要对字符信息进行混淆，并不能起到有效的对抗效果； 可结合函数签名、runtime type infomation进行分析。 [toc] # IDA pro准备工作 ~~新版本对go分析效果大有改进，充值变强~~ ## L ......

0 准备： 如果之前用过git，需要清空global设置： # 取消全局配置 git config --global --unset user.name git config --global --unset user.email 2 在本地建立仓库 3 在该仓库下设置： # 每个项目Repo设置自 ......

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 ......