概率part3 part
(坚持每天写算法)基础算法复习与学习part1基础算法1-7——高精度减法(处理t=1和t>1代码的写法,t为操作次数)
题目: 思路:这一道题其实和高精度加法的思路是差不多的,都是使用算式进行模拟。 重点:关于代码怎么写,在高精度加法那里还看不太出来(我也没有写),但是在高精度减法这里就完全可以看出来了。我们在加法算式里面,一般是A[i]+B[i]+t,但是也可以这么写:t+A[i]+B[i],我们可以先写进位,然后 ......
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 ......
(坚持每天写算法)算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法
高精度加法,其实就是模拟我们普通算式的步骤,比如是267+58,首先个位相加,7 + 8 = 15 , 1给到十位(也就是进位),留下5,然后算十位,同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环(个位到十位到百位……)都需要一个t来充当进位,使用数组来存储或者使用vector(容器),我这 ......
如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana|Part 1
https://juejin.cn/post/7314144983019323433 如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana|Part 1 2023-12-20 1,287 阅读5分钟 本系列将分成三个部分,您将学习如何使用 Helm 在 Kubernete ......
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…… ......
如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana|Part 2
在 Part 1 中,我们一起了解了什么是 Prometheus 和 Grafana,以及使用这些工具的前提条件和优势。在本部分,将继续带您学习如何安装 Helm 以及如何使用 Prometheus Helm Charts。 开始使用 Helm 和 Helm Chart ArtifactHub 为 ......
(坚持每天都写算法)算法复习与学习part1基础算法1-5
今天是写题,数的的三次方根。 使用二分法,浮点数不能位运算直接/2即可。 //这道题很难想到二分,二分查找是查找,就是找哪个地方有目标数 //一般是用在区间上的, //总结:二分要求是有查找条件且是查找,符合这两个条件就可以考虑 //不过这里可以把从0到n的浮点数当成一个区间,看数值范围的话,n的话 ......
(坚持每天都写算法)算法基础复习part1基础算法1-4——二分
二分使用的前提是有序性的条件如果要找以下情况: 1.找大于等于数的第一个位置 2.找小于等于数的第一个位置 二分使用的前提是无序性的条件下如果要找以下情况: 1.找最大值 2.找最小值 二分法一般有边界问题,如果是有序性的条件下的话只要记住一句话:有加必有减。 这里是示例代码: int mid = ......
即时通讯技术文集(第31期):IM开发综合技术合集(Part4) [共13篇]
为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章,我将在每周三推送新的一期技术文集,本次是第31 期。 [- 1 -] IM消息ID技术专题(一):微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇) [链接] http://www.52im.net/thread-1998-1-1.h ......
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。 ......
(坚持每天都写算法)算法基础复习part1基础算法1-3
发现了一个不太好的习惯,我写东西不喜欢Tab一下,导致行与行之间有点难区分。 题目: 思路:这道题其实考的就是归并,2可以和3比,也可以和6比,也就是说2是可以被使用多次的。之所以使用归并,是因为单个的2以及单个的3也就是单个的数字可以看成是一个数组(关于这个想法,集合也是通用的),那么就要给数组进 ......
当代软件工程师技术面试准备Part1
当代软件工程师技术面试准备Part1 一. 编码 - Leetcode LeetCode是一个在线的编程练习平台,专注于帮助程序员提升他们的编程技能。该平台提供了大量的算法和数据结构问题,涵盖了各种难度级别,从简单到困难。LeetCode的主要目标是帮助程序员准备技术面试,特别是在软件工程和计算机科 ......
(坚持每天都写算法)算法基础复习part1基础算法1-2——归并排序
前言:本来想着找模板,但是第一篇的观感我自己觉得还可以(摆烂),所以就不搞了。 归并排序,是一种分治算法。当问题具有最优子结构并且子问题之间是互相独立的再加上子问题的规模可以是很小以至于很容易解决的以及子问题可以合并成整个问题的解,那么就可以考虑使用分治算法。子问题互相独立,即各个子问题所占的资源是 ......
(坚持每天都写算法)算法基础复习part1基础算法1-1——快排
之前写过大概100多道的题目,但是之后因为各种原因很久都没有碰过算法题目,记忆丢失,虽然写题的时候有思路,但是一些语言完全就忘记怎么写了,之后应该也会出一些多语言练习,巩固一下语言基础。 本来想着有笔记所以就只是创建博客但是没有写,然后最近找实习什么的压力蛮大的,所以就写一下纯当疏解压力了。 由于是 ......
pycharm OSError: File contains no valid workbook part 错误解决
5.1报错信息 报错1:OSError: File contains no valid workbook part 报错2:InvalidFileException: openpyxl does not support the old .xls file format, please use xlr ......
Kafka消费端抛出异常Offset commit cannot be completed since the consumer is not part of an active group for auto partition assignment; it is likely that the consumer was kicked out of the group的解决方案
总结/朱季谦 在一次测试Kafka通过consumer.subscribe()指定偏移量Offset消费过程中,因为设置参数不当,出现了一个异常提示—— [2024-01-04 16:06:32.552][ERROR][main][org.apache.kafka.clients.consumer. ......
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 ......
即时通讯技术文集(第30期):IM开发综合技术合集(Part3) [共16篇]
为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章,我将在每周三推送新的一期技术文集,本次是第30 期。 [- 1 -] 全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等 [链接] http://www.52im.net/thread-1802-1-1.html [摘要] 本文我们一起全 ......
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 ......
代码随想录二叉树day14part1
二叉树day14 part1 题型: 1.二叉树理论基础 1.1 二叉树种类 满二叉树 如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点,并且度为0的结点在同一层上,则这棵二叉树为满二叉树。 完全二叉树 完全二叉树的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最 ......
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 ......
即时通讯技术文集(第29期):IM开发技术合集(Part2) [共18篇]
为了更好地分类阅读 52im.net 总计1000多篇精编文章,我将在每周三推送新的一期技术文集,本次是第29 期。 [- 1 -] 谈谈移动端 IM 开发中登录请求的优化 [链接] http://www.52im.net/thread-282-1-1.html [摘要] 到底是“登陆”还是“登录” ......
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。 ......
算法学习Day10栈和队列part1
Day10栈和队列part1 By HQWQF 2023/12/21 笔记 232.用栈实现队列 使用栈实现队列的下列操作: push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。 pop() -- 从队列首部移除元素。 peek() -- 返回队列首部的元素。 empty() -- 返回队列是否为空。 ......
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 ......
(15-418)Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling
高性能编程的三个目标: 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案,之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下,所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律,程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......