概率qos

一. 随机事件与概率 1.1 随机现象 在自然界和人类活动中，发生的现象多种多样，比如下列这些现象： 1. 偶数能被2整除 2. 光的速度是常数 3. 一家门店一天之内的订单量 4. 一个新生儿可能是男生也可能是女生 5. AB实验存在对照组和实验组 6. 李华上厕所的时间 不难发现，其中①②⑤这类 ......

1.这里密度比较抽象，可以理解成高度，更直观 f(x,y)可以理解成一个区域中某一点的高度，那f(x,y)的二重积分就是这个区域*对应的高度=体积 关于 边缘概率密度，实际是一个截面的面积，和高度不一样了。 fx(x)指对x的边缘密度，意义是垂直x轴切片，给一个x，输出x处的截面积 fy(y)指对y ......

随机变量与分布函数 随机变量本质上就是个变量，它分为两种：连续型随机变量（变量的可能取值是连续的，比如小酱等车的时间没法精确到准确的值）和离散型随机变量（变量的可能取值是离散的，比如小酱扔硬币只有正反面两种值）。 分布函数的定义：假如 \(X\) 是个随机变量，那么它的分布函数 \(F(x)\) 被 ......

那些分布 二项分布 泊松分布 几何分布 帕斯卡分布 均匀分布 指数分布 正态分布 它们的参数、概率密度函数与分布函数、统计特征、意义 那些公式 期望 \[E(g(X))=\int_{-\infty}^{+\infty}g(t)f(t)dt. \]密度函数 \(y=g(x)\)处处可导且严格单调，则： ......

传送门 description \(T\) 次询问，每次给定 \(n,m,p\)，总共 \(n+m\) 局游戏，每局 A 有 \(p\) 的概率获胜。一局游戏获胜 A 的得分加 1，否则减 1，但是如果 A 在得分为 0 的情况下输了一局，得分不变。求 A 赢 \(n\) 局，输 \(m\) 局后游 ......

概率 & 期望 样本空间、随机事件 定义 一个随机现象中可能发生的不能再细分的结果被称为 样本点。所有样本点的集合称为 样本空间，通常用 \(\Omega\) 来表示。 一个 随机事件 是样本空间 \(\Omega\) 的子集，它由若干样本点构成，用大写字母 \(A, B, C, \cdots\) ......

MQTT 根据此处定义的服务质量 (QoS) 级别传送应用程序消息。 传送协议是对称的，在下面的描述中，客户端和服务器各自可以充当发送者或接收者的角色。 传送协议仅涉及将应用程序消息从单个发送方传送到单个接收方。 当服务器向多个客户端传递应用程序消息时，每个客户端都会被单独处理。 用于向客户端传送出 ......

题面传送门 description 求 \(n\) 个结点的无标号有根二叉树叶子结点的期望个数。 \(1\leq n\leq 10^9\) solution 设 \(g_n\) 为 \(n\) 个点的有根无标号二叉树的个数，\(f_n\) 为所有 \(n\) 个点的有根无标号二叉树的叶子结点个数和， ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用 ......

PUBREC 数据包是对 QoS 2 的 PUBLISH 数据包的响应。它是 QoS 2 协议交换的第二个数据包。 该数据包剩余长度为2 该数据包没有Payload 该数据包可变包头长度为2个字节 1. 固定包头 Fixed Header Bit 7 6 5 4 3 2 1 0 byte 1 MQT ......

PUBCOMP 数据包是对 PUBREL 数据包的响应。 它是 QoS 2 协议交换的第四个也是最后一个数据包。 1. 固定包头 Fixed header Bit 7 6 5 4 3 2 1 0 byte 1 MQTT Control Packet type (7) Reserved 0 1 1 1 ......

PUBREL 数据包是对 PUBREC 数据包的响应。 它是 QoS 2 协议交换的第三个数据包。 该数据包剩余长度为2 该数据包没有Payload 该数据包可变包头长度为2个字节 1. 固定包头 Fixed Header Bit 7 6 5 4 3 2 1 0 byte 1 MQTT Contro ......

只做理解类记录，哪个知识点忘了去看视频。前四章是概率，看的框框老师。 概率论 1、随机试验：可重复性、可预知性、不确定性 2、样本空间：随机试验E的所有可能结果，记为S或Ω 3、样本点：样本空间中的每一个元素e 4、随机事件：样本空间的子集，简称事件 5、事件发生：子集中某个样本点出现，不需要全部样 ......

一、基本概念 1. 随机试验 具有以下特点的试验称为随机试验（通常用 \(E\) 表示）： 可以在相同条件下重复进行 可能出现的结果有多个且试验之前知道所有的结果 试验结束后出现哪种结果是随机的 说人话：就是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测 例子 \(E_1\)：抛一枚硬币，观察正、反面出 ......

随着云基础业务类型和硬件资源的日益丰富，数据中心的资源利用率得到了显著提高，但也带来了资源争用的风险。在提高节点资源利用率的同时，确保应用程序的 QoS（Quality of Service），并避免 Noisy Neighbor 问题是一个关键挑战。 ......

1、经典车羊问题 假设你参加一个游戏节目，有三扇关闭的门，其中一扇后面有一辆汽车，而其他两扇后面是山羊。你首先选择一扇门，然后主持人打开另外两扇门中的一扇，露出其中一只山羊。 现在，你可以选择是否改变自己的选择，选择另外一扇未被打开的门。那么，应该改变选择还是保持原来的选择呢？ import ran ......

题目描述 一个软件有 \(s\) 个子系统，会产生 \(n\) 种 bug。 某人一天发现一个 bug，这个 bug 属于某种 bug，发生在某个子系统中。 求找到所有的 \(n\) 种 bug，且每个子系统都找到 bug，这样所要的天数的期望。 bug 的数量是无穷大的，所以发现一个 bug，出现 ......

Qos quality of service Ocelot supports one Qos capability at the current time.You can set on a per Route basis if you want to use a circuit breaker wh ......

浅谈概率论 说句鲜花：明天就是月考，马上就是 csp。但是不想学有用的东西，就写了这篇博客。 严格数学公理体系：（水平不够，暂略） 贝叶斯公式： 定义 \(P(A|B)\) 为发生 \(B\) 事件下发生 \(A\) 事件的概率。则有 \(P(A|B) = \dfrac{P(B|A)P(A)}{P( ......

\(4\) 个骰子同时扔出，\(2\) 面同时朝上的概率为: 个人思路（不保证正确）： \(1st\) 为 \(6\) 的概率是：\(\frac{1}{6}\) \(2st\) 为 \(6\) 的概率是：\(\frac{1}{6}\) \(3st\) 不为 \(6\) 的概率是：\(\frac{5} ......

1. 分布律 定义 分布律只针对离散型随机变量，连续型没有 设离散型随机变量可能取值为\(x_k(k=1,2,...)\),事件\(\{X=x_k\}\)的概率为离散型随机变量\(X\)的分布律，记作\(P\{X=x_k\} = p_k,k=1,2...\) 性质 \(p_k>=0\) 。\(p_k ......

事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验概率。 事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。 先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料，也有 ......

首先考虑当节点数为n时，有多少个二叉树 设\(f[i]\)表示节点为i时二叉树的个数，有 \[f[n]=\sum_{i=1}^{n-1}f[i]f[n-1-i] \]注意这种递推式子也是卡特兰数的一种形式，所以为卡特兰数 其实手写出前四项为1,2,5,14我们就要有足够的敏感度知道这是卡特兰数 然后 ......

几何分布 \[P(x=k)=(1-a)^{k-1}a,k>0 \]容易发现，\(E(x)=\dfrac{1}{a}\)。 Min-Max 容斥 对于集合 \(S\)，有： \[\max(S)=\sum_{T\subseteq S,T\neq \emptyset}\min(T)(-1)^{|T|+1} ......

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， ......

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 ......