风电 级数 不确定性 概率
2d物理引擎学习 - 基于约束的公式解决接触稳定性问题
先看下直接用弹性碰撞的公式，会出现的问题： Box落在地面上后，没有停在地面上，而是还在不断的下沉。 弹性碰撞公式处理碰撞后弹开没有大问题，但是处理物体碰撞后的接触存在不稳定问题。 如何解决？ 目前物理引擎最主流的解决方法是：基于约束来组织物理公式，而不是直接套用物理公式。 什么叫约束？就是让两个物 ......
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 ......
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…… ......
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。 ......
稳定性与过度开发
按照正常的认知，通常认为软件的功能越完善越好，但是这句话应该加以仔细思考，在什么样的运行环境下、以什么样的方式、加什么样的功能、达到什么样的目的，不能简单的因为某些外因或臆想随意引入代码，尤其在追求稳定性的时候。经过测试的代码也许会按照你的设想运行，但一旦安装之后，涉及这个进程之外的东西，那就很难说 ......
应对 DevOps 中的技术债务：创新与稳定性的微妙平衡
技术性债务在DevOps到底意味着什么？从本质上讲，这是小的开发缺陷的积累，需要不断地返工。它可能由多种原因引起，例如快速交付新功能的压力，这可能会导致团队不得不牺牲代码的整洁和完善。但这些不完整的小代码，如经济上的债务一样，随着时间的推移会产生“利息”，在软件工程里就表现为修改的挑战或添加新功能的 ......
确定了-C#是2023年度的编程语言！
大家好，我是沙漠尽头的狼。在朋友圈看到桂素伟大佬发的喜讯截图，站长赶紧翻译向大家报喜，确定了-C#是2023年度的编程语言！ 在TIOBE指数的历史上，C#首次获得了年度编程语言的奖项。祝贺！二十多年来，C#一直是前10名的选手，现在它正在追赶四大语言，它以一年内最大的涨幅（+1.43%）赢得了这一 ......
直播系统源码，利用重试机制保证服务稳定性
场景 在直播系统源码中有些服务依赖第三方服务或者其他服务，但有时第三方服务偶发性出现问题并且会快速的恢复，而直播系统源码可能因为这些偶发性出现问题。所以无法保证以来服务的可靠性，但是我们可以通过其他的方式来保证我们的服务是稳定的，可靠的。重试机制可以协助我们构建健壮的直播系统源码服务。比如调用第三方 ......
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 ......
ifc中通过x轴、z轴方向确定y轴方向
在三维空间中，给定x轴和z轴的方向，我们可以使用叉乘（Cross Product）来计算y轴的方向。叉乘是向量的运算，表示两个向量垂直的关系。假设有两个向量v1和v2，叉乘的结果是一个向量v3，这个向量v3垂直于v1和v2。以下是一个简单的Java方法，用于根据x轴和z轴的方向计算y轴的方向： pu ......
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 ......
护航千行百业高质量发展，天翼云加速构建稳定性保障能力体系！
12月27日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的2023系统稳定性与精益软件工程大会-云服务稳定性保障技术专场暨稳定性保障实验室年会在北京举行。 ......
【稳定性】浅谈11.11大促之预案演练 | 京东物流技术团队
一、预案演练 预案演练主要解决的问题是：根据单个系统的应急预案，模拟应用系统的一种或多种故障场景，验证系统的可靠性。 1.1、预案演练形式 预案演练根据应急预案组织相关的应急组织机构和人员，针对事先假设的异常应急场景，通过模拟实际决策、指挥和技术操作，完成应急响应及处置的过程，从而检验和提高相关人员 ......
antd-vue Modal.confirm方法 执行确定事件弹窗没关闭
vue版本：3.4.x antd-vue版本： 4.0.8 原因：是vue更新到3.4.x版本，某些api和antd-vue不兼容 解决方式：将vue版本锁定3.3.4 ......
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 ......
2023年终总结：在不确定中寻找确定
昨天收到一位微信好友的消息让我帮忙看下他的年终总结，我才意识到不知不觉中今年已经要结束了，在工作的最后一天回想了今年发生的事情，觉得有必要记录一下，也算是为有喜有悲的一年画一个完整的句号吧。 关于工作 今年在工作和职业发展上用一句话总结来说，大概是在期望之内，但又有些惊喜。 熟悉的人都知道，我最近几 ......
3分钟了解Android中稳定性测试
一、什么是Monkey Monkey在英文里的含义是猴子，在测试行业的学名叫“猴子测试”，指的是没有测试经验的人甚至是根本不懂计算机的人（就像一只猴子），不需要知道程序的任何用户交互方面的知识，给他一个程序，他就会对他看到的任何界面进行操作，当然操作是无目的的、随便乱按乱点的，这种测试在产品周期的早 ......
华为云开发者日，让开发者成为产业发展的决定性力量
近日，华为云开发者日·2023年度创享峰会在京成功举办。作为开发者生态系列活动的年度收官之作，峰会现场600余名开发者与华为云、鲲鹏、昇腾等领域技术专家齐聚一堂，共话人工智能产业的发展现状与前沿洞察。 ......
绩效面谈时在跟员工的沟通中都会出现那些不确定的因素？
绩效面谈是组织中不可或缺的管理环节，它为员工提供了反馈、明确目标、促进沟通、识别培训需求、确定职业发展路径的机会，同时也有助于强化组织文化，激励员工并提高其工作动力。通过有效的绩效面谈，员工可以更好地了解自己的工作表现，明确未来的发展方向，提升技能和效率，从而实现个人和组织的共同成长。 但是在绩效面 ......
[CSS]border-image-slice宽高不确定时自定义边框
宽高不确定时自定义边框效果： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> < ......
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 ......
HarmonyOS应用兼容稳定性云测试
兼容性测试 兼容性测试主要验证HarmonyOS应用在华为真机设备上运行的兼容性问题，包括首次安装、再次安装、启动、卸载、崩溃、黑白屏、闪退、运行错误、无法回退、无响应、设计约束场景。具体兼容性测试项的详细说明请参考兼容性测试标准。 兼容性测试支持TV、智能穿戴 (Wearable)设备和Phone ......
EtherCAT协议和Modbus协议在风电领域
EtherCAT协议是一种用于工业自动化的通信协议，常用于微电网的协调和控制。由于使用分布式能源的用户往往缺乏专业性，微电网的协调和控制必须高度智能。当应用于微电网时，EtherCAT总线技术可以替代能源自动化领域现有的通信技术，提高协调微网络控制系统的通信速度，实时实现协调微网络的控制策略的效率。 ......
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。 ......
确定字符串是否包含为以字符串
用一个算法来识别一个字符串是否是唯一的，如果是就yes如果不是就no 废话不多说，直接上代码 #include <iostream> using namespace std; const int N=24; int a[N];//a数组用来统计每个字符出现的次数 int main() { strin ......
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 ......
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 \( ......