Bob 的生存概率问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：Bob 的生存概率问题 CSDN：Bob 的生存概率问题 题目描述 给定五个参数 n , m , i , j , k，表示在一个 n*m 的区域，Bob 处在 (i,j) 点，每次 Bob 等概率的向上、 下、左、右四个方向移动一步，Bob
怪兽存活概率问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：怪兽存活概率问题 CSDN：怪兽存活概率问题 题目描述 给定3个参数，N，M，K 怪兽有 N 滴血，等着英雄来砍自己，英雄每一次打击，都会让怪兽流失， 怪兽每一次流失的血量在区间[0……M]上等概率的获得一个值，求 K 次打击之后，英雄把怪兽砍死
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
摘要：本次就和大家聊一聊深度学习中的概率。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习中的概率》，作者： chengxiaoli。 为什么会用到概率呢？因为在深度学习中经常会需要处理随机的数据，或者包含随机性的任务，随机性也来自非常多的方面，所以在存在不确定性的情况下，都需要用到概率
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
本文的主要内容是一些统计力学中的基础的概率论知识，如密度函数、分布函数和贝叶斯定理的一些基本概念，主要作为一个简单的知识内容记录和分享，后续还有更多的同系列文章。
可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
摘要：Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》，作者：李长安。 1、任务解析 详细描述： Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样， 此任务的目标是在 Paddle 框架中，基于现有概率分布方案
正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均...
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数 n（试验次数）、p（单次成功概率）和 k（成功次数）定义。概率质量函数 P(k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k)。NumPy 的 `random.binomial(...
摘要：在实际使用过程中，数据库集群级的故障并非高概率事件，如何安全高效地帮助客户备份恢复一部分数据库元素，才是更加实际的需求，这也是细粒度备份恢复的意义所在。 本文分享自华为云社区《GaussDB（DWS）之物理细粒度备份恢复》，作者：我的橘子呢 。 1. 认识物理细粒度备份恢复 相对于集群级备份恢
泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为 P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!。NumPy 的 `random.poisson()` 可生成泊松分布数据。当 λ 很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同 λ 下的分布及模拟...
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视...
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验，并通过SPSS实现了一个卡方检验例子，不仅对结果进行了解释，而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3d
核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现，是一个比较基础的概率分布近似手段。
概述G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可
https://www.cnblogs.com/Rohn/p/15123758.html Latency，中文译作延迟，Tail Latency即尾延迟。 实际生产中的Latency是一种（概率）分布，实际上被描述为百分位数。 延迟可以在 75% 百分位处翻倍，在 99% 之后高出 100 倍。 什
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
前端要不要学习设计模式 始终认为每个行业都有自己的特点，各自的专业性。一个开发工程师如果不知道电脑是哪些基本硬件组成，那么我们大概率都会认为这个人非常不专业。那么前端要不要学设计模式呢？设计模式跟前端有多大关系呢？ 前端工程师首先是一个工程师，既然是一个软件工程师，那么类似设计模式、数据结构、网络相
