一、Java引用介绍众所周知，Java中是JVM负责内存的分配和回收，这是它的优点（使用方便，程序不用再像使用c那样操心内存），但同时也是它的缺点（不够灵活）。为了解决内存操作不灵活这个问题，可以采用软引用等方法。在JDK1.2以前的版本中，当一个对象不被任何变量引用，那么程序就无法再使用这个对象。也就是说，只有对象处于可触及状态，程序才能使用它。这 就像在日常生活中，从商店购买了某样物品后，如果
原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
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2024-05-20 19:18:12
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发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
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2023-10-12 13:25:15
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unifrnd函数较详细解释均匀分布随机数： 均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。1.unifrnd(3,5) 产生一个3~5的均匀随机数>> unifrnd(3,5)
ans
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2024-02-17 08:15:15
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# 均匀分布及其在Java中的应用
均匀分布是概率论和统计学中的一种重要的分布类型。在均匀分布中，所有事件发生的概率是相同的，但这并不意味着它们总是会在相同的时间或空间发生。均匀分布常用于模拟和随机抽样等应用场景。本文将探讨均匀分布的基本概念，如何在Java中实现，以及如何使用这些技术解决实际问题。
## 均匀分布的基本概念
在均匀分布中，定义了一段区间 `[a, b]`，在这个区间内的每个
原创
2024-10-28 05:52:38
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# Java中的均匀分布
在数学和统计学中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种简单但常用的概率分布。均匀分布表示在一个有限的区间内，每一个数值都有相同的概率被选中。在Java中，我们可以使用一些内置的类和方法来模拟和处理均匀分布。
## 均匀分布的概念
在统计学中，均匀分布是一种简单的概率分布，也被称为矩形分布。它的特点是在一个有限的区间内，每个数值的概率密度相等。均
原创
2023-08-09 20:25:25
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1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示
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2023-11-06 13:56:59
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import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
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2023-09-12 22:42:59
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1. 几种分布分类(1) 离散分布： 伯努利分布（零一分布，两点分布），二项分布，几何分布，泊松分布（Poisson分布）(2) 连续分布： 指数分布，正态分布（高斯分布），均匀分布(3) 抽样分布： 卡方分布（X2分布），F分布，T分布(4) 其它分布： 多项分布，Beta分布，Dirichlet分布2. 基本概念概率密度函数 概率密度函数是描述某个连续随机变量的值在某个确定值附近的可能
因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
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## Java均匀分布算法
在计算机科学中，均匀分布是一种常见的分布类型，用于生成随机数。在Java编程中，我们可以使用不同的算法来实现均匀分布。本文将介绍Java中的均匀分布算法，并提供相应的代码示例。
### 什么是均匀分布算法?
均匀分布算法是一种随机数生成算法，它能够生成具有均匀分布特性的随机数。所谓均匀分布，是指在一定范围内，每个数值出现的概率相等，不存在偏向某个数值的情况。
在
原创
2024-01-19 11:28:00
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# Java 数据均匀分布实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现 Java 数据的均匀分布。首先，让我们来看整个实现过程的流程。
## 实现流程
下面的表格展示了实现过程的各个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 定义要分布的数据范围和均匀分布的数据数量 |
| 步骤二 | 计算每个数据点之间的间隔 |
| 步骤三 | 使用循环生成均匀
原创
2024-01-27 11:52:43
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# 理解均匀分布及其在Java中的应用
在概率论与统计学中，均匀分布是一种基础的概率分布。在均匀分布中，某个区间内的每一个值都有相同的被选中概率。在这篇文章中，我们将探讨均匀分布的概念及如何在Java中实现它，同时也会通过可视化的方式展示生成的数据。
## 什么是均匀分布？
均匀分布有两种主要类型：离散均匀分布和连续均匀分布。离散均匀分布的随机变量在有限的选项中均匀分布，而连续均匀分布的随机
原创
2024-09-08 06:38:15
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# Java均匀分布函数
在统计学和概率论中，均匀分布是一种概率分布，它使得每个数值在一定范围内具有相同的概率。在数学中，我们通常使用均匀分布来模拟随机事件，例如掷骰子、抽奖等。在Java编程中，我们可以使用均匀分布函数来生成随机数并进行各种各样的模拟实验。
## 均匀分布函数
Java中的均匀分布函数由Random类提供，其方法为`nextDouble()`，可以生成一个0到1之间的均匀分
原创
2024-04-19 07:08:11
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原创
2022-12-23 12:41:59
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# Python中的均匀分布及其应用
均匀分布是一种概率分布，所有可能的值都有相同的概率。它可以用于各种模拟和随机数生成任务中。在Python中，使用NumPy库很容易地生成均匀分布的随机数。在这篇文章中，我们将探讨均匀分布的概念、如何使用Python生成均匀分布的随机数，以及它的一些应用场景。
## 均匀分布的定义
均匀分布分为离散均匀分布和连续均匀分布两种。对于离散均匀分布，所有可能的离
原创
2024-09-16 04:14:34
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## Python均匀分布
在统计学和概率论中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在统计分析和模拟中，均匀分布是非常常见的一种分布，也是一种最简单的连续概率分布之一。
### 均匀分布的特点
在均匀分布中，每个值都有相同的概率被选中，概率密度函数如下所示：
