前言 在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。 什么是正态分布？ 正态分布，也称为高斯分布，是
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2023-06-25 09:16:33
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在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaSc
原创
2023-06-25 10:50:45
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随机数在软件设计领域中得到很广泛的应用。伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数,获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。不同的开发环境提供的生成随机数的函数和方法不一样。其中应用得最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。Java作为一种应用广泛的面向对象的编程开发语言,对随机数生成提供了多种途径,以适应各种不同的设计要求。1Java中伪随机数生成机制1.1
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2023-12-11 11:16:31
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最近编程的时候遇到一个问题，需要用c++来产生一个满足正态分布的的随机数，用c++产生一个均匀分布的随机数很容易，但是满足正态分布还是有点懵逼的。然后就在网上搜一些资料，发现有三种方法可以产生正态分布的随机数。但是看别人从理论上的推导，感觉还是没有说清楚，我想写写关于我自己对于这三种方法的理解！！方法一： 利用分布函数的反函数来求取 在讲这个方法前，我要先证明一个定理：就是任何分布函数的概率都服从
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2024-04-09 14:09:54
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卡方分布简介若n个相互独立的随机变量ξ1，ξ2，…，ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量，其分布规律称为χ2(n)分布（chi-square distribution），其中参数 n 称为自由度，自由度不同就是另一个χ2分布，正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样。χ2分布的密度函数比较复杂这
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2023-06-12 18:18:49
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# 实现Java随机正态分布的函数
## 引言
在统计学和概率论中，正态分布是一种常见的概率分布，也称为高斯分布。在许多实际应用中，我们需要使用随机数来模拟正态分布。本篇文章将介绍如何在Java中实现随机正态分布的函数。
## 流程图
下面是实现随机正态分布的函数的流程图：
```
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| 生成随机数 |
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原创
2023-08-23 08:19:33
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前言随机函数就是产生数的函数，C语言里使用rand(),srand()等随机函数实现随机数生成。 函数简介int rand( void );返回的是一个界于0～32767（0x7FFF）之间的伪随机数，包括0和32767。C预先生成一组随机数，每次调用随机函数时从指针所指向的位置开始取值，因此使用rand()重复运行程序产生的随机数都是相同的，可以通过srand()函数来改变指针位置。s
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2018-07-05 11:10:14
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jQuery实现页面背景随机切换.back { position: absolute; width: 1000px; height: 100px; background-size: cover;} $(document).ready(function(){ var imgArr=["bg001.jpg", "bg002.png", "bg003.png"
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2023-03-05 16:29:25
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# jQuery实现数字随机滚动效果
数字随机滚动效果在网页中常用于展示广告、计数器或动态数据更新等场景。它能够吸引用户的注意力，使得内容更加生动。本文将介绍如何使用 jQuery 来实现这一效果，并提供相应的代码示例与可视化图表。
## 1. 效果概述
数字随机滚动效果通常包括三个步骤：初始化、滚动动画和停止更新。用户可以设定数字范围，滚动过程通过定时器不断更新数字，表现出一种动态的感觉。
解释关键词：概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积； 连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布（1）伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
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2023-12-02 22:15:43
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使用jQuery实现计算器和抽奖的效果先来实现计算器的效果 我们先来布局：先放一个div标签，不需要给类和ID，然后在div标签内先给一个span标签和input标签，span标签的文本就写参数一，input标签给他一个ID为xx，并且让type的值为number，这样input标签就只能输入数字了然后接着再在div标签中放一个span标签和SELECT标签，span标签的文本就写运算符
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2023-11-11 08:52:47
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泊松过程是随机过程的一个经典模型，是一种累积随机事件的发生次数的独立增量过程。也就是说，每次事件的发生是相互独立的。那么泊松分布和泊松过程又什么关系呢？可以说泊松分布是描述稀有事件的统计规律，即可以描述一段时间内发生某个次数的概率。而泊松过程呢，就适合刻画“稀有事件流”的概率特性。 比较：泊松分布 泊松过程的主要公式： 其实没多少不一样对不对？不一样的是泊松过程是一个可以查看在时间t
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2024-01-25 23:44:45
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# 使用 jQuery 实现随机元素的选择
在Web开发中，实现随机选择某个元素的功能是一个常见需求。今天，我将带你通过简单的步骤使用 jQuery 来实现这一功能。接下来，我们将通过一个表格梳理流程，再一步一步讲解具体代码。
## 流程步骤
| 步骤 | 详细说明 |
|---
对于上述方法和程序，还可以进行改进，例如气泡大小的分布通常符合对数正态分布，为了实现与试验数据类似的分
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2023-09-27 12:17:10
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说明github学习中看到的高质量代码，只需要给入数据即可生成正态分布图，原生js加vue编写。先看效果图<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="refresh" content="">
&l
需求描述：这是一个实际生活中遇到的需求，一共有8个人需要在一周的5个工作日值班，每天都需要5个人完成值班任务，其中有一个人是个组长。要求组长在这5天里一共值班4次，其他人员均值班3次，每天的5个值班人员是8个人中的5人随机组合。 分析：乍一看，好像有点无从下手，咱们细细分析就可以这样考虑，我们假设每个人都有分身术，组长一共有4个分身，其他人均有3个分身，这时正好25个人，组合后正好可以满
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2023-08-10 20:56:27
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础 两层基站（BS）组成整个通讯网络，第 1 层为 Macro 基站记为fai1 ，第 2 层为 Micro 基站记为 fai2 ，均服从泊松分布，相互独立，密度分别为 。 根据 fai1， fai2 （这里取值根据画图美观程度而定，不一定要和后面的计算相同）的密度在 坐标为 10×10km 的面积内、按照泊松分布随机生成若干个点（随机抛洒两遍
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2024-05-08 09:08:11
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1.留在窗口 是一个jQuery插件，可让您始终在视口中保留某些元素。 资源 演示版 2. html5-uploader 在队列中上传文件。 几个简单的回调函数，用于控制Web界面响应上传前/上传后的方式。 资源 演示版 3. jquerypivot 可用于以数据透视表形式显示表数据。 资源 演示版 4.垂直超级菜单 该插件从标准HTML嵌套无序列表创建垂直大型菜单。 大型菜单可以通
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2023-09-06 13:05:09
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java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。产生N(a,b)的数：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+ajdk实现: (Math中地方法都是调用StrictMath来实现的)private double ne
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2023-07-28 11:21:02
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# 实现多元正态分布随机数
多元正态分布是统计学中常见的概率分布之一，用于描述多个随机变量之间的关系。在实际应用中，我们经常需要生成符合多元正态分布的随机数，以便进行模拟或实验。Python提供了一些库和方法来帮助我们实现这个目标。
本文将介绍如何使用Python生成多元正态分布的随机数，并通过一个具体的问题来展示这个过程。
## 问题描述
假设有一个实验，涉及两个变量X和Y，它们之间的关
原创
2024-04-01 06:01:55
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