题：Please write out the program output.（写出下面程序的运行结果。）【德国某著名软件咨询企业2005年10月面试题】// P92_example1.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include #define LOOP 1000int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ int rgnC = 0; for(int i = 0; i < LOOP; i++) { int x
转载
2013-06-28 19:59:00
286阅读
2评论
假设淘宝用户上的用户看到一个商品后购买的概率是5%，收藏的概率是20%，股市场的新股发行
原创
2022-10-09 05:21:20
131阅读
CF717D Dexterina’s Lab 题意：有一个 \(n\) 堆石子的 \(nim\) 游戏，石子数量从 \(0\) 到 \(x\) 有一个概率 \(p_i\) ,代表了一堆石子数量为 \(i\) 的数量。求先手必赢的概率。 题解：首先nim显然的是 \(nim\) 异或和为 \(0\) ...
转载
2021-08-04 21:04:00
110阅读
2评论
题目大致意思: 总共有n种邮票，每选一张邮票，邮票的价格会加一，邮票的初始值是1，最后问拿完n种邮票的期望价格。思路：发表一下看这个题题解的感想：这个题太仙了，概率dp的套路司空见惯就是把数组定义成已经考虑前i个—到n的期望。那么我们先开一个数组来记录，f[]记录从已经选了i个从第i种开始选到第n种的期望步数，那么转移就来了，只有两种情况，第一种是选到了之前选了邮票，第二种选了之前没选的邮票，f[i]=(i/n)(f[i]+1)+((n-1)/n) (f[i+1]+1),为什么要在每个里面加一呢，代.
原创
2021-07-09 14:03:03
143阅读
java密码学信息摘要注意:这里说的摘要和加密是两个不同的概念，摘要是哈希值，我们通过散列函数比如MD5或者SHA-1算法等计算出来的值，用于验证数据完整性和唯一性的哈希值，不管原始数据是什么样的，得到的哈希值都是固定长度的，同时，它的结果是唯一的，也就是说一个消息对应着唯一结果；加密是通过“加密算法”将明文加密成密文。 散列函数只要是应用于信息安全应用程序中。哈希函数是将数字输入值转换为另一个
转载
2024-01-12 19:06:02
38阅读
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
转载
2023-11-16 13:54:42
110阅读
2）假设在一段高速公路上，30分钟之内见到汽车经过的概率是0.95。那么，在10分钟内见到汽车经过的概率是多少？ 答案：这题的关键在于0.95是见到一辆或多辆汽车的概率，而不是仅见到一辆汽车的概率。在30分钟内，见不到任何车辆的概率为0.05。因此在10分钟内见不到任何车辆的概率是这个值的立方根，而在10分钟内见到一辆车的概率则为1减去此立方根，也就是大约63%。 为什么是立方根呢： p:
转载
精选
2010-08-11 20:58:07
2017阅读
package com.lanqiaobei.dati_01;import java.util.Random;/* 足球比赛具有一定程度的偶然性，弱队也有战胜强队的可能。 假设有甲、乙、丙、丁四个球队。根据他们过去比赛的成绩，得出每个队与另一个队对阵时取胜的概率表: 甲 乙 丙 丁 甲 - 0.1 0.3 0.5 乙 0.9 - 0.7 0.4 丙 0.7 0.3 - 0.2 丁 0.5 0.6 0.8 - 数据含义：甲对乙的取胜概率为0.1，丙对乙的胜率为0.3，... 现在要举行一次锦标赛。双方抽签，分两个组比，获胜的两个队... Read More
转载
2013-05-01 11:36:00
95阅读
2评论
python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
转载
2023-09-12 11:33:27
211阅读
概率分布抽样-离散random.randint(a,b) # 离散均匀分布 random.randrange([start,]stop[,step]) # 离散均匀分布 离散指数分布-缺失！ 伯努利分布-缺失！ 二项分布-缺失！ 几何分布-缺失！ 泊松分布-缺失！概率分布抽样-伪连续random.uniform(a,b) # 均匀分布 random.random() a=0、b=1的均匀分布 ra
转载
2023-07-12 21:48:15
95阅读
1. 古典概型中条件概率的计算条件概率是将样本空间限制在上，的概率。因此，我们可以利用《概率统计Python计算：解古典概型问题》定义的函数P(A, S)，计算古典概型中的条件概率。这只需对两个参数A和S分别传递和即可。例1 一盒子装有4只产品，其中有3只一等品，1只二等品。从中无放回地抽取产品两次，每次任取一只。设事件为“第一次取到的是一等品”，事件为“第二次取到的是一等品”。求条件概率。解：
转载
2023-08-28 14:09:43
200阅读
起因，这两天多校概率题挺多的，又不太会做。 刚好学长发了一些概率问题知识就有这个就去了解了一下 有一个很反直觉的问题，叫作百囚徒挑战。 很多时候，我们都会靠直觉去评价一件事情，但很多时候，我们的直觉是错的，哪怕感觉有多么准确，而最著名的反直觉问题，就是百囚徒挑战。 问题描述 监狱决定给关押的100名 ...
转载
2021-08-01 17:10:00
800阅读
2评论
#include #include using namespace std;int main() { char str[110]; while (gets(str) != NULL) { int a = 0, b = 0, c = strlen(str); for (int i = 0; i < c - 1; i++) {
原创
2022-08-17 16:43:29
46阅读
题目链接：://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6229 转载： https://blog.csdn.net/Anna__1997/article/details/78494788 题目大意 N * N的区域内，有K个格子不能到达，机器人从(0, 0)出
转载
2018-10-13 22:47:00
818阅读
2评论
本篇博客列举几个笔试或面试常见的小案例，其实它们的解决方案很多都是类似的，主要考察的也是大数据技术处理数据的思想，下面让我们一起分析总结：1）海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP？算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的has
实验一抛硬币试验的模拟利用python产生一系列0和1的随机数，模拟抛硬币试验。验证抛一枚质地均匀的硬币，正面向上的频率的稳定值为0.5。 实验步骤 （1）生成0和1的随机数序列，将其放入列表count中；也可用函数表示。 （2）统计0和1出现的次数，将其放入a中。a[0],a[1]分别表示0和1出现的次数。 （3）画图展示每次实验正面向上出现的频率import matplotlib.pyplot
转载
2023-08-14 15:49:10
161阅读
random模块实现了这种分布的伪随机数生成器，随机数可以被应用于数学、安全等领域，并且也经常被嵌入算法中，用以提高算法效率，在机器学习算法中对随机数的设定是必要的一步，并且随机数的设定会影响算法的好坏。random模块提供的函数是基于random.Random类的隐藏实例的绑定方法，几乎所有模块函数都依赖于基本函数random()，random()函数在半开放区间[0.0, 1.0)内均匀生成随
转载
2023-08-06 21:17:40
263阅读
在本文中，将给大家介绍常见的8种概率分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验
转载
2023-08-06 12:02:53
173阅读
离散型概率分布二项分布二项试验满足以下条件的试验成为二项试验：试验由一系列相同的n个试验组成；每次试验有两种可能的结果，成功或者失败；每次试验成功的概率是相同的，用p来表示；试验是相互独立的。设x为n次试验中的成功的次数，由于随机变量的个数是有限的，所以x是一个离散型随机变量。x的概率分布成为二项分布。Python实现>>> import numpy as np
>>
转载
2023-08-08 13:42:12
291阅读
算法很简单，x是我们最终要输出的数字，只要它不在[0, 3)范围内，就不断地调用Rand5来更新它。直观地看，算法输出的数字只有0、1、2这三个，而且对任何一个都没有偏袒，那么显然每个数字的概率都是1/3，那让我们来严格地计算一下。以输出0为例，看看概率是多少。x的第一个有效数值是通过Rand5得到的。Rand5返回0的概率是1/5，如果这事儿发生了，我们就得到了0， 否则只有当Rand5返回3或
转载
2023-08-10 19:50:51
177阅读
