以Python内置的求绝对值的函数abs()为例>>> f = abs
>>> f(-10)
10变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实也是变量abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10>>> abs = 10
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2024-07-19 08:11:44
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# Python 巴氏系数（Beta Coefficient）科普文章
## 引言
在金融领域，巴氏系数（Beta Coefficient）是衡量投资风险的重要指标。它反映某个资产相对于市场整体波动的程度。具体来说，巴氏系数越高，表示该资产的风险越高，波动性越大；反之则表示风险较低。从投资者的角度来看，理解巴氏系数有助于制定更为合理的投资策略。
本文将详细探讨巴氏系数的定义、计算方法，以及如
原创
2024-09-05 05:58:04
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巴氏参数、GA算法以及matlab仿真1、内容目录2、极化码编码2.1、引言2.2、极化码编码原理2.2.1、陪集码2.2.2、极化码的构造巴氏参数构造算法高斯近似构造（GA）算法2.3、极化码编码3、总结 1、内容目录开篇1-内容介绍&参考文献概述2-什么是极化码？原理3-Arikan原版论文学习总结编码算法4-巴氏参数、GA算法以及matlab仿真译码算法5-SC算法及matlab仿
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2024-01-26 08:23:09
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# Python图像巴氏系数简介
在图像处理领域，巴氏系数（也称Pearson相关系数）是用于量化两幅图像之间相似性的一个重要指标。巴氏系数通过比较两幅图像的像素值来计算它们的相关性，值范围在[-1,1]之间。
- 当巴氏系数接近1时，表示两幅图像高度相关；
- 当巴氏系数接近-1时，表示两幅图像呈负相关；
- 当巴氏系数为0时，表示两幅图像之间没有线性关系。
### 巴氏系数的数学定义
原创
2024-09-06 06:27:49
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# 巴氏博弈：一种博弈论的应用与Python实现
## 引言
博弈论作为一种研究决策者在冲突中如何选择策略的数学模型，广泛应用于经济学、政治学、生物学等多个领域。其中，巴氏博弈（Battle of the Sexes）是一个经典的博弈论模型，展示了两个参与者在面对选择时的协调与冲突。本文将详细解释巴氏博弈的原理，并通过Python代码实现其模拟。同时，使用流程图和甘特图展示其实现过程。
##
马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。 采用巴氏距离特征选择的迭代算法，可以获得最小错误率上界。当特征维数高时，为了减少巴氏距离特征选择计算时间，对样本先进行K-L变换，将特征降低到中间维数。
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2024-01-05 15:30:28
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BASS刷牙法即巴氏刷牙法。巴氏刷牙法又称龈沟清扫法或水平颤动法。 是由美国牙科协会推荐的一
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2022-07-26 05:59:48
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因为每次拿取的东西最多为m，所以如果当前情况n%(m+1)==0 ，那么无论先手拿几个东西，后手都能通过拿东西使本回合拿东西总数为m+1，所以必胜．如果n%(m+1)!=0，那么第一个拿东西的人可以通过取物使(n-a)%(m+1) == 0 ，从而取胜．代码如下：#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstd
原创
2023-04-24 01:46:18
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因为每次取的一定是2的幂次方，那么如果当前局势是3的倍数，那么每次不管对方取多少，我都可以通过取2或取1让局势继续保持是3的倍数，３的倍数时一定是必败态，所以代码如下：
#include
int n;
int main ( )
{
while ( ~scanf ( "%d" , &n ) )
{
if ( n%3 ) puts ( "Kiki" );
原创
2023-04-24 03:15:46
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#include
int main ( )
{
int n,m;
while ( ~scanf ( "%d%d" , &n , &m ) )
{
int temp = n%(m+1);
if ( n < m )
{
for ( int i = n ; i < m ; i++ )
原创
2023-04-24 03:16:00
251阅读
每次我可取的石头为p到q之间，那么如果n%(p+q)==0 , 那么我第一次取走q个石头，对方任意取k个，我都可以取q+p-k个，从而保证对方最终一定是要面对p个石头的情况，所以我有必胜策略，如果n%(p+q)
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int main ( )
{
int n,a,b;
原创
2023-04-24 03:15:51
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在统计中，Bhattacharyya距离用于度量两个概率分布的相似性。它与Bhattacharyya系数密切相关，后者是两个统计样本或总体之间重叠量的度量。
原创
2022-10-20 09:51:12
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本博客尚未完成，不建议参考主要参考：马氏距离实例详解_NLP新手村成员的博客_马氏距离计算实例马氏距离例题详解（全网最详细）___Wedream__的博客_马氏距离公式的计算题机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离 、杰卡德距离、马氏距离)_程序猿-凡白的博客-CSDN博客几种常用的距离计算方式整合_Kang Hao‘s B
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2024-04-21 21:31:00
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目录1. 协方差的意义2. 马氏距离2.1 概述2.2 公式2.3 实际意义2.4 局限性2.4.1 协方差矩阵必须满秩【不平衡数据少数类一般都不是】2.4.2 不能处理非线性流形（manifold）的问题【线性流形和非线性流形，特征选择是线性降维吗】2.5 优点3. 思考4. Reference马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿
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2023-12-11 08:54:13
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介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，
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2024-08-17 09:41:21
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SI，SIS，SIR，SEIRD模型因为个人工作需要系统地整理SI，SIR以及SEIR模型，故对三个模型进行原理介绍以及对比。文中关于SI，SIS，SIR的所有的截图都来自西工大肖华勇老师在慕课上的分享，原视频戳 这里。SEIRD模型则来自发表在SCI上的paper，想看原文戳这里。SI model作为比较古早的传染病模型（不对指数模型进行介绍），SI model在假设人口总数不变（不发生迁移，出
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2024-01-12 10:36:27
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本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4。这次，我们来模仿做一个 XP 上的扫雷，感觉 XP 上的样式比 win7 上的好看多了。 原谅我手残，扫雷基本就没赢过，测试的时候我是偷偷的把雷的数量从99改到50才赢了。。。下面将一下我的实现逻辑。首先，如何表示雷和非雷，一开始想的是，建立一个二维数组表示整个区域，0表示非地雷，1表示地雷。后来一想不对，还有标记为地雷，标记为问号，
随着云计算技术的深入发展，无服务器架构正在兴起。2019 年 2 月，加州大学伯克利分校发表了名为《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》的论文，对 Serverless 的形成、现状以及未来进行了全面的梳理和总结，指出 Serverless 即将成为下一代云服务的主流形态。值得一
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2024-08-14 20:13:17
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S为样本协方差矩阵 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联 系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于
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2023-11-23 17:17:35
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项目编号:asp.net1045-巴氏鲜奶管理系统#毕业设计运行环境：VS+SQL开发工具:VS2010及以上版本数据库:SQL2008及以上版本使用技术：HTML+JS+HTML开发语言：C#，框架：asp.net现如今是一个快节奏的生活，无论各个行业都是快速的发展，再也不是以前自给自足的社会，快节奏的生活带来了无数的变化。人们生活生活方式的变化，例如购物的方式，出行的方式等，而牛奶是一个关系整个国家国民身体健康的大事，很多人都喜欢通过巴氏鲜奶来补充身体所需的营养，为此我开发了本巴氏鲜奶.
原创
2021-08-10 11:11:19
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