首先看一下“基本的存储分配方式”种类： 1. 离散分配方式的出现 由于连续分配方式会形成许多内存碎片，虽可通过“紧凑”功能将碎片合并，但会付出很大开销。于是出现离散分配方式：将一个进程直接分散地装入到许多不相邻的内存分区中。  
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2023-12-17 19:38:27
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本文列举了常见的离散分布，关于它们的背景、概率分布列、数学期望与方差，以及与之相关的一些重要性质；比如几何分布的无记忆性、 二项分布的泊松近似、超几何分布的二项近似。。。。可作为离散分布的知识速查表。目录1. 二项分布b(n,p)2. 泊松分布 3 超几何分布4 几何分布 5 负二项分布 / 巴斯卡分布6 常用离散分布表1. 二项分布b(n,p)背景：在n重伯努利实验
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2024-06-28 18:32:47
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# Python画离散分布图
## 引言
在数据分析和可视化中，离散分布图是一种常见的图表类型，用于显示离散数据的分布情况。对于刚入行的开发者来说，学习如何使用Python绘制离散分布图是很重要的一步。本文将向你介绍如何使用Python绘制离散分布图，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现“Python画离散分布图”的整体流程：
```mermaid
journey
原创
2023-11-25 07:24:16
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图和图模型1）一个图G=(V，E)由顶点的非空集V和边的集合E构成。
2）每条边都连接两个不同的顶点且没有两条不同的边连接一对相同顶点的图称为简单图。
3）由多重边连接同一对顶点的图称为多重图。
4）包含环或存在多重边连接同一对顶点或同一个顶点的图称为伪图。
5）简单有向图：不包含环和多重有向边的有向图。
6）混合图：既包含有有向边又包含无向边的图。
可以用图连表示多种模型，例如社交网络、影响图
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2023-09-20 17:25:08
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随机变量的分布模式是统计模型的基础，R的基础包stats提供了许多关于概率分布的函数。本篇主要介绍离散型分布，包括两点分布、二项分布、帕斯卡分布、负二项分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。1 stats中关于概率分布的函数stats工具包针对每种分布模式提供了4个函数，分别用于计算概率密度函数、概率分布函数、概率分位数的取值以及生成符合该分布的随机序列。概率密度函数主要对于连续型变量而言。对于离
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2023-11-23 22:41:41
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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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# Python画离散型变量分布图的完整指南
## 引言
在数据分析和可视化领域，使用 Python 进行离散型变量分布图的绘制非常常见。离散型变量通常为有限个取值的变量，例如投掷色子、调查问卷的选项等。通过合理的可视化，可以帮助我们更加直观地理解数据的分布情况。
## 流程概述
在本教程中，我们将按照以下步骤来完成离散型变量分布图的绘制：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。统计的类型描述性统计描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。推论统计从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样
数据表示与特征工程我们一直假设数据是由浮点数组成的二维数组，其中每一列是描述数据点的连续特征（continuous feature）。一种特别常见的特征类型就是分类特征（categorical feature），也叫离散特征（discrete feature）。这种特征通常并不是数值。分类特征与连续特征之间的区别类似于分类和回归之间的区别，只是前者在输入端而不是输出端。我们已经见过的连续特征的例子
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2023-12-28 11:00:18
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统计学习-再谈基本离散统计分布再谈基本离散分布 在上一篇介绍统计分布的文章里，我们简单介绍了离散分布里的几个经典分布，也就是伯努利分布、二项分布、泊松分布。在本次文章里，我们将会继续介绍另外一些比较经典的离散分布，分别是多项分布，几何分布，超几何分布，负二项分布。这几个分布和之前文章探讨过的二项分布存在某些联系，下面我们将会介绍这些分布。  
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2024-07-15 08:51:20
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最近看资料时总是会看到箱形图， 上大学时候曾经学过这个东西，不过这么多年也都忘记差不多了，正好借这机会再次学习学习。 箱型图： 主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。 异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或
原创
2022-05-18 17:00:33
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离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Ber
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2023-11-17 15:19:00
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概率分布是描述随机变量在各个可能取值的概率分布情况的工具。在概率统计学中，我们常常使用五种概率分布来描述统计分布情况：两点分布、二项分布、泊松分布、几何分布以及超几何分布。1、两点分布两点分布又称为伯努利分布，是一种概率分布，它只有两种可能的结果：成功和失败。在两点分布中，成功的概率通常用p表示，失败的概率为1-p。两点分布的概率密度函数为：P(X=k)= pk+(1-p)(1-k) 其
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2024-01-10 15:24:16
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# 如何用 Python 实现离散图
离散图是一种表示离散数据点的图形，通常用于展示一组离散的数值关系。在 Python 中，有许多库可以实现离散图，最常用的可能是 Matplotlib。本文将手把手教你如何使用 Python 创建一个离散图。
## 整体流程
下面是绘制离散图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
原创
2024-10-11 10:41:33
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Redis的高并发和快速原因1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。Redis是单线程的原因
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2023-08-30 08:52:45
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离散高斯分布 离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...
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2021-09-08 16:41:00
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离散高斯分布 离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...
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2021-09-08 16:41:00
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# Redis Key 离散分布
在使用 Redis 进行数据存储时，合理的 key 的设计对于系统的性能和可扩展性至关重要。Redis 是一个基于内存的键值型数据库，数据存储在内存中，因此 key 的设计可以直接影响到数据的访问速度和在集群环境下的负载均衡。
## 为什么要关注 Redis Key 的离散分布
在 Redis 中，key 的分布对于集群环境下的数据均衡非常重要。如果所有的
原创
2024-04-12 06:18:48
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离散分布主要包括3个重要的分布：几何分布、二项分布和泊松分布，这里主要介绍下这三种分布解决的典型概率问题，区别和联系。1. 几何分布：问题：查德在任意一次滑雪中（假定每次滑雪都是独立事件）不出事故顺利抵达坡底的概率为0.2，试问：查德不超过2次就能成功滑到坡底的概率有多大？试滑一次成功的概率 P(X=1)=0.2试滑两次成功的概率为P(X=2)=0.8x0.2=0.16试滑不超过2次就成功的概率为
第五章 离散概率分布5.1 随机变量随机变量定义： 离散型随机变量 连续型随机变量 5.2 离散型概率分布离散型概率分布函数f(x)需满足的两个条件： 常见离散型概率分布函数 1. 均匀分布 2.二项分布 3.泊松分布5.3 离散型变量的期望与方差期望 方差 5.4 二项概率分布二项试验需满足的4个特性 在二项试验中我们往往关心的是在n次试验中成功的次数 n次试验中出现x次成功的
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2024-01-02 15:02:25
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