众所周知，计算机中int用32位表示，可表示范围0 - 2^32，约42亿， long用64位表示，可表示范围为0-2^64 约184亿亿。如果运算是超出这个范围，就会溢出，即无法获取正确的计算结果。这时候就需要一种特殊的计算程序。本文通过Python语言，实现了一个简单的大数计算程序：通过输入两个任意长度的由数字组成的字符串，进行+ - * /计算，计算结果也是一个字符串。1.代码 实现原理很简
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2023-07-02 19:44:40
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强大数定律（Strong Law of Large Numbers，SLLN）import numpy as npimport matplotlib.pyplot
原创
2022-07-09 00:01:15
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大数定律(law of large numbers)：是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。 但是注意到，大数定律并不是经验规律，而是在一些附加条件上经严格证明了的定理，它是一种自然规律因而通常不叫定理而是大数“定律”。 而我们说的大数定理通常是经数学家证明并以数学家名字命名的大数定理，
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2017-06-09 10:24:00
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大数定律是概率论中的一个重要概念，它说明了在一系列独立的随机试验中，随着试验次数的增加，样本的平均值会趋近于总体的期望值。这一现象在实际应用中有广泛的意义，而在信息技术中，模拟和验证大数定律的过程可以帮助我们更好地理解随机事件的行为。接下来，我将分享如何使用Python进行大数定律的模拟，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读等。
## 备份策略
在进行大数定律的模拟
一、大数定律统计规律性多次抛掷硬币，正面向上出现的频率接近1/2人口男女比例接近1:1在随机事件的大量重复出现，往往呈现几乎必然的规律，这类规律就是大数定律1.1 切比雪夫不等式1.2弱大数定律弱大数定律的意义：1.2伯努利大数定律伯努利大数定律的意义：伯努利大数定律的结论虽然简单,但其意义却是相当深刻的.它告诉我们当试验次数趋于无穷时,事件A发生的频率依概率收敛于A发生的概率,这样,频率接近于概
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2024-01-01 21:10:21
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在概率论中，大量实验证实了如下结论，随机事件的频率当重复实验的次数增大近于整体的样本均值。gamma分布：# -*- coding: utf-8 -*-import
原创
2022-12-04 00:30:25
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1. 引子 有一天，我看见一个预测日涨跌的程序，成功率在百分之七十几，于是分享给X同学。结果人家说“70%多，这准确率高么？瞎蒙的准确率也有50%” 这准确率高么？只靠对技术形态的判断，好像也还行吧？如果有70%的正确率，到底怎么做赢的机会比较
原创
2022-09-16 13:41:28
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《黑天鹅》中多次提到大数定律可能会愚弄我们，作为数理统计和概率论中两个经典的理论（中心极限定理和大数定律）之一，为什么遇到黑天鹅事件时就会失效？或者说大数定律在遇到任何的小概率事件时都有可能“失效”，需要谨慎地认识，以防掉入应用中的陷阱。大数定律 大数定律（Law of Large Numbers...
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2015-09-17 05:27:00
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将随机变量X独立重复地观察n次, X1,...,Xn相互独立，且与X具有相同的分布。由辛钦大数定律, 可知当n充分大时, 可
原创
2024-08-22 15:22:56
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大数定律 大数定律（Law of Large Numbers），指在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。典型的例子就是抛硬币的伯努利试验，当抛硬币的次数足够多的时候，正反面出现的概率都接近于1/2。 常用的大数定律有伯努利大数定律和辛钦大数定律。其中伯努利大数定律指在n次独立试验中，事件A发生的频率为p，当n足够大时，p无限接近事件A
在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。 当我们掷一枚硬币时，说正面朝上的概率是1/2，是这样吗？当你掷十次硬币时，正面朝上的概率可未必是1/2，这个结果带有很强的随机性，并没有什么规律可言。但是当投掷的次数足够多时，规律就呈现出来了。概率研究的是随机现象背后的客观规律，当试验次数趋近于无穷时，正面朝上的频率收敛于1/2概率。 大数定律是概率论中讨论...
原创
2021-06-07 23:15:19
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在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。 当我们掷一枚硬币时，说正面朝上的概率是1/2，是这样吗？当你掷十次硬币时，正面朝上的概率可未必是1/2，这个结果带有很强的随机性，并没有什么规律可言。但是当投掷的次数足够多时，规律就呈现出来了。概率研究的是随机现象背后的客观规律，当试验次数趋近于无穷时，正面朝上的频率收敛于1/2概率。 大数定律是概率论中讨论...
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2022-01-16 16:49:37
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chebyshev’s inequality通过方差来估计:随机变量的取值和期望之间的偏差大于某个正数的概eqslant\varepsilon)\leqslant\f
原创
2022-11-06 00:15:10
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伯努利（Bernoulli）大数定律进行\(n\)次独立实验，设 $ n_A $ 是事件发生的次数，\(p\)是事件发生的概率。那么\(\forall \epsilon>0\)，有\[\lim\limits_{n\to\infty} P(|\frac {n_A}n-p|< \epsilon) = 1
\]伯努利大数定律揭示了频率和概率的关系，表明随机事件 A 在 n 次试验中发⽣的频率
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2024-03-08 22:07:42
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在对不了解概率的人解释期望时，我总是敷衍地将期望解释为均值。这种敷衍的说法之所以行得通，正是由于大数定律起了作用。 人们在实践中发现，尽管每个随机变量的取值不同，但当随机变量大量出现时，它们的均值却相对恒定，这个规律就是大数定律。一个公平的骰子 我们有一个公平的骰子，每个点数出现的概率都是1/6，如果只投掷一次，完全无法预测它的点数，但是如果把连续投掷20次看作一次试验...
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2021-06-07 16:57:08
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在对不了解概率的人解释期望时，我总是敷衍地将期望解释为均值。这种敷
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2022-01-12 11:07:07
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python 编写server的步骤：1. 第一步是创建socket对象。调用socket构造函数。如：socket = socket.socket( family, type )family参数代表地址家族，可为AF_INET或AF_UNIX。AF_INET家族包括Internet地址，AF_UNIX家族用于同一台机器上的进程间通信。type参数代表套接字类型，可为SOCK_STREAM(流套
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2023-06-26 11:26:50
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大数定律 当数据量很大的时候可以用频率表示概率， 在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。中心极限定理 样本的平均值约等于总体的平均值。 不管总体是什么分布，任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围，并且呈正态分布。 除以n和n-1 中心极限定理一.中心极限定理下图形象的说明了中心极限定理...
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2021-05-28 17:27:10
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总结概率论中的大数定律、中心极限定理，方便复试面试复习。
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2022-08-26 13:41:55
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大数定律 表示试验次数无穷大时，样本均值就等于总体均值。 弱大数定律（辛钦大数定律） $X_1,X_2,X_3,...$是相互独立，服从期望$E(X_k) = \mu$分布的随机变量，则对于任意$\epsilon>0$，有： $\displaystyle \lim_{n\to \infty}P\le
原创
2022-01-14 16:51:49
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