http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

求2的N次幂的值 描述: 求2的N次幂的值(N最大不超过31,用位运算计算,结果以十六进制进行显示). 运行时间限制: 无限制 内存限制: 无限制 输入: 数字N 输出: 2的N次方(16进制,需要按照16进制格式进行显示) 样例输入: 5 样例输出: 0x20 解题 直接调用内部函数 import java.util.Scanner; public class Main{ static int count; public static void main(String[] args){ Sca

Description 写一函数,用来求表达式1+2+3+.....+n的值,并编写主函数.n由键盘输入. Input 输入一个整数 Output 输出表达式的值 Sample Input 5 Sample Output 15   #include <stdio.h> int sum(int n){ int a; if(n==0) a=0; else a=sum(n-1)+n; return a;} int main(){ int n; scanf("%d",&n)

求一个Map中最大的value值,同时列出键,值 方法1. public static void main(String[] args){  Map map=new HashMap();  map.put("d", 761);  map.put("g", 7);  map.put("a", 761);  map.put("c", 34);    int value=0;     String maxKey = null;   

求集合中选一个数与当前值进行位运算的max 这是一个听来的神仙东西. 先确定一下值域把,大概\(2^{16}\),再大点也可以,但是这里就只是写写,所以无所谓啦. 我们先看看如果暴力求怎么做,位运算需要给定\(01/10,00,11\)的关系,总共\(8\)种. 如果是暴力的话,我们的方法有两种, 第一种是比较喜闻乐见的, 我们对于当前数\(x\),暴力计算所有存在的数\(a_i\)中,\(x\oplus a_i\)的最大值,这样的复杂度是\(O(2^{16})\)的. 另外一种也是不难考虑到的

关键字:求连续出现5次以上的值,并且取第5次所在id 关键字:求在某列连续出现N次值的的数据,并且取第M次出现所在行 需求,求连续出现5次以上的值,并且取第5次所在id SQL SERVER: --测试数据 CREATE TABLE temp1 ( id ,), num1 INT, num2 INT ); ,),( ,); ,),( ,),( ,),( ,),( ,),( ,),( ,); ,),( ,); ,),( ,),( ,); ,),( ,); ,),( ,),( ,),( ,),( ,

题目描述: In a given integer array nums, there is always exactly one largest element. Find whether the largest element in the array is at least twice as much as every other number in the array. If it is, return the index of the largest element, otherwise

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

百分位数,统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.运用在教育统计学中,例如表现测验成绩时,称PR值.分位数是以概率将一批数据进行分割比如说,这里有一组6个同学的分数为[12, 31, 22, 61, 52, 88],然后我们将其由小到大排序[12, 22, 31, 52, 61, 88]给定概率点求p分位数1.比如我给定一个概率点无论是哪一组数据,至少40%的分数不及格,该事件的反面是至多60%的分数及格.(由微积分的

import numpy as np ages=[3,3,6,7,7,10,10,10,11,13,30] lower_q=np.quantile(ages,0.25,interpolation='lower')#下四分位数 higher_q=np.quantile(ages,0.75,interpolation='higher')#上四分位数 int_r=higher_q-lower_q#四分位距

题目:求两个数的较大值,不能使用if.>. 1.不使用if.>,还要比较大小,貌似就只能使用条件表达式: x=<表达式1>?<表达式2>:<表达式3>; (表达式1为true时,返回表达式2:否则返回表达式3) 2. 本题目中使用条件表达式: max(a.b)=<表达式1>? b:a; (表达式1为true时,返回b:否则返回a) 3.如何写表达式1,区分a与b的大小.(不用>) 可以使用位运算,判断a-b的符号位.符号位为1(负数),a&

Once, Leha found in the left pocket an array consisting of n integers, and in the right pocket q queries of the form l r k. If there are queries, then they must be answered. Answer for the query is minimal x such that x occurs in the interval l r str

已知空间三点,那么可以就可以确定空间三点组成的平面.此时可以根据某一点的X值和Y值,来求取该点在平面上的Z值.这个过程对于求三角面片上某点的高程或者权值特别有用,其本身也可以看作一种线性插值. 其算法思路也特别简单,首先算出其三点组成的平面法向量(可参看<已知三点求平面法向量>);然后根据平面法向量\(n=(A,B,C)\)和平面上某点\(m=(x0,y0,z0)\),有平面的点法式方程: \[ A(X-x0)+B(Y-y0)+C(Z-z0)=0 \] 最后根据欲求点的X.Y值,代入公式解算Z

其中a是一个数字,n表示a的位数,例如:2+22+222+2222+22222(此时n=5): #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { ,sn=,tn=; printf("a,n= :"); scanf("%d,%d",&a,&n); while(i<=n) { tn = tn+a; sn = sn+tn; a = a*; ++i; } printf(&qu

A. Vladik and flights time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Vladik is a competitive programmer. This year he is going to win the International Olympiad in Informatics. But it is

#include <stdio.h> unsigned superposition(unsigned m, unsigned n); int main() { printf("1 + 11 + 111 + 1111 + 11111 = %u\n", superposition(1, 5)); printf("2 + 22 + 222 + 2222 + 22222 + 222222 = %u\n", superposition(2, 6)); printf

#include <iostream> using namespace std; int f(int n)//递归f数列的第n项 { ,y=,z; ||n==) { ; } else { )+f(n-); } } main() { int a; cin>>a; cout<<f(a); }

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod

参考与前言 英文原版 Original English Version:https://fabiandablander.com/r/Curve-Fitting-Gaussian.html 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process?: https://www.zhihu.com/question/46631426/answer/1735470753 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process? - 蒟蒻王的回答 - 知乎 A Visual Exploration of Gau

高维空间中的高斯分布和随机投影 (一)在高维球体表面产生均匀分布点的方法 我们来考虑一个采样问题,就是怎样在高维单位球体的表面上均匀的采样.首先,考虑二维的情况,就是在球形的周长上采样.我们考虑如下方法:第一,先在一个包含该圆形的外接正方形内均匀的采样:第二,将采样到的点投影到圆形上.具体地说就是,第一,先独立均匀的从区间$[-1,1]$(我们假设圆形跟正方形的中心点都在原点)内产生两个值组成一个二维的点$(x_1,x_2)$:第二,将该二维点投影到圆形上.例如,如下图所示,如果我们产生点是图中