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1天精通Apipost--全网最全gRPC调试和智能Mock讲解
gRPC 接口调试 grpc 作为一个老程序员，最近公司技术架构用到了gPRC，但国内很少有支持这个的工具，大部分都只是支持http。由于我同时也是Apipost骨灰级用户，于是就在他们官网的问答社区里提反馈，希望能支持一下gRPC函数调用，结果果然7.0版本我一更新，就看到Apipost已经支持gRPC了。 grp自我介绍
姓名：李昊蔚 用三个词描述我吗？平淡者，求知者，思索者。我是一个看淡许多东西的人，名誉，物质都不太在意。我笑点很高，泪点也很高，很难产生强烈的情感，对别人的想法也不太在意。我喜欢看书，书可以带给我知识，而我享受获得知识的快乐。我喜欢中国的古典文学，家里也放了许多相关书籍，没事的时候自我介绍
我叫周兴职，不过和大名鼎鼎的周星驰可没有关系哦，经常会有人将我的名字与他的名字弄混。要用三个词语来形容我的话我会选择阳光、乐观和“直男”。为什么呢？阳光是因为我特别地爱笑，经常会因为一些小事情就会哈哈大笑，再加上我喜欢打篮球，高中时候就会有人叫我“阳光大男孩”。乐观是我CSP-S模拟2
本来我不怎么写题解的，但这次考试收获挺大，就写写 T1. 求 \(Des(a, b) = n\) 因为\(Des(a, b) = \Theta(a ^ b)\) 所以可以利用这个性质快速找到\(a\)附近的数 多次开根号即可 T2. 构造题 T3. 惨痛的教训:MLE 0 空deque 初始化后占用大约170个int!!,常数直接上800 空vector初始化后求期望【一】
题目 假设有10种物品，问平均需要抽多少次，才能把所有物品都抽到一遍？ 分析 首先要知道 \(Min-Max\) 容斥: \(min(S) = \sum_{\varnothing \ne T\subseteq S} (−1)^{|T|+1}max(T)\) \(max(S) = \sum_{\varnothing \ne T\subseteq S} (−1)^{|T|+1}min(T)\) \(kthmax(S)=\sum_{\varnYbtOJ 「数学基础」第6章 期望问题
既然被提醒了不要咕咕咕那就先写一点（？ 不过过几天估计就又咕啦。 深刻体会到了写完几道题统一补博客的难受。 期望题 LaTeX 好难打诶可能写得简略点qaq 例题1.单选错位 emmm 好像没啥可说（？ code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e7+5; int n,A,B,C,a[N扔骰子期望
扔骰子 可以选择扔到某个数的时候获得然后退出 或者不拿走继续扔 dp[i]表示扔第i次的时候的最大期望 f[n]=1/6*(max(1,f(n-1))+ max(2,f(n-2)) +max(3,f(n-1)) +max(4,f(n-1)) +max(5,f(n-1)) +max(6,f(n-1)) ) #include<stdio.h> #define max(p,q)((p)>(q)?(p):(q)) int main(){矩形粉刷(期望）
题面 题目描述 为了庆祝新的一年到来，小M决定要粉刷一个大木板。大木板实际上是一个W*H的方阵。小M得到了一个神奇的工具，这个工具只需要指定方阵中两个格子，就可以把这两格子为对角的，平行于木板边界的一个子矩形全部刷好。小M乐坏了，于是开始胡乱地使用这个工具。假设小M每次选的扑克牌（期望DP）
题意 Rainbow 把一副扑克牌（\(54\)张）随机洗开，倒扣着放成一摞。 然后 Admin 从上往下依次翻开每张牌，每翻开一张黑桃、红桃、梅花或者方块，就把它放到对应花色的堆里去。 Rainbow 想问问 Admin，得到\(A\)张黑桃、\(B\)张红桃、\(C\)张梅花、\(D\)张方块需要翻开的牌的张数的期望值是多概率期望
蚊子（A4） 作为一只明媚的兔子，要会叠被子，又得会打蚊子… 兔子住在兔子洞里。兔子洞可以看成是一棵无根树，有n个洞穴，有n-1条通道连接着n个洞穴。 每天晚上，兔子会在1号洞穴里缩成一团，睡一觉。同时，蚊子大军出动，去欺负兔子。 因为蚊子人多势众，所以它们分兵m*(m-1)路。m是整个兔子洞中只洛谷 P1654 OSU!
思路 考虑 \(DP\) 转移，设 \(F[i]\) 表示长度为 \(i\) 序列的期望分数。 得到如下转移： \(F[i]=(F[i-1]-A[i-1]+A[i])p_i+F[i-1](1-p_i)\) 其中 \(A[i]\) 的意义是：以 \(i\) 位 \(1\) 结尾极长连续段的立方贡献的期望分数。 再设 \(B[i]\) 为以 \(i\) 位 \(1\) 结尾极长连续段的平方[SHOI2002]百事世界杯之旅
做题时间：2022.8.8 \(【题目描述】\) 一共有 \(n\) 个不同的球星的名字，每一个瓶盖上有且仅有一个球星名字，问期望购买多少个瓶盖可以集齐 \(n\) 个球星的名字。 \(【输入格式】\) 一行一个数 \(n\) \(【输出格式】\) 若答案是整数，则一行输出答案；否则以带分数的形式输出 \(【考点】\)数学期望 DP
对于一组离散型随机变量，出现其中某一变量的概率乘以这一变量值，再求和，就是数学期望。 也就是： \(E=∑\limits_{i=1}^n(p_i×v_i)\) 通过这个定义，我们可以感知到，所谓期望，其实表示的是一组离散型随机变量的平均水平。 也可认为是进行某件事能得到的平均结果，或者理想代价。所以它也可以Atcoder ABC 263E 期望，数学
题意 有\(n\)个地方，编号为\(1\sim n\)，每个地方有一个骰子，骰子上标有整数\(0,1,\cdots , A_i\)，一个人在\(i\)掷骰子到\(j\)，那么他会走到编号为\(i+j\)的地方。若一个人不在编号为\(n\)的地方，那么他会一直投骰子。求投骰子的期望次数。\(n \le 2 \times 10^5,A_i \le n - i\). SolutZLOJ练习22总结
written on 2022-06-22 \(A\) 题 题目描述 出太阳了。小宝要出去晒太阳，打算在太阳下睡个午觉，家对面有一个n*m的空地，有些地方已经放了东西。他打算把他的小床，放到这块空地上。 他的小床是1*2的。可是小T需要他在指定的区域内，小宝想知道，他有多少种方法，放他的小床。 输入格式 第Vjudge 20220421练习10 B Joyful HDU - 5245
written on 2022-04-22 题目描述： 有一个含有M*N个格子的矩形，每次随机两个点(x1,y1)(x2,y2)，把这两个点构成的子矩阵内的格子都染色。随机染K次，求最后被染色格子的期望个数。 期望题，拿到题目后，因为是求被染色的格子的期望个数，那么这个期望显然就是每个格子被染色的概率乘以 \(1\) 然来自学长的馈赠6 社论
A. ^_^ 期望线性性，考虑染一个点 \(u\) 当且仅当其子树内的点都没被染过，于是期望为 \(\dfrac1{siz(u)}\) . 于是答案就是 \(\displaystyle\sum_{i=1}^n\dfrac1{siz(i)}\)，需要线性求逆元 . B. 软件包管理器 大力树剖 . C. 地理课 线段树分治 + 可撤销并查集 . D. 道路和航线 大家好，集训乱写
虽然被40个人爆踩，但是博该更还是要更 就随便写一些就好了 馈赠1 Alice 场上没切，但是赛后题解还是看懂了的 最优策略是对于自己更优，其实博弈论应该是分先后手的 Box 这种期望题看似不太可做但是其实还是比较可以的 但是这种东西吧其实是组合数学显然你DP是肯定干不动的所以考虑组合数学期望学习笔记
概念 数学期望（简称期望），是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映了随机变量平均取值的大小 一般来说，对于随机变量 \(X\) ，它有 \(n\) 中可能的取值，其中取到 \(x_i\) 的概率为 \(P(x_i)\) ,那么它的数学期望 \(E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i \times P(x_i)\) 数学期望也可以用【概率&期望】
公式 1. 条件概率 \(P(A|B)=\dfrac{P(AB)}{P(B)}\) 证明： 显然有\(P(A|B)P(B)=P(AB)\),把\(P(B)\)除过去即可。 2. 全概率公式 设\(B_1,B_2,\cdots ,B_n\)是样本空间的一个划分，则： \(P(A)=\sum\limits_{i=1}^nP(A|B_i)P(B_i)\) 证明： \(P(A|B_i)P(B_i)\)实际上就是\(P(AB_i)\),可以考期望、方差、协方差
期望： 方差： 协方差 协方差矩阵：「NOI2005」聪聪和可可 题解
「NOI2005」聪聪和可可 题解 题目大意 n个点，m条路的无向图，猫在S点，老鼠在T点，假设每个时间节点猫先走。猫每个时间节点可以靠近老鼠走两步（最短路），如果一步就可以抓到老鼠，就走一步，如果有多条最短路，选择节点标号小的一条；老鼠等概率地选择去向相邻的点或停留。 求猫捉到老鼠的期望时间。概率&期望 1
期望 最核心的内容是期望的线性性 大致意思就是说 一个局面的期望等于这个局面能够达到的所有局面的期望的和 有了这个，实际上是可以找转移顺序，也就是逆推 逆推的正确性，来自于开始的局面发生的概率是1 有的题顺推不好想就可以逆推搞一搞 然后逆推不能只逆转移，还要把状态需要逆的也机器学习004—期望与方差
每个随机变量都有一个分布（分布列、概率密度函数或者分布函数），不同的随机变量可能拥有不同的分布，也可能拥有相同的分布。分布全面地描述了随机变量取值的统计规律性，由分布可以算出随机变量事件的概率，也可以求出随机变量的均值、方差、分位数等特征数。这些特征数从某个侧面描述概率笔记3——数学期望
如果有14张牌，其中有1张是A。现在一块钱赌一把，如果抽中A，你赢10块钱，没抽中，你赔一块钱。这个游戏对谁有利？ 对庄家有利。 我们可以知道抽到A的可能性要小得多，14张牌中才有1张，也就是说概率是1/14，而抽不中A的概率是13/14。概率就是这样一个对未发生的事情会不会发生的可能性的一种预测。