Distribution

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Anaconda (Python distribution)

Anaconda (Python distribution) Anaconda is a distribution of the Python and R programming languages for scientific computing (data science, machine learning applications, large-scale data processing, predictive analytics, etc.), that aims to simplify pack

Fair Distribution

Fair Distribution 前置知识点向上取整 ll getceil(ll a, ll b) { return a / b + (a % b ? 1 : 0); } ll getceil(ll a, ll b) { return (a + b - 1) / b; } 思路这道题一开始想的是用的dfs, 但是第三个测试点始终是过不了的,下面附上错误代码 void dfs(int a, int

内存管理模拟

实验三. 内存管理二、实验内容假定页面大小为4K，物理内存128M，设计并实现一个内存分配和回收的程序，使用C语言或Python语言编写程序实现这个程序并进行测试。要求：（1）至少5个进程；（2）要求有空块管理；（3）要求有一个逻辑地址到物理地址的变换。四、程序代码 4.1 代码主要

C++ 生成随机数

#include <vector> #include <iostream> #include <random> #include <ctime> int main() { std::default_random_engine e(time(0)); std::uniform_real_distribution<double> u(0, 1); //std::uniform_int_distribution<double> u(

Idea 报错 The specified Gradle distribution 'https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.5

Idea 报错 The specified Gradle distribution 'https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.5.1-all.zip' does not appear to contain a Gradle distribution. 解决办法： 1.下载错误提示里的gradle包； 2.将包解压到 C:\Users\[用户]\.gradle\native 路径下，如图 3.修改i

CentOS7.x 离线安装最新版本 supervisor 4.2.4

浏览器打开链接：https://pypi.org/project/supervisor/ ，首页显示"Latest version Released: Dec 31, 2021"。点击"Download files"，注意页面右侧的"Source Distribution"和"Built Distribution"，可以看到，此版本支持Python2.x和Python3.x，选择下载"Source Distribu

泊松分布（Poisson Distribution）

定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙

一类骰子游戏中的概率计算

一个骰子，一个跑道，停在某个格子上有奖励。含有这种模式的游戏不要太多，拿“大富翁”作个图示：在玩的时候时常在问自己：我停在前方第n格的概率是多少？我停在前方第n格的期望掷骰子数是多少？感性上说，我停在前方第100格的概率，应该和我停在前方第1000格的概率是一样的，那么这个概率是多

Python | Seaborn可视化合集 | 分布图（Distribution）之核密度图

分布图（Distribution） 3 核密度图（Density chart） # 设置数据 import seaborn as sns data = sns.load_dataset('iris') # 绘制密度图 sns.kdeplot(df['sepal_width']) OUTPUT: 3.1 添加内部阴影 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = sns.load_dat

Python | Seaborn可视化合集 | 分布图（Distribution）之小提琴图

分布（Distribution） 1 小提琴图（Violin Plot） # 加载数据 import seaborn as sns data = sns.load_dataset('iris') # 绘制小提琴图 sns.violinplot(x=data["species"], y=data["sepal_length"]) OUTPUT： 1.1 一维变量 import seaborn as sns import matplotlib.p

Out-of-distribution Detection系列专栏（二）

目录前言 A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks ID与OOD OOD研究中常用的数据集以及实验构造方式 OOD实验的基本设置 Max-Softmax方法的主要思想评价指标 AUROC与AUPR的计算方法前言这是OOD检测专栏的第二篇文章，也

离散随机变量-伯努利分布

伯努利分布（Bernoulli Distribution）在一次试验中，事件\(A\)出现的概率为\(\mu\)，不出现的概率为1 − \(\mu\)。若用变量X 表示事件A出现的次数，则\(X\) 的取值为\(0\)和\(1\)，其相应的分布为 \(p(x)=\mu^x(1-\mu)^{1-x}\) 二项分布（Binomial Distribution）在n次伯努利分布中，若以变量X

IfcDistributionPortTypeEnum

IfcDistributionPortTypeEnum 此枚举标识不同类型的分发端口。它用于通过端口的通用功能指定端口，该功能确定适用的属性集和兼容系统。 IFC4增加的枚举类型。 ConstantDescription CABLE Connection to cable segment or fitting for distribution of electricity. CABLECA

python中random(numpy.random)随机数的使用

基础知识（maybe is boring,but it's fundamental）：（一）random (1)实值分布 random.random() 　　返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。 random.uniform(a, b) 　　返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。取决于等式 a + (b-a) * random()

c++生成大整数随机数的方法

int main() { int n; while (cin >> n) { std::mt19937_64 num((unsigned)time(NULL)); // 种子，可以选择时间作为seed std::uniform_int_distribution<uint64_t> distribution(1, 9999999999); // 设置范围 std

C++生成随机数

随机数通过随机数引擎类和随机数分布类。引擎类可以生成 unsigned（无符号数）随机数序列；分布类使用一个引擎类生成指定类型的、在给定范围内的、服从特定概率分布的随机数。它们定义在头文件 random 中。随机数引擎：随机数引擎是函数对象类，它们定义了一个调用运算符，该运算符

cf1348 C. Phoenix and Distribution（思维）

https://codeforces.com/contest/1348/problem/C 题意：把一个长为 n 的字符串分成 k 个非空子串，顺序任意，不必连续。让字典序最大的子串 t 最小，输出 t 思路：首先对字符串排序，把前 k 个字符分别放入每个子串中，让每个子串有一个字符如果前 k 个字符不全相同，那么把后面的字符全给第 1

如何使用docker desktop 下载x86、amd64、arm64 镜像？

如何使用docker desktop 下载x86、amd64、arm64 镜像？环境修改配置重启docker后下载镜像验证镜像架构环境修改配置官网地址，开启 Docker CLI 的实验特性 docker desktop 的Preferences=>>Docker Engine experimental 的值设置成 true，意思是：开启manifest实验特性 { "

R语言几何分布函数Geometric Distribution（dgeom, pgeom, qgeom & rgeom）实战

R语言几何分布函数Geometric Distribution（dgeom, pgeom, qgeom & rgeom）实战目录 R语言几何分布函数Geometric Distribution（dgeom, pgeom, qgeom & rgeom）实战

WARNING: Ignoring invalid distribution -ip

在cmd用python pip安装某个库的时候，出现如图错误提示原因可能是之前下载库的时候没有成功或者中途退出。解决方法：到提示的目录site-packages下删除~ip开头的目录。然后pip重新安装库即可。

ansible setup模块和gather_facts功能

前言关于ansible的setup模块和gather_facts功能的介绍。正文 1. setup模块这个模块是ansible的自带模块，可以收集机器的一些信息。 1.1 用法 ansible host -m setup -a "filter=xxx", 此filter可以筛选关键词。 [root@vm1 ~]# ansible localhost -m setup localhost | SUCCE

Go语言分金币题

package main import ( "fmt" "strings" ) // 你有50枚金币，需要分配给以下几个人：Matthew,Sarah,Augustus,Heidi,Emilie,Peter,Giana,Adriano,Aaron,Elizabeth。 // 分配规则如下： // a. 名字中每包含1个'e'或'E'分1枚金币 // b. 名字中每包含1个'i'或'I�

C++中产生概率分布之-均匀分布和标准正态分布

　　最近闲来无事，发现做一个咸鱼就是好，想做什么做什么。可能码农做久了，还是无法摆脱技术的思维。接了个小活，其中涉及到需要用到C++实现概率分布--0-1均匀分布和标准正态分布，虽然很简单，还是记下来，以备后用。　　均匀分布：　　　　在不设置种子的情况下，rand()函数可以产生伪随机序

随机数模板

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; namespace rad{ mt19937_64 R(time(0)); inline int Rand(int l,int r){ uniform_int_distribution<int> distribution(l,r); return distribution(R); } } using namespace rad; int