根据期望的线性性，考虑某个节点会做 pushdown 的概率为 \(P_u\)，答案显然就是 \(\sum P_u\)。 考虑一个节点不会被做 pushdown 的概率为 \(p_u=1-P_u\)，设这个节点所代表的区间为 \([l,r]\)，那么这个节点不会被做 pushdown 当且仅当所有包含这个区间的修改中，加起来的权值和为 \(0\)。
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
这个也是刚刚写小学期程序设计的时候发现的，记录记录。 这个也可以通过随机数来实现，比如说： #include<iostream> #include<ctime> using namespace std; int main() { int a=rand()%6+1; //获得一个随机数，可以是1到6之间的任何一个 if(a==1||a==2||a==3)
联合概率P(A∩B) 两个事件一起（或依次）发生的概率。 例如：掷硬币的概率是 ¹⁄₂ = 50%，翻转 2 个公平硬币的概率是 ¹⁄₂ × ¹⁄₂ = ¹⁄₄ = 25%（这也可以理解为 50% 的 50%） P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B) 对于 2 个硬币，样本空间将是 4 {HH,HT,TH,TT}，如果第一个硬币是 H，那么剩余的结
GA=（Npop,Ngen,Ω,feval,fsel) Genetic Algorithm=(群体规模，迭代代数，遗传算子（重组和变异）及他们的概率集合，评价函数（又称适应值），再生选择规则） 模拟生物基因的复制、交换、变异三种方式，并进行“适者生存”筛选，以此达到优化目的。 1.选择：按一定概率从群体中选择若干染色体 2.交换：用于繁
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。 校准曲线
在看完这两个视频之后萌生出了我也来写个程序模拟下的想法，看了下简介里面好像没给出源码， up 用的是 c/cpp 写的，笔者人生苦短，就用 python 实现了，效率确实要差很多，下面的很多过程和思路都是参考了 up 视频完成的 https://www.bilibili.com/video/BV1MZ4y1p7Ff https://www.bilibili.
Abstract 背景： 验证随机系统在达到平衡时是否处于某种状态具有重要的应⽤。例如，对安全关键系统的⻓期行为进行概率验证，使评估⼈员能够随时检查它是否以⾜够⾼的概率接受⼈⼯中⽌命令。 现有的概率验证器并未考虑模型中概率参数的不精确性 本文： 提出了概率验证技术 解释了随机系
Description 有一个 \((n+2) \times m\) 的网格。 除了第一行和最后一行，其他每一行每一天最左边和最右边的格子都有 \(p\) 的概率消失。 求 \(k\) 天后，网格始终保持连通的概率。 \(n,m \le 1.5 \times 10^3\)，\(k \le 10^5\)，答案对 \(10^9+7\) 取模。 Solution 先计算 \(\displayst
写本文主要是帮助粉丝理解考研中的古典概率-条件概率的具体定义。 “B事件发生的条件下，A事件发生的概率”? "在A集合内有多少B的样本点"？ “在B约束条件下，A发生的概率变化为？” “B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少” “将B作为样本空间，则A的概率变为多少” 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
转载地址： https://www.phsciencedata.cn/Share/wiki/wikiView?id=5af35f08-dcd4-4599-801e-52875e7a2d35 ================================================================ 摘要: 以标准正态曲线下的左侧面积用百分数p表示，则其相应的标准正态(离)差加
在入门概率论与数理统计这门课中，刚开始我们都会从古典概率开始学习，为什么要选择它呢？这是因为古典概率作为一种将生活中的事情简化为有限种情况，并假设它们的发生可能差不多的手段，十分的好用且简洁。 这里我们要明确几个概率学的基本用处： 1.概率学是用来预言的，就是预测未来。 But概
网络结构没什么可说的，基本还是沿用特征提取+head的思路 这篇论文主要的贡献在于相比语义分割，可以人工划定对应的row 采样步长，以及每个row对应的块宽度，从而实现针对一个区块进行分类，对性能整体加速非常明显 这里主要记录一下loss的计算过程 分类loss： (1) 将特征图按照行高划分
/** * math.random()->是等概率返回【0--1） */ // 验证 math。random是等概率 function r(math){ var count=0 for(var i=0;i<math;i++){ if(Math.random()<0.3){ count++ } } return count/math } var math=100000 console.log(r(m
/**** * 利用现有的 1--5的随机函数，加工出1 -7的随机函数 * 此函数只能用，不能修改 * 等概率返回1~5 */ /** * 构造一个等概率的1-5 */ function oneTofive() { return Math.floor((Math.random() * 5) + 1) } /** * 等概率得到 0和1 */ var ans01 = 0 function zer
Mascot 使用基于概率的评分。 这使得一个简单的 用于判断结果是否显着的规则。 使用质量值（肽质量或 MS/MS 碎片离子质量）进行匹配 总是按概率处理 基础。 总分是观察到的匹配是 随机事件。 直接报告概率可能会令人困惑。 部分原因是他们 包含非常广泛的量级，并且还因为“高”分数
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。
一.理解概率期望的线性性质，通过递推可以求出： 有n个位置放有0/1串，连续的1有s个，则分数为s^3,求分数期望 double a[N],b[N],f[N],p[N]; int main() { n=re(); _f(i,1,n) { scanf("%lf",&p[i]);//每一位选择1的概率 } _f(i,1,n) { a[i]=(a[i
Math.max( random() , random() ) random(), 返回0-x范围的数，概率x 因为返回的是最大值，所以想让最终结果在0-x范围上，需要两次random都返回0-x范围的数字，有一次例外，最终结果就会不在0-x范围上，因为取max嘛。所以，套了max之后的过程，就把得到0-x范围的数字，概率调整到了x平方，也就是两次
1HMM基础 一模型、两假设、三问题 1）一个模型 随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程。 马尔科
【例1】找东西的疑惑 书桌有8个抽题，分别用数字1~8编号。每次拿到一个文件之后，TT都会把这份文件随机的放在某一个抽屉中。但TT非常粗心，有1/5的概率会忘记了把文件放进抽屉里，最终把这个文件弄丢。现在，TT要找一份非常重要的文件，我将按照顺序打开每个抽屉，直到找到这份文件为止，或者悲催
场景 有10人在会议室开会，其中4名高管，6名普通员工。4名高管中有3人穿衬衫打领带，6名普通员工中有2人穿衬衫打领带。现在推门进来1人，穿衬衫打领带，那么进来的人是高管还是普通员工？ 解答 根据朴素贝叶斯公式： 第一步： A代表是否为高管 B代表是否穿衬衫打领带 第二步： 高管中穿衬衫
原文 为了很好的说明这个问题，在这里举一个例子： 玩英雄联盟占到中国总人口的60%，不玩英雄联盟的人数占到40%： 为了便于数学叙述，这里我们用变量X来表示取值情况，根据概率的定义以及加法原则，我们可以写出如下表达式： P(X=玩lol)=0.6；P(X=不玩lol)=0.4，这个概率是统计得到的,或者你自身依据
