本篇文章将围绕以下问题展开：1、PMF（产品和市场的匹配度）是什么？2、为什么它对企业服务公司如此重要？3、企服行业要如何找到自己的PMF PMF和产研体系都是比较大的话题，但随着SaaS公司的业务从初级阶段走向规模化增长阶段，这也是必然被产品团队/创始团队关注的问题。 希望通过这次发布会
7.4 Umbrella Sampling Example计算丙氨酸二肽 Phi/Psi 旋转的 PMF http://ambermd.org/tutorials/advanced/tutorial17/index.php 1) Generating and Relaxing the Initial Structure 2) Running the Umbrella Sampling Calculations 现在我们有了一个轻松的起始结
模型输入文件 1.1浓度文件 1.2不确定性文件 不确定度计算方法： 当仪器监测浓度（Xi,j）<=仪器检出限（MDL）时，不确定度（Unc）=5/6MDL当当仪器监测浓度（Xi,j）>仪器检出限（MDL）时，不确定度（Unc）=10% Xi,j+1/3MDL 仪器检出限（MDL） 1.3文件格式.csv 模型输出结果文件 2.1贡献度结果 2.2诊断分析
#抛10次硬币，求恰好两次正面朝上的概率 import numpy as np from scipy import stats as sts n=10 p=0.5 k=np.arange(0,11) #总共有0-10次正面朝上的可能,arange其实是一个列表 binomial=sts.binom.pmf(k,n,p) print('概率为：',binomial) #输出的结果有11个，分别表示0-10次 prin
文章目录 EM期望极大算法（expectation maximization algorithm）numpy复现 EM期望极大算法（expectation maximization algorithm） 用于含有隐变量 （hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每 次迭代由两步组成： E步，求期望（expectation）；M步，
平时我们在编写代码是会经常用到一些随机数，而这些随机数服从一定的概率分布。 1.泊松分布、正态分布等生成方法 1.1常见分布： stats连续型随机变量的公共方法： *离散分布的简单方法大多数与连续分布很类似，但是pdf被更换为密度函数pmf。 1.2 生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通
1. 产品的产生当我们面对一个用户的痛点时，我们可能会有做出一款产品来解决它的冲动，但是当我们准备着手时，我们又会产生一个问题：这个产品能成功吗？2.产品的生命周期回答这个问题之前，我们要先知道产品的生命周期：探索期、成长期、成熟期、衰退期 很明显我们的产品处于探索期，如果我们进入
