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 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
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
#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-4.5.1-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
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
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
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
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
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
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 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
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()
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
随机数指的是从一个可能的范围中挑选出一个值返回，每一个范围内的数字被选中的概率是一样的。C++中提供了一系列函数来实现随机数生成。 1. rand rand函数每次都返回一个0~65536范围内的随机整数。这些随机数通过算法生成，并不是真正的随机数。 1 #include <iostream> 2 #include
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
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？ 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 目录 R语言几何分布函数Geometric Distribution（dgeom, pgeom, qgeom & rgeom）实战
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。
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
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�
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
#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
