其定义为：H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中：X是一个随机变量，它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率

排队问题描述数学知识：指数分布指数分布随机变量生成的数学原理指数分布的定义指数分布是连续概率分布，常用于描述某些事件发生的时间间隔。

CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。

出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为O(N的平方)，没有归并排序稳定，但在绝大多数情况下，快速排序能在O(nlog⁡N)的时间复杂度下运行。缓存使用效率高：在执行哨兵

一花一叶一世界,一草一木一浮生.使用了四个不同的线性变换，根据概率选择其中一个变换并更新x和y坐标。然后将生成的绿色点绘制出来，形成一片蕨菜叶。

以前不理解精神分裂，现在理解了，就是不同的性格在那分不出胜负，无法调和，最后共存。只是偶尔谁占了上风，谁就有话语权支配权。

未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言  假设检验是概率论中相当重要的内容

密令：【天降红包61666】这是官方密令，中大包的概率更高，现在就可以去搜一下有记录，

昨天和一朋友闲聊时，她提到在我们中国平均一个大家庭中会有和自己有关的亲戚得重病的概率。想想也不无道理。在这两个月以来，家里的亲戚得重疾病的就有三个，最大的也不过50左右，最小的仅仅就是和我

只要跟着我的流程走下来，大概率不会出问题，如果遇到其他问题，可以在评论区讨论，我会的我会回复。  主要的流程步骤是参考这篇文章，并对其中遇到的问题进行改进。  

虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑

这是我第十次清楚意识到人的身心原来是分裂的、矛盾的、冲突的。【谈天】有人曾妄言：“人生之旅的开始和结尾都掌握在造物主手里，只有中间一小段光景由我自己说了算。”可是，这话乐观得太早了些。

她们在赌，赌一个母子平安，赌这百分之五十的概率。如果赌赢了这就皆大欢喜，但如果输了呢？一命换一命真的值得吗？如果你死了，你那刚出生的孩子怎么办？你有为孩子今后考虑过吗？他们的将来你也参与不了。

因为投资中市场的波动性导致运气占有很大的概率，因此众多差的基金经理中都会有绩效好的。

默认输入变量用XXX表示，输出变量用YYY表示概率公式描述：P(X=x)P(X=x)P(X=x)：表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣

大家在京东上面买电器、电子产品的概率还是蛮高的。在京东家电电器这方面，很多人都认为京东是靠谱的，但也有那么多人买电器、电视机担心京东自营是不是正品？今天就来看一下京东自营电视机靠谱吗？是不是正品。

这是一个精确的(每个合法的和都有相同的概率)解。它使用所有合法和的枚举，并不是说我们要遍历每个和，而是给定一个数字n，我们可以直接计算枚举中的第n个和。

但是仍有概率抽到A卷。A卷对应2023的新题库（2022Q420223Q1）B卷对应20022部分考题以及新出的题目专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷)（

最初知道他，是他关于“概率与赔率”的说法，挺有意思。3月24日，他在上海做了一个分享，微信公众号"周大侠游记"做了整理，其中有些观点十分值得学习。

斤今天进行不顺利的一件事：昨天买入的股票亏损我是如何创造如何创造这两种情况的：第一种情况是：最近出去旅游走路多，吃了很多高热量食物，回来清淡饮食，自然体重下来了第二种情况是：选股偏向于沿着均线向下，成功概率概率就更小了

焦虑的场景二十几个未读信息：有来自老板的任务、有来自客户的需求、有来自同事的任务，这时候你感觉到血一下往头上涌理想与现实之间的落差，就会产生焦虑理想状态是希望快速把所有的任务都解决掉，按时下班现实状态是大概率要加班了中间状态的落差就是焦虑这种焦虑在职场中很常见二

题目传送门现在时间是2023/1/2620:56，给大家拜个晚年看到题的第一眼就发现了这道题是一道图论中巧妙建图的模板题水题（好在范围也不大，不用加任何的优化）这道题如果一开始的思路是让某个图论算法跑W遍的话，那大概率会

投资分析的核心是商业理解力和概率思维，投资交易的核心是赔率和逆向思维，等待的核心是谨守能力圈和尊重常识。从长期来看，优秀的交易无法挽救糟糕的分析，优秀的分析却可能毁于糟糕的交易。

麻将很简单，很快就能学会，但其中胡牌的概率初学者还是要经过一点实战和琢磨，我开始学打的是一两块，还庄上下三个炮，一场牌下来能输一百多，那时刚上班一月也就一百多，所以上去就是典型赌徒，输多赢少，早早歇了场

（至少是降低了并发问题产生的概率）通用的队列应该可存放任何类型的元素。综上，就得声明一个带泛型的链结点：//结点privatestaticclassNod

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

但其实不然，因为这些“老死的细胞”和体内的细菌对于细胞来说是其分裂的养分。我们体内的细胞才不会白白浪费掉这些宝贵的废物呢。

大概率是按键冲突了快捷键失效按了没反应一般是快捷键冲突检查自己安装的输入法音乐软件或者视频软件的快捷键还是没有解决就更换快捷键

是有不一样，但大多不是自己的票，关键还是看大概率。没票在，又老是想着节奏还没到，就在等着，抑或早进去了给抽。反

这一切都要从一次实验中出的差错说起，那是个研究镍金属原子各个方面的性质的实验，这个实验是通过将电子束发射到镍样本上进行研究的，当时装有炽热镍块的玻璃管突然发生爆炸。镍在爆炸中受到了污染——在贝尔实验室现场的两位科学家却没有更换新的样本，他们选择了清理样本。清理样本也并不是很麻烦的事，也就是直接加热样本，蒸发污染物就行了。当他们将电子束直接打在清洁后的镍样品上时，结果令他们诧异，这跟他们或者其他同行

刘峰与何小萍的善良，刘峰对林丁丁的触摸事件，何小萍精神分裂的原因分析，泪点都被各方人士精心解读和剖析透彻。就算尚未看过《芳华》电影的人，都想以凑热闹的心态，加入评述剧中的人物和内容。

的使用概率较高，那么这个正则表达式到底什么意思呢？“.*?”

昨天公司观点明确了：震荡蓄力，继续反弹今天市场低开低走持续震荡走低个股整体涨跌互现本周市场整体以震荡调整格局为主市场并未如我们前期预估的顺势继续往上反弹市场走势小幅偏离我们预期从全周来看市场整体依然在短期震荡区间上方震荡整理上周末观点预期本周市场有机会顺势继续往上反弹但本周指数盘中再创新高后便回踩短期震荡区间上沿市场整体走势再度弱于我们的预期指数反弹高度可能比我们预期不高的还要再低而个股则稍好于指

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数，概率论和线性代数的知识

有朋友说生命易逝，应当及时行乐，也有朋友说这是概率问题，幸与不幸而已，还有朋友直说近来内忧外患，何以解忧却无法得道。我不知道这样的小概率事件与必然事件之间的联系或者可调控的区间范围到底有多少，还是仅

热门主题一：立志㈠道理论据：①志当存高远。——诸葛亮②为中华之崛起而读书。——周恩来③燕雀安知鸿鹄之志哉！——陈涉④志不立，天下无可成之事。——王阳明⑤老骥伏枥，志在千里；烈士暮年，壮心不已。——曹操⑥古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼《晁错论》㈡事实论据：①立志多在少年，但宋朝文学家苏洵27岁开始发愤，立志就读，昼夜不息，结果大器晚成，终于成为唐宋八大家之一。②越王勾践被

Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients

但不宜对反弹高度预期过高今天市场如期高开后持续震荡个股涨跌互现市场整体情绪依然处理假期效应市场也如我们预期延续反弹，但反弹力度不强虽然今天市场未能延续节前强势往上走势继续往上但今天个股赚钱效应较好，市场整体赚钱效应并不差市场并没有反弹结束的迹象我们更倾向于今天的震荡只是反弹途中的休息反弹未结束，市场大概率会继续往上反弹但也如我们前期观点预期的一致前期市场杀跌力度较强

——金庸《神雕侠侣》03无论对谁太过热情，就增加了不被珍惜的概率。倘若没有过度的欢喜，便不会有极度的悲伤。

定义假设输入空间（特征空间）是χ\chiχ⊆Rn\subseteqR^n⊆Rn,输出空间是y={+1,−1}=\{+1,-1\}={+1,−1}。输入x∈χx\in\chix∈χ表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出y∈y\iny∈y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(ω⋅x+b)f(x)=sign(\omega\cdotx+b)f(x)=sign

文章目录Top-K准确率Top-K准确率的代码实现多标签分类准确率的代码实现Top-K准确率Top-K准确率就是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。

L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小

定义输入：训练数据集（T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}）其中：xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯ 

给出的理由是如果连自己的体重都控制不了，孩子也大概率教的不好。我有个朋友也很认真的说过一句话：“女人如果身材走样了，真的是太下头了。”

这周，菜菜从面试前、面试中和面试后三个部分来和同学们讲讲面试的技巧还有方法。今天的内容是面试前的准备技巧，同学们记得做好小笔记！（偷偷的告诉你，文末有小福利哦！）一、面试前发个短信在面试之前，记得给HR发个消息，注明名字和面试岗位。在面试结束之后，再发个消息表示感谢，加深HR对你的印象，并且暗示自己在等对方的答复！这个小套路能为你的面试加分哦，可以说是屡试不爽！二、不要忘记带上简历有些公司要求面试

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刚分开的那段时间实在是痛苦，我一向以为我是个想得通也看得开的人，但也着实被他一句一句对不起搞崩了心态，一次一次窝在被窝里偷抹眼泪又一次一次在看客们面前装作洒脱差点让我精神分裂。

概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出：事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的

文章目录有限测度有限测度概率测度有限测度与概率测度的关系σ\sigmaσ-有限测度计数测度完备概率测度参考文献有限测度首先，我们来明确“测度”的概念。

如果博饼✔不危险，如果深渊不危险，如果安全的境遇下，危机的概率很小，那么这些警示的花✔语也就不复存