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我也要
/**
* 求50个人中至少有两个生日相同的概率
*思路：先求出50个人中生日都不相同的概率，然后再用1减去即可得到结果
*/
void main(String[] args) {
double a = 50;
double c = 365;
double sumA = 1;
for (int i=0;i<a;i++) {
b = b-1;
sumA *= b;
}
double sumB = Math.pow(c, a);
double tt = sumA/sumB;
double JG = 1-tt;
System.out.println("50个人中至少有两个人生日相同概率是：" JG);
相似问题：
50个人中，任意取出3个人，至少两个人生日相同的概率：
1-【50个人中，任意取出3个人，无人生日相同】
如何使用ArcGIS Pro制作带基底三维地图
点击运行生成范围线，因为之前对高程进行了夸大，导致生成的范围线和地形边缘不重合，我们打开范围线的图层属性，选择高程选项卡，要素位于选择地面上，如下图所示。目前制作的三维地图下面是空的一片，现在添加一个基底，在工具箱内点击“3D Analyst工具\栅格\转换\栅格范围”，调用栅格范围工具，如下图所示。打开ArcGIS Pro，新建一个局部场景，在高程表面下，地面上点击右键，选择添加高程源图层，将需要制作三维地图的DEM数据加载进来，如下图所示。在要素图层菜单内，类型选择绝对高度，如下图所示。
生日悖论 python程序
这里写自定义目录标题生日悖论 python程序题目程序（python）程序解析 生日悖论 python程序 题目 生日悖论分析。生日悖论指如果一个房间里有23人或以上，那么至少有两个人生日相同的概率大于50%。编写程序，输出在不同随机样本数量下，23个人中至少两个人生日相同的概率。 程序（python） #生日悖论分析 #通过集合的无重复性来判断生日是否有重复的 # persons：班级的人数 # counts: 中间计数器，有重复生日的次数 # stop： 实验的总次数 # birthdays: 班级中每
深入浅出：CosineLRScheduler 调度器的原理与实战应用
本文深入解析了CosineLRScheduler调度器的核心原理与实战应用，详细介绍了余弦退火算法及其在深度学习模型训练中的优势。通过参数配置建议、PyTorch实现示例和常见问题解决方案，帮助开发者高效应用该调度器提升模型性能，特别适用于计算机视觉和自然语言处理任务。
python语言程序设计实践教程答案实验五_Python程序设计实验五
实验五Python组合数据类型一、实验目的（1）理解3类基本组合数据类型；（2）掌握列表的使用；（3）掌握字典的使用。二、实验内容1、随机密码生成。编写程序，在26个字母大小写和9个数字组成的列表中随机生成10个8位密码。（提示：可使用随机函数choice（））2、重复元素判定。编写一个函数，接受列表作为参数，如果一个元素在列表中出现不止一次，则返回True，但不要改变原来列表的值，同时编写调用这...
从零编写linux0.11 - 第二章 内核初始化
编程环境：Ubuntu Kylin 16.04 代码仓库：https://gitee.com/AprilSloan/linux0.11-project linux0.11源码下载（不能直接编译，需进行修改） 1.添加内核 进入内核后也不是马上进入main函数，上一章只是暂时设置gdt，此外还要设置idt和其他的一些初始化操作，这些内容也要使用汇编进行编写，此处采用AT&T格式的汇编。 以下为head.s的内容，为了简单起见，内容还是一个死循环。 .globl startup_32 startup_3
STM32F4驱动海康工业相机实战：从PWM信号到精准触发拍照（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用STM32F4开发板驱动海康工业相机，实现PWM信号精准触发拍照的完整方案。从硬件连接到PWM信号生成，再到相机触发配置与延迟补偿，提供了实战经验和完整代码，帮助开发者解决工业相机硬件触发中的关键问题。
python 生日悖论概率计算。
from random import randint def list_birth(): list_birth=[] for i in range(23): x=randint(1,12) if x in [1,3,5,7,8,10,12]: y=randint(1,31) elif x==2: y=randint(1,28) else: y=rand.
FPGA实现串口升级及MultiBoot（九)BPI FLASH相关实例演示
与SPI相关知识并没有什么太多区别（别杠硬件或者架构上），相关知识点都在上面指出，大家有什么其他需要注意点，欢迎留言讨论。关于“四样错误”就不演示了，没什么太大区别，下一讲我们开始串口升级。PS:为了扩展ICAPE2原语的使用，在原来的基础上增加了几个常用FPGA ID，并在触发启动时候增加了可选电平触发或上升/下降沿触发（例化IP时选择），新版本号V1.1。
生日悖论（python）
题目： 生日悖论分析。生日悖论指如果一个房间里有23人或以上，那么至少有两个人生日相同的概率大于50%。编写程序，计算并输出n个人(n从10到50)中至少有两个人的生日相同的概率。(不考虑闫年， 计算概率时，对每个n,均设定实验执行10000次，不允许直接计算出概率) 大致思路： 一年有365天，每次从中取出10天，如果有两个人数字相同，则在相同次数加一，最后除以1w次即可 由于是执行1w次实验，...
学Simulink--基于风力发电系统的场景实例：海上风电场在复杂海况下的动态响应仿真
本实例将创建一个针对海上风电场在复杂海况下的动态响应模型。该模型不仅考虑了不同风速条件的影响，还引入了波浪和水流对风机塔架及基础结构的影响。通过仿真验证系统的有效性，并探索最佳控制参数设置以提高整体性能和稳定性。本教程展示了如何在Simulink中实现一个海上风电场在复杂海况下的动态响应仿真模型，并分析其性能。通过这种方式，我们不仅可以验证所提出的技术手段在提高海上风电场稳定性和效率方面的有效性，还能进一步探索优化参数以适应特定的应用场景。
uniapp - 解决苹果ios真机运行报错：错误:请查看是否设备未加入到证书列表或者确认证书类型是否匹配（HbuilderX运行IOS手机出现问题，uniapp运行到IOS真机提示请查看是否设备未）
uni-app，ios苹果，App平台端，uniapp运行到IOS真机提示错误:请查看是否设备未加入到证书列表或者确认证书类型是否匹配，UUID在哪里，uniApp运行到ios真机报错解决，安装自定义基座App失败，没找到有计划资源，证书、标识符和描述文件，证书标识符和描述文件下面没有选项怎么回事，HBuilder真机调试报错请查看是否设备未加入到证书列表或者确认证书类型是否匹配，UniApp运行到IOS真机提示，授权的设备才可以直接安装基座，添加调试的IOS设备，在Devices中，添加手机设备UUID
python生日相同的概率_50个人中有人生日相同的概率高达97%，你信吗？
Python不用学，看看你就懂；拿来就能用，用用你就会无需安装编程软件，把代码拷贝到在线编辑器即可运行同学们常常被数学老师的某些违反直观感受的数字给吓着了，比如这个：“如果你们班有23个同学，那么至少有两个同学生日相同的概率大约是50%；如果你们班有50个同学，那么至少有两个同学生日相同的概率是97%。”换句话说，如果你们学校很大，比如有100个班，每个班50个学生的话，那么很可能大概有97个左右...
基于matlab的CNN验证码识别系统（UI界面版）
基于matlab的CNN验证码识别系统（UI界面版），CNN验证码识别系统包括数据集处理、模型搭建、模型训练、界面设计与实现
1369: 【例64.2】 生日相同
此后每行包含一个字符串和两个整数，分别表示学生的名字(名字第一个字母大写，其余小写，不含空格，且长度小于20)和出生月(1≤m≤12)日(1≤d≤31)。每组生日相同的学生，输出一行，其中前两个数字表示月和日，后面跟着所有在当天出生的学生的名字，数字、名字之间都用一个空格分隔。在一个有180人的大班级中，存在两个人生日相同的概率非常大，现给出每个学生的名字，出生月日。对生日相同的名字，按名字从短到长按序输出，长度相同的按字典序输出。对所有的输出,要求按日期从前到后的顺序输出。试找出所有生日相同的学生。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
概率与期望
：(离散) 或。
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
第九十六周学习生活总结
今天是2021年4月4日，这周四是我的生日，这天晚上也是我携程笔试的日子，根据后来有人收到携程面试的消息来看，我应该是挂掉了，不过没啥关系，毕竟挂的多了经验也就丰富了，下一次获得面试的机会也就更大了。 携程的笔试只有两道算法题，时间两个小时，我只做出来了一道（可能做对了），第二道并没有什么思路，最后也就简简单单写了十来行就提交了。第一道题是一个字符串的题，我用js写的，虽然我自己测试的都通过了，但其实我写的代码很混乱，自我感觉不够优雅，不够简洁，我在自己简历里面写的我对自己代码要求高，但是这算法题做
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
概率（高斯消元）+期望入门总结（真的只是入门！！！！）
昨天做了学长拉的概率dp+期望的专题，也算是真正入了点门，大致看到这种题也有了一些思路，今天来做个总结。 其实这都是高中和初中的知识，可怪我以前就对概率的题很反感（QAQ），所以现在学的时候才觉得好难。 先说说期望吧，期望还是比较好理解的，做期望题的难点在于找到方程，解方程，也可以直接逆序求期望（也能顺序，看边界条件，具体问题具体分析）。关于这类题型主要还在于找状态转移方程，这要是dp的难点，...
量化面试绿皮书：精选算法60题推导全解
精选《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》60道算法题，全面解析涵盖详细推导、解题步骤、Python实现及逻辑说明等，深度剖析核心知识点与评估维度，提供典型回答框架，助力精准把握知识点。
华为OD机试真题 新系统2026-04-08 Python&JS 实现【准备生日礼物】
小明在一个充满人文关怀的公司上班，公司每个月都要为该月生日的同事送一份生日小礼物，该事项由小明负责，请帮助小明统计某一月份应该准备多少礼物，重复录入的员工生日以最后一次录入结果为准，请不要重复统计，避免浪费。
经典逻辑面试题解析：从生日谜题到赛马策略
本文深度解析了技术面试中常见的经典逻辑谜题，如生日谜题、赛马策略、燃烧绳子等。通过拆解问题、严谨推理和寻找不变量等核心方法，揭示了逻辑题背后考察的系统性思维、优化能力和模型转化技巧，帮助面试者掌握关键思考工具，从容应对挑战。
LeetCode 热题 100 精讲 | 随机化算法篇：打乱数组 · 按权重随机选择 · 飞机座位概率 · Rand7实现Rand10 · 链表随机节点 · 蒙特卡洛模拟
Fisher-Yates 洗牌（打乱数组）保证所有排列等概率出现；前缀和+二分（按权重随机选择）实现了加权随机采样；数学归纳（飞机座位概率）展示了概率问题的推导逻辑；拒绝采样（Rand7 实现 Rand10）是分布转换的经典技巧；蓄水池抽样（链表随机节点）解决了数据总量未知时的均匀采样问题；蒙特卡洛模拟（生日悖论）则展示了随机抽样在概率估算中的强大能力。掌握这些模型，面试中遇到随机化相关的问题就能迅速找到切入点。
算法题个人思路总结
数学 1.设A与C是互质的两个数，求B，使得A*B=1(mod C)。 解：由于gcd(A,C)=1，因此利用扩展欧几里德函数可以找到a*A+c*C=1，即a*A=1(mod C)。我们取B=a即可。 2.求$\sum_{i=1}^n{\frac{1}{i}}$的上下界。 解：$\ln \left( n+1 \right) = \int_1^{n+1}{\frac{1}{x}dx}\...
2013年Google笔试题详解：从算法到系统设计的核心考点
在技术面试中，算法与数据结构始终是衡量工程师基本功的核心标准。面对复杂问题，清晰的逻辑拆解、严谨的复杂度分析和边界条件处理能力，往往比记忆具体API更重要。这类能力不仅体现在代码实现上，更贯穿于系统设计、概率建模和高并发场景的工程实践中。无论是校招还是跳槽，掌握二分查找、栈、二叉树、递归等经典算法范式，理解其背后的数学原理与优化思路，都能帮助开发者举一反三，从容应对变形题。本文以2013年Google笔试卷中的代表性题目为例，深度剖析算法题、概率统计题、思维题与系统设计题的解题范式，从二进制编码到洗牌算法验
PAT乙级1028解析：出生日期合法性校验与年龄边界建模
出生日期校验是软件工程中高频基础能力，涉及日期存在性、时间有效性、年龄区间约束及数据完整性四重现实规则。其核心原理在于将生活常识（如闰年规则、月份天数、基准日语义）转化为可执行的分层逻辑判断，技术价值体现在规避运行时异常、保障业务合规性与提升系统鲁棒性。典型应用场景包括用户注册生日验证、保险年龄准入控制、人口统计系统等。本文围绕PAT乙级-1028题，深入剖析‘合法出生日期’定义与‘200岁边界’的精确建模方法，覆盖闰年误判、边界日混淆、字符串日期比较等关键热词所指向的工程实践难点。
我拒绝了他100次,第101次,他拒绝了我——有兴趣可以做做我前面的算法题
泉注：读书使人明zhi……偶尔感受一下别人的生活，才知道好好珍惜。 自己的幸福，好好争取 不要一切都想着亲身体会，然后遍体鳞伤的时候才想起，原来第一个才是最合适的。爱情呼叫转移…… 有时候，多听听同类型人的建议；看看他们的生活，也许，你会突然发现，其实，幸福就在身边…… 尽信书不如无书，但是，开卷有益。大家都不是小孩子了，o(∩_∩)o...算法
拆解程序员智力算法笔试卷：从智力题到算法题的核心考点与实战策略
算法与数据结构是技术面试中的核心考察点，也是程序员职业能力的重要标尺。从逻辑推理到数学建模，从经典算法到手写代码，笔试卷的设计往往遵循“现实问题→数学抽象→高效求解”的完整链路。理解这类题目的内在原理，比如信息熵、状态空间、复杂度分析，能帮助候选人快速识别考点。在工程实践中，掌握动态规划、KMP、Dijkstra等经典算法的适用场景与边界条件，不仅能应对考试，也能提升真实编码中的性能意识。无论是校招备战还是跳槽冲刺，系统拆解智力算法笔试卷的出题逻辑、答题顺序与时间分配策略，都是短期内稳定输出的关键。从出题人
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