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案例1
Mathematics
统计学之常见的分布介绍
请注意，在实际应用中，需要根据具体的问题和数据类型选择适当的检验方法和参数设置，并根据需要进行进一步的数据处理和解释。2. 二项分布（Binomial Distribution）：描述了重复进行一系列独立的二元试验，例如抛硬币或进行有限次数的成功与失败的实验。指数分布的特点是描述了时间或空间上连续事件的间隔时间。6. 伽马分布（Gamma Distribution）：是指数分布的推广，适用于描述连续时间事件的等候时间。这只是一些统计学中常见的分布，实际上还有很多其他的分布，每个分布都有不同的应用和特点。
概率论与数理统计学习笔记二：随机变量及其概率分布
1. 一维随机变量 1）随机变量的概念 a）随机变量的定义：“其值随机会而定”的变量，是试验结果的函数 b）随机变量的反面为确定性变量，其取值遵循某种严格的规律的变量； c）随机事件与随机变量的关系：前者从静态观点来研究随机现象，后者从动态观点 d）随机变量的分类（按其可能取的值的全体的性质）：离散型随机变量（只能取
【笔记】离散型随机变量在R语言中的概率密度和分布函数
R语言中的概率密度以及分布函数 在R中，概率函数形如： 其第一个字母表示其所指分布的某一方面： d Density的缩写，表示密度函数。举个例子，标准正态分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算 p Probability的缩写，表示概率函数。举个例子，标准正态分布从无负穷大到0的概率，可以用pnorm(0)计算 q Quantile的缩写，表示分位函数。举个例子，如果知道标准正态分...
随机变量及概率分布
本文主要包含四个部分的内容：一维随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、条件分布、随机变量的相互独立性。 1. 一维随机变量1.1 随机变量与分布函数- 分布函数： 设X是一个随机变量，记F(x)=P{X<x},x∈(−∞,+∞)F(x)=P\{X<x\},x \in (- \infty, + \infty)称F(x)F(x)为随机变量 XX 的分布函数。- 性质(充要条件)： F(x)F
5.1 随机变量与概率分布：高斯分布、伯努利分布及其混合
概率论为人工智能提供了处理**不确定性**和从数据中进行**统计推断**的数学语言。在这一框架下，**随机变量**及其**概率分布**构成了描述数据生成机制和模型不确定性的基石。在机器学习与人工智能领域，某些分布因其良好的数学性质和对现实世界现象的广泛适用性而占据核心地位。其中，**高斯分布**和**伯努利分布**是两类最基本且重要的分布，分别适用于连续型和离散型数据。此外，通过组合简单分布构建的**混合模型**，为建模复杂、多模态的数据结构提供了强大工具。
AI笔记: 数学基础之随机变量及其分布
随机变量及其分布 1 ） 知识图谱 备注：图片托管于github，请确保网络的可访问性 2 ） 相关概念 随机变量：如果随机试验的结果可以用一个变量来标识，那么这样的变量叫做随机变量。随机变量常用字母 X,Y,ξ,ηX, Y, \xi, \etaX,Y,ξ,η 等表示 离散型随机变量：对于随机变量可能取的值，可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量. 连续型随机变量：对于随机变量可能取的值，可以取某一区间内的一切值，这样的变量叫做连续型随机变量.
人工智能之数学基础：离散型随机变量的概率分布有哪些?
在之前的课程中，我们学习了什么是离散型随机变量，本文我们将学习在概率中常见的离散型随机变量的概率分布。
人工智能之数学基础：随机变量函数的分布（离散和连续）
随机变量的分布（离散型随机变量的分布、连续型随机变量的分布）我们已经了解了，本文我们将更近一步，学习随机变量函数的分布。简单来说就是设随机变量X的分布已知，求Y=g(X)的分布。随机变量函数是以随机变量为自变量的函数，它将一个随机变量映射成另外一个随机变量，这两个随机变量一般是不同的分布。
电磁场可视化
电磁场可视化 如题，做了电磁场可视化这么久了，也是颇有些心得了，简单描述一下怎么做这个项目的。 开始时是从最基本的OpenGL开始做的，必不可少的翻了许多的文献，后来是直接在unity中做，发现效果挺好，而且可控性强好多。反复琢磨后，发现可视化的渲染，有几种思路，第一就是用linerender，画线的方法，另一种就是用shader。 第一种我通过unity自带的linewave插件可以做到 详细的就是，linewave插件可以轻松画出曲线等，并且可以添加碰撞，控制频率幅度长度等一切的条件数值，而且令人惊喜
从论文到生产：iSLIP优先级匹配算法在SDN交换机中的20年演进史
本文回顾了iSLIP优先级匹配算法在SDN交换机中的20年演进历程，从斯坦福大学的原始论文到现代芯片实现。通过独特的指针滑动和迭代循环机制，iSLIP算法显著提升了交换机的吞吐量和公平性，解决了传统FIFO调度的队头阻塞问题。文章详细探讨了算法在硬件实现中的工程挑战、开源实践及未来AI时代的智能调度方向。
避开这些坑！DS18B20温度读取不准、时序混乱的5个常见问题与调试方法
本文深入解析DS18B20温度传感器在应用中常见的5个问题，包括温度读取不准、时序混乱等，并提供详细的调试方法。通过硬件设计优化、精准延时实现和数据解析技巧，帮助开发者有效解决温度值跳变、初始化失败等典型问题，提升OneWire协议下的温度测量精度。
数字孪生驱动的城市地下管网智能运维与应急处置决策支持系统
上海市城市数字化中心的数据实践显示，通过关联分析管网材质与故障率的关系，将铸铁管更换周期从15年优化至8年（李敏，2021）。环境效益方面，上海市通过优化管网运行参数，年减少碳排放1.8万吨，相当于种植36万棵乔木。数字孪生与物理设备的双向交互采用OPC UA协议实现，某次天津管网渗漏事件中，系统通过实时数据反馈，指导现场人员调整注浆方案，将修复时间从48小时压缩至16小时。虚拟指挥沙盘支持多视角协同，深圳水务系统的实践表明，通过AR可视化技术，跨部门会议效率提升60%，方案决策时间缩短40%。
3.详解Labview串口通讯--从串口线连接到串口通讯保姆级教程
本文非常详细的介绍了使用Labview实现串口通讯，读完题主这篇文章，即使你是今天刚下载的Labview，也能熟练的连接并驱动串口执行，接下来和我一起学习下，记得关注并点赞不迷路
多准则决策方法体系（AHP、熵权法、随机森林、加权线性法、TOPSIS、模糊综合评价）
多准则决策方法体系的基础，是由三大赋权方法和三大评价框架构成的 “3+3” 核心模块。赋权方法聚焦于准则重要性的量化，评价框架则专注于多准则信息的综合集成，二者共同覆盖了从 “确定权重” 到 “输出结果” 的全流程决策需求。
Windows 11 安装、使用 Git：下载、安装、概念、命令、分支模型
本文详细介绍了在 Windows 11 系统上安装与使用 Git 的完整流程，涵盖从官方或国内镜像下载安装包、关键安装选项配置，到 Git 核心概念（如工作区、暂存区、分支、远程仓库等）的通俗解释。同时梳理了常用命令与五种主流 Git 分支模型（如 Git Flow、GitHub Flow 等），帮助开发者根据项目规模选择合适的工作流，是面向初学者与进阶用户的实用指南。
大模型技术全景与核心概念解析：从基础原理到AI智能体架构（实时更新中）
本文系统解析了大模型技术的核心概念与架构。首先介绍了LLM（大语言模型）、LLMOps（模型运维）、AIGC（生成内容）、AGI（通用AI）等基础概念，重点阐述了大模型的工作原理，包括预处理、推理和后处理三个阶段。深入讲解了Token分词、FLOPs计算、Embedding向量表示等关键技术，并分析了LoRA微调、MoE架构等前沿方法。文章还探讨了AI智能体的发展前景，为理解大模型技术提供了全景视角。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
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