概率随记(1)

本文介绍了概率论的一些基本概念,包括古典概型、几何概型、条件概率、概率的乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式。讨论了独立事件、n重伯努利试验的概率计算以及随机变量在概率模型中的作用,强调随机变量是随机试验数学化的关键步骤。

1、古典概型:
      特点:每个样本点的概率相等,P1=1/n,每次试验只有一个样本点发生。
      事件A概率P(A)=A包含的基本事件数/总的基本事件数。
      经典例子:每个球落入每个格子的概率相等,每个格子可以落入任意个球。k个球落入n个格子的概率:
      A)基本事件总数:1个球可以落入到任和格子,有l种可能,k个球就有n*n*n*...*n=n^k种基本事件。
      B)落入指定K个格子的事件数:每个格子落一个,k个球的全排列,包含的基本事件数=k!;
      C ) 落入k个格子的事件数:没有指定k个格子,则k个格子的选取方案有C(n,k).结合B有基本事件数=C(n,k)*k!
2、几何概型:
      特点:样本空间是一个可度量的区域(体积,面积,长度等),任意一点落在度量相同的子区域内的概率相等。事件A的概率P(A)=S(A)/S.
      古典概型可以看做是几何概型的一种特例:将几何样本空间分成n个度量相等,并互不包含的子区域。同时每次试验只有一个子区域(样本点)发生。
      几何概型没有强调每次试验只有一个样本点发生,主要是因为几何概型定义的是区域,已无样本点的概念。
      古典概型可以理解为在点上的概率。由点成线,由线成面,由面成空间,形成几何概型。
      几何概型的计算最终映射到可度量区域大小的比较。函数积分是其主要解法;
      推广:如果在度量区域上相同子区域发生的概率不相等,而是度量区域上的一

开发相关随记包含多个方面: - **软件开发**:在增加和设计较为庞大的程序时,要考虑程序结构设计,如解耦、层与层接口、模块之间关系、参数、ram、flash、运行速度等。还可学习了解aoutosar的分层结构。新的项目需在较短时间完成从零编码到交付[^1]。 - **IsaacLab开发**:遇到在spring - damping模型下,调大限制和刚度、damping参数后出现异常情况,几十个episode插入后不在孔周围晃,此现象与预期不符,需进一步理顺[^2]。 - **Chrome扩展程序开发**:Map是新的数据类型,可在JavaScript中用于存储键值对实现快速查找,还给出了本地缓存工具的代码实现,同时列举了一些相关学习参考资料,如ReqBin在线API测试工具、Chrome插件开发攻略等[^3]。 ```javascript let data = new Map([ ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35], ['David', 40] ]); console.log(data.get('Alice')); // 25 var myLocalStorageTool = { set: function(key, value) { localStorage.setItem(key, value); }, get: function(key) { return localStorage.getItem(key); }, remove: function(key) { localStorage.removeItem(key); }, removeAll: function() { localStorage.clear(); }, toJsonString: function(jsData) { return JSON.stringify(jsData); }, toJsData: function(jsonString) { return JSON.parse(jsonString); } }; ``` - **X86平台开发**:对于intel的X86平台,intel提供完整数据手册和丰富资源,不同卷册有不同内容,如vol 1是整体介绍,vol 2是CPU部分寄存器说明等,还有PDG、硬件设计指南、散热文档、产线可制造性文档等可供参考[^4]。 - **通用开发问题**:client的定时器是通用功能,但依赖cocos2d的Scheduler类,导致移植到server端困难,使用C++标准库实现可避免该问题[^5]。
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