目录 e往无尽 单调性.有界性 \(e^{-x^2}\)的积分性质 函数列的近似 傅里叶的方案 三角函数系的正交性 傅立叶展开 傅立叶展开式的指数形式 e往无尽 无论是学高数,还是学习数分,我们在讲到极限的时候最开始见到的两个基本极限之一必有这个所谓的欧拉常数,e: \[ \lim_{n\to\infty}(1+\frac1n)^n=e\approx2.718281828459\tag{*} \] 而大部分同学我相信都是"知其然而不知其所以然",没能与前面讲到的各种定理形成有效的联系.…
上一篇大概说了国内外优秀的呼叫中心系统: 国内外优秀呼叫中心系统简单介绍 借鉴上述呼叫中心系统,我们的设计新一代呼叫中心例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd3R5dmhyZWFs/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">…
本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真…
#include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> #include<math.h> #include<map> #include<iostream> using namespace std; #define jw 10 ///小小的总结了一下 ///没有循环的方式略,当有循环的时候,就要用到0.999999... = 1的知识了 ///0.99999.. = (9/10)…
一.前言 查阅了大多数相关资料,查阅到的IdentityServer4 的相关文章大多是比较简单并且多是翻译官网的文档编写的,我这里在 Asp.Net Core 中IdentityServer4 的应用分析中会以一个电商系统架构升级过程中普遍会遇到的场景进行实战性讲述分析,同时最后会把我的实战性的代码放到github 上,敬请大家关注! 这里就直接开始撸代码,概念性东西就已经不概述了,想要了解概念推荐大家查看我之前的文章和官方文档: Asp.Net Core IdentityServer4 中的…
在之前的学习中,主要基于充分统计量给出点估计,并且注重于点估计的无偏性与相合性.然而,仅有这两个性质是不足的,无偏性只能保证统计量的均值与待估参数一致,却无法控制统计量可能偏离待估参数的程度:相合性只能在大样本下保证统计量到均值的收敛性,但却对小样本情形束手无策.今天我们将注重于统计量的有效性,即无偏统计量的抽样分布的方差.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:一致最小方差无偏估计 Part 2:改进无偏估计量 Part 3:零无偏估…
概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起…
from:http://java.chinaitlab.com/tools/355421.html JMeter 是一个流行的用于负载测试的开源工具, 具有许多有用的功能元件,如线程组(thread group), 定时器(timer), 和HTTP 取样 (sampler) 元件. 本文是对JMeter 用户手册的补充,而且提供了关于使用Jmeter的一些模拟元件开发质量测试脚本的指导. 本文同时也讨论了一项重要的内容:在指定了精确的响应时间要求后,如何来校验测试结果,特别是在采用了置信区间分…
1.本章学习总结 1.1思维导图 1.2本章学习体会及本章代码量 1.2.1学习体会 不同于前几周简单的条件语句等,这一周开始学习循环结构for,while语句,甚至是多种语句嵌套使用,让我直接感受到编程的难度,嵌套要求的不仅是基础代码的熟练使用.各个语句的掌握到位,更是对于思维的锻炼,在这一章的练习中,我发觉自己在循环嵌套方面十分生疏,有的题目很难得到思路,容易直接下笔,明白部分题需要动脑思考去简化进而提高代码质量,慢慢加油鸭,不能惧怕去写较为复杂的程序! 首次接触continue和break…
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.…