因为每一条数据都服从IID原则: 根据中心极限定理,当数据增加的时候,样本均值的分布慢慢变成正态分布 不管分布式什么分布,累加起来都是高斯分布 As sum increases, sum of non-Gaussian, finite variance variables is also Gaussian 为什么要累加?因为Y出现的概率等于n个小y出现的概率相乘 p(Y)=累加p(yi) In probability theory, the central limit theorem (CLT)

1.独立与不相关 随机变量X和Y相互独立,有:E(XY) = E(X)E(Y). 独立一定不相关,不相关不一定独立(高斯过程里二者等价) .对于均值为零的高斯随机变量,“独立”和“不相关”等价的. 独立性是指两个变量的发生概率一点关系没有,而相关性通常是指线性关系.如果两个变量不相关,指的是线性关系里不相关,但是不能说它们没有关系,可能是线性以外的其他关系. 2.中心极限定理和强.弱大数定律 中心极限定理和强.弱大数定律是概率论的核心,历史悠久(不晚于1733年). 大数定律讲的是样本均值收敛到

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,

Git 分支管理和冲突解决 创建分支 git branch 没有参数,显示本地版本库中所有的本地分支名称. 当前检出分支的前面会有星号. git branch newname 在当前检出分支上新建分支,名叫newname. git checkout newname 检出分支,即切换到名叫newname的分支. git checkout –b newname master 这个命令将上面两个命令合并:在master分支上创建分支newname分支并检出到该分支. 合并分支间的修改 Merge 合并

引用自:http://blog.csdn.net/zuoluoboy/article/details/12851725 摘要: 单点登录(SSO)的技术被越来越广泛地应用到各个领域的软件系统当中.本文从业务的角度分析了单点登录的需求和应用领域:从技术本身的角度分析了单点登录技术的内部实现机制和实现手段,并且给出web-sso和桌面sso的实现.源代码和详细讲解:还从安全和性能角度对现有的实现技术进行进一步分析,之处相应的风险和需要改进的方面.本文除了从多个方面和角度给出了对单点登录(sso)的全

Aspect默认情况下不用实现接口,但对于目标对象,在默认情况下必须实现接口 如果没有实现接口必须引入CGLIB库 我们可以通过Advice中添加一个JoinPoint参数,这个值会由spring自动传入,从JoinPoint中可以取得 参数值.方法名等等 1.如果目标对象实现了接口,默认情况下会采用JDK的动态代理实现AOP 2.如果目标对象实现了接口,可以强制使用CGLIB实现AOP 3.如果目标对象没有实现了接口,必须采用CGLIB库,spring会自动在JDK动态代理和CGLIB之间转换

JDK1.3之后,Java提供了动态代理的技术,允许开发者在运行期间创建接口的代理实例. 一.首先我们进行JDK动态代理的演示. 现在我们有一个简单的业务接口Saying,如下: package testAOP; public interface Saying { public void sayHello(String name); public void talking(String name); } 一个简单的实现类SayingImpl,如下: package testAOP; public

SaltStack之Job管理和Runner 配置文件/etc/salt/master cachedir: /var/cache/salt/master # cache路径 keep_jobs: 24 # job保存时间 salt执行模块官方文档  https://docs.saltstack.com/en/latest/ref/modules/all/index.html 如何将master的返回加入mysql数据库? 1)数据库表结构创建可参考 http://www.cnblogs.com/

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

iOS开发UI篇—程序启动原理和UIApplication   一.UIApplication 1.简单介绍 (1)UIApplication对象是应用程序的象征,一个UIApplication对象就代表一个应用程序. (2)每一个应用都有自己的UIApplication对象,而且是单例的,如果试图在程序中新建一个UIApplication对象,那么将报错提示. (3)通过[UIApplicationsharedApplication]可以获得这个单例对象 (4) 一个iOS程序启动后创建的第一

TIJ读书笔记06-终结清理和垃圾回收 finalize()方法 垃圾回收器如何工作 java的垃圾回收是由jvm来控制的.所以需要java程序员参与的部分不是很多. 但是在这里需要明白一点,java的垃圾回收回收的是什么? 垃圾回收器只释放那些由new分配的内存. 注意这个限制,jvm只负责回收内存,而且这部分内存是通过new关键字来创建的. 所以像什么数据库连接,IO等等是需要程序员去释放的. 关于java的垃圾回收,简单来说有三点: 对象可能不会被垃圾回收 垃圾回收不等于析构 垃圾回收只和

创建分支 git branch 没有参数,显示本地版本库中所有的本地分支名称. 当前检出分支的前面会有星号. git branch newname 在当前检出分支上新建分支,名叫newname. git checkout newname 检出分支,即切换到名叫newname的分支. git checkout –b newname master 这个命令将上面两个命令合并:在master分支上创建分支newname分支并检出到该分支. 合并分支间的修改 Merge 合并操作将两条或多条分支合并到一

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:11:56 开始吧,先不要发言了,先讲PRML第二章Probability Distributions.今天的内容比较多,还是边思考边打字,会比较慢,大家不要着急,上午讲不完下午会接着讲. 顾名思义,PRML第二章Probability Distributions的主要内容有:伯努利分布. 二项式 –beta共轭分布.多项式分布 -狄利克雷共轭分布 .高斯分布 .频率派和贝叶斯派

事务处理和并发性 1.1 基础知识和相关概念 1 )全部的表类型都可以使用锁,但是只有 InnoDB 和 BDB 才有内置的事务功能. 2 )使用 begin 开始事务,使用 commit 结束事务,中间可以使用 rollback 回滚事务. 3 )在默认情况下, InnoDB 表支持一致读. 4 )如果多个事务更新了同一行,就可以通过回滚其中一个事务来解除死锁. 5 ) MySQL 允许利用 set transaction 来设置隔离级别. 6 )事务只用于 insert 和 update 语

内存管理和@property的属性 目录 对内存管理的理解 Objective C内存管理方式 内存的管理 对象的所有权和内存管理原则 合理解决内存管理带来的问题 自动释放池 @property的属性 ARC自动引用计数 对内存管理的理解 Objective C内存管理方式 MRC(Manual Reference Counting)手动引用计数——需要程序员手动管理内存 ARC(Automatic Reference Counting)自动引用计数——由系统自动管理内存(实质为编译预处理器给程

Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nct

在组合数学中有这样一类问题,比如用红蓝两种颜色对2*2的格子染色,旋转后相同的算作一种.有多少种不同的染色方案?我们列举出,那么一共有16种.但是我们发现,3,4,5,6是同一种,7,8,9,10是用一种,11,12是同一种,13,14,15,16是同一种,也就是只有6种本质上不同的染色.小规模我们可以列举所有方案然后再选择,大规模的时候是很难列举所有方案的.下面,我们说明用Burnside引理和polay计数来解决这类问题. 一.置换群G:即指所有的置换.上面的例子中置换只有4种,即旋转0.9

高维空间中的高斯分布和随机投影 (一)在高维球体表面产生均匀分布点的方法 我们来考虑一个采样问题,就是怎样在高维单位球体的表面上均匀的采样.首先,考虑二维的情况,就是在球形的周长上采样.我们考虑如下方法:第一,先在一个包含该圆形的外接正方形内均匀的采样:第二,将采样到的点投影到圆形上.具体地说就是,第一,先独立均匀的从区间$[-1,1]$(我们假设圆形跟正方形的中心点都在原点)内产生两个值组成一个二维的点$(x_1,x_2)$:第二,将该二维点投影到圆形上.例如,如下图所示,如果我们产生点是图中

iOS开发UI篇—程序启动原理和UIApplication   一.UIApplication 1.简单介绍 (1)UIApplication对象是应用程序的象征,一个UIApplication对象就代表一个应用程序. (2)每一个应用都有自己的UIApplication对象,而且是单例的,如果试图在程序中新建一个UIApplication对象,那么将报错提示. (3)通过[UIApplicationsharedApplication]可以获得这个单例对象 (4) 一个iOS程序启动后创建的第一

一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 我们将用整个第二章来研究各种各样的概率分布以及它们的性质.然而,在这里介绍连续变量一种最重要的概率分布是很方便的.这种分布就是正态分布(normal distribution)或者高斯分布(Gaussian distribution).在其余章节中(事实上在整本书中),我们将会经常用到这种分布.

JVM内存管理和JVM垃圾回收机制(1) 这里向大家描述一下JVM学习笔记之JVM内存管理和JVM垃圾回收的概念,JVM内存结构由堆.栈.本地方法栈.方法区等部分组成,另外JVM分别对新生代和旧生代采用不同的垃圾回收机制. AD: 你对JVM内存组成结构和JVM垃圾回收机制是否熟悉,这里和大家简单分享一下,希望对你的学习有所帮助,首先来看一下JVM内存结构,它是由堆.栈.本地方法栈.方法区等部分组成,结构图如下所示. JVM学习笔记 JVM内存管理和JVM垃圾回收 JVM内存组成结构 JVM内存