均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

#if 1 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> using namespace std; struct Node { int data; Node *next; }; //初始化 Node *init() { Node *head=new Node; head->next=NULL; return head; } //头插法创建节点 void insetList(Node *head,in

一.开篇 Permutation,排列问题.这篇博文以几道LeetCode的题目和引用剑指offer上的一道例题入手,小谈一下这种类型题目的解法. 二.上手 最典型的permutation题目是这样的: Given a collection of numbers, return all possible permutations. For example,[1,2,3] have the following permutations:[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3

转:http://www.cnblogs.com/felixfang/p/3705754.html 一.开篇 Permutation,排列问题.这篇博文以几道LeetCode的题目和引用剑指offer上的一道例题入手,小谈一下这种类型题目的解法. 二.上手 最典型的permutation题目是这样的: Given a collection of numbers, return all possible permutations. For example,[1,2,3] have the foll

先说明一下符号:U(0,1)-均匀分布,”~“表示服从xxx分布,F(x),为需要生成的随机数的分布函数,invF(x)表示逆分布函数,那么算法步骤如下: step 1: 产生 u~U(0,1) step 2:计算X=invF(u) 那么X就是服从分布函数为F(x)的随机数,一个简单的证明: 证明: P(X<y)=P(invF(u)<y)=P(u<F(y))=F(y); 证毕. 你会感觉好简单啊,对是很简,下面就给出常用的指数分布       首先,指数分布的分布函数: F(x)=1-e

主程序,无法生成伪代码 由此分为两种方法即: 直接看反汇编 解决问题,尝试生成伪代码 硬啃汇编 输入与输出 判断输入长度是否为0x1B,其中al为eax的低8位 将输入的字符每个与当前字符所在下标异或并与密钥对比 算法很简单 a = [0x4d,0x53, 0x41, 0x57, 0x42, 0x7E, 0x46, 0x58, 0x5A, 0x3A, 0x4A, 0x3A, 0x60, 0x74, 0x51, 0x4A, 0x22, 0x4E, 0x40, 0x20, 0x62, 0x70, 0

最近在学习PKI,顺便接触了一些加密算法.对RSA着重研究了一下,自己也写了一个简单的实现RSA算法的Demo,包括公.私钥生成,加解密的实现.虽然比较简单,但是也大概囊括了RSA加解密的核心思想与流程.这里写下来与大家分享一下. RSA概述: RSA是目前最有影响力的公钥加密算法,它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击,已被ISO推荐为公钥数据加密标准. RSA的数学基础是大整数因子分解问题,其说明如下: 给定两个素数p.q,计算乘积pq=n很容易 给定整数n,求n的素因数p.q使得n=p

以User为操作对象 package com.swift.jdbc; public class User { private Long user_id; private String user_code; private String user_name; private String user_password; private String user_state; public User() { super(); // TODO Auto-generated constructor stub

<统计学习方法>(第二版)第4章 4 朴素贝叶斯法 生成模型 4.1 学习与分类 基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布 基于联合概率分布,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 条件独立假设 \[ P(X=x|Y=c_k)=\prod_{j=1}^n P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k) \] 等于说用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的. 联合概率分布\(P(X,Y)\) 需要学习先验概率分布\(P(Y=c_k)\)和条件概率分布\(P(X=x|Y=c_k)\) 因

题目 Given n pairs of parentheses, write a function to generate all combinations of well-formed parentheses. For example, given n=3, a solution set is:  [   "( ( ( ) ) )",   "( ( ) ( ) )",   "( ( ) ) ( )",   "( ) ( ( ) )&q

题意:有n个圆环(n<=15),已知已经扣在一起的圆环,现在需要打开尽量少的圆环,使所有圆环可以组成一条链. 分析:因为不知道要打开哪个环,如果列举所有的可能性,即枚举打开环的所有子集,最多才2^15,即32768. 1.二进制法生成打开环的所有子集 2.枚举每一种子集,环打开后,此环就是孤立的,剩下的环也不与之相连,若剩下的环满足下列所有条件,则这种子集成立,进而最终比较打开环的最少个数. (1)每个环与之相连的环的个数不超过2. (2)剩下的环里没有圈,dfs判圈,连通块涂色. (3)上述处

前言 安装 pip install Faker 使用 from faker import Faker fake = Faker() name = fake.name() address = fake.address() print(name) print(address) from faker import Faker fake = Faker(locale='zh_CN') name = fake.name() address = fake.address() print(name) prin

一  简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块,它提供了许多数学算法和函数的实现,用于解决科学计算中的一些标准问题.例如数值积分和微分方程求解,扩展的矩阵计算,最优化,概率分布和统计函数,甚至包括信号处理等. 作为标准科学计算程序库,SciPy类似于Matlab的工具箱,它是Python科学计算程序的核心包,它用于有效地计算NumPy矩阵,与NumPy矩阵协同工作. SciPy库由一些特定功能的子模块构成,如下表所示: 模块 功能 cluster 矢量量化 / K-均值 constan

<一> C/C++如何产生随机数:这里要用到的是rand()函数, srand()函数,C语言/C++里没有自带的random(int number)函数. (1)  假设你仅仅要产生随机数而不须要设定范围的话,你仅仅要用rand()就能够了:rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间.RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647. 比如: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void m

Gibbs Sampling Intro Gibbs Sampling 方法是我最近在看概率图模型相关的论文的时候遇见的,采样方法大致为:迭代抽样,最开始从随机样本中抽样,然后将此样本作为条件项,按条件概率抽样,每次只从一个维度考虑,当所有维度均采样完,开始下一轮迭代. Random Sampling 假设我们一直一个随机变量的概率密度函数,我们如何采样得到服从这个分布的样本呢? 学矩阵论的时候,老师教我们用反函数来生成任意概率分布的随机数,因此,我们也可以用反函数法来生成该分布的样本.即假设

下面是基础的PHP的代码,不断完善中~ //语法错误(syntax error)在语法分析阶段,源代码并未被执行,故不会有任何输出. /* [命名规则] */ 常量名 类常量建议全大写,单词间用下划线分隔 // MIN_WIDTH 变量名建议用下划线方式分隔 // $var_name 函数名建议用驼峰命名法 // varName 定界符建议全大写 // <<<DING, <<<'DING' 文件名建议全小写和下划线.数字 // func_name.php 私有属性名.方

CRC32生成多项式:X32+X26+X23+X22+X16+X12+X11+X10+X8+X7+X5+X4+X2+X+1 对应的16进制表示为:0x4C11DB7 下面贴CRC32查表法生成代码: WORD32 table[] = { 0x00000000, 0x77073096, 0xee0e612c, 0x990951ba, 0x076dc419, 0x706af48f, 0xe963a535, 0x9e6495a3, 0x0edb8832, 0x79dcb8a4, 0xe0d5e91e,

NHibernate之映射文件配置说明 1. hibernate-mapping 这个元素包括以下可选的属性.schema属性,指明了这个映射所引用的表所在的schema名称.假若指定了这个属性, 表名会加上所指定的schema的名字扩展为全限定名.假若没有指定,表名就不会使用全限定名.default-cascade 指定了未明确注明cascade属性的.Net属性和集合类.Net会采取什么样的默认级联风格. auto-import属性默认让我们在查询语言中可以使用非全限定名的类名.assemb

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦.索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里. 追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一

一个项目只需要tesseract traineddata 中的数字部分. 实现过程简单说就是解包,去掉多余,再打包.利用了tesseract的dawg2wordlist  /  wordlist2dawg 和 combine_tessdata 这三个命令. 首先解包: 这里需要用到Tesseract安装包,而不是源码.在Tesseact-OCR文件夹下运行 combine_tessdata -u tessdata/eng.traineddata d:/temp/eng. 得到一堆零件: 看到最大

亲们,如约而至的PHP笔记来啦~绝对干货! 以下为我以前学PHP时做的笔记,时不时的也会添加一些基础知识点进去,有时还翻出来查查. MySQL笔记:一千行MySQL学习笔记http://www.cnblogs.com/ronghua/p/6002984.html //语法错误(syntax error)在语法分析阶段,源代码并未被执行,故不会有任何输出. /* [命名规则] */ 常量名 类常量建议全大写,单词间用下划线分隔 // MIN_WIDTH 变量名建议用下划线方式分隔 // $var_