接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.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:均匀分布的参数估计 Part 2:次序统计量 Part 3:均匀分布次序统计量与$\beta$分布 Part 1:均匀分布的参数估计 一般说来,离散分布似乎比连续

转自 在ArcGIS Desktop中进行三参数或七参数精确投影转换     ArcGIS中定义的投影转换方法,在对数据的空间信息要求较高的工程中往往不能适用,有比较明显的偏差.在项目的前期数据准备工作中,需要进行更加精确的三参数或七参数投影转换.下面介绍两种办法来在ArcGIS Desktop中进行这种转换. 在ArcMap中进行动态转换 假设原投影坐标系统为Xian80坐标系统,本例选择为系统预设的Projected Coordinate Systems\Gauss Kruger\Xian

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

题意是给一个 n 边形,给出沿逆时针方向分布的各顶点的坐标,求出 n 边形的重心. 求多边形重心的情况大致上有三种: 一.多边形的质量都分布在各顶点上,像是用轻杆连接成的多边形框,各顶点的坐标为Xi,Yi,质量为mi,则重心坐标为: X = ∑( xi * mi ) /  ∑ mi ; Y = ∑( yi * mi)  / ∑ mi; 若每个顶点的质量相等,则重心坐标为: X = ∑ xi / n; Y = ∑ yi / n; 二.多边形的质量分布均匀,像是用密度相同的材料制成的多边形板子,多采

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

常用的hash函数是选一个数m取模(余数),这个数在课本中推荐m是素数,但是经常见到选择m=2^n,因为对2^n求余数更快,并认为在key分布均匀的情况下,key%m也是在[0,m-1]区间均匀分布的.但实际上,key%m的分布同m是有>关的. 证明如下: key%m = key - xm,即key减掉m的某个倍数x,剩下比m小的部分就是key除以m的余数.显然,x等于key/m的整数部分,以floor(key/m)表示.假设key和m有公约数g,即key=ag, m=bg, 则 key - x

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

题目大意:A,B相距D,A,B间有n条河,河宽Li,每条河上有一个速度为vi的船,在河山来回行驶,每条河离A的距离为pi,现在求从A到B时间的期望,步行速度始终为1 题目分析:首先如果全部步行则期望为D,现在每遇到一条河,求过河时间的期望,等待时间的区间为(0,2*L/v)  (不用等就能走,到达河左边时船恰好走),船在每个地方都是等可能的  即符合均匀分布,而均匀分布U(a,b)的数学期望为  E(x)=(a+b)/2 ,所以等待的期望就是(0 + 2*L/v) / 2 = L / v,又过河

http://codercdy.com/openglxue-xi-bi-ji-qiu-zhi-qi-he-nurbs/ 在最底层,图形硬件所绘制的是点.直线和多边形(通常是三角形和四边形).平滑的曲线或表面是通过使用大量的微小线段或多边形模拟的.但是,从数学角度而言,许多非常实用的曲线和表面可以用少许几个参数(例如控制点)来描述.保存一个表面的16个控制点要比保存1000个三角形以及这些三角形每个顶点的法线向量信息所需要的空间要少的多.另外,这1000个三角形只能对真正的表面进行近似的模拟,而这

maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution [0,θ] 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x1,x2,-,xn,我们知均匀分布的期望为:θ2. 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望.均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ.不失一般性地,将 x1,x2,-,xn 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n).则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

目录 定义 充分统计量的判定 最小统计量 例子 Poisson Normal 指数分布 Gamma Sufficient statistic - Wikipedia Sufficient statistic - arizona 定义 统计量是一些随机样本\(X_1, X_2, \cdots, X_n\)的函数 \[T = r(X_1, X_2, \cdots, X_n). \] 样本\(X\)的分布\(f_{\theta}(X)=f(X;\theta)\)由位置参数\(\theta\)决定, 通

这是在fcc上的中级算法中的第一题,拉出来的原因并不是因为有什么好说的,而是我刚看时以为是求两个数字的和, 很显然错了.我感觉自己的文字理解能力被严重鄙视了- -.故拉出来折腾折腾. 要求: 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路:在正确理解要求之后,有三四种方法可以来解决这个问题: 1.就是提前给的提示Math.min()和Math.max(). 感兴趣可以看看. Math.max():https://developer.mozil

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Core.Objects; using System.Data.Entity.Infrastructure; using System.Data.Entity.Migrations; using System

辗转相除法最大的用途就是用来求两个数的最大公约数. 用(a,b)来表示a和b的最大公约数. 有定理: 已知a,b,c为正整数,若a除以b余c,则(a,b)=(b,c). (证明过程请参考其它资料) 例:求 15750 与27216的最大公约数. 解: ∵27216=15750×1+11466 ∴(15750,27216)=(15750,11466) ∵15750=11466×1+4284 ∴(15750,11466)=(11466,4284) ∵11466=4284×2+2898 ∴(11466

斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例如 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368........这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和,而且当n趋向于无穷大时,前一项与后一项的