1. 随机试验,样本点,样本空间 若试验具有下列特点: 在相同条件下可重复进行 每次试验的可能结果不止一个,且所有可能结果在实验前是已知的 实验前不能确定哪一个结果会发生 则称该试验为随机试验,常记为 E .  随机试验的每一个可能的结果称为样本点,常用 $\omega$ 表示. 样本点的全体组成的集合称为样本空间,常用$\Omega$表示. 注:样本空间,样本点即中学所学的集合和集合里的点:只不过在概率论学科里,我们习惯称为样本空间和样本点.下面的随机事件,随机事件的运算和关系即子集合,集合的

题目链接 https://www.luogu.org/problem/P4707 题解 最近被神仙题八连爆了-- 首先Min-Max容斥肯定都能想到,问题是这题要用一个扩展版的--Kth Min-Max容斥 这个东西需要对Min-Max容斥的本质有着比较深刻的理解. 首先我们从另一个角度证明Min-Max容斥的正确性: \(\max(S)=\sum_{T\in S}f(|T|)\min(T)\), 对于第\((x+1)\)大来说它被计算的次数是\(\sum_{k\ge 0} {x\choose

谱聚类(Spectral Clustering)详解 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的.其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut). 图1 谱聚类无向图划分

Net中的关键字有很多,我们最常见的就有new.base.this.using.class.struct.abstract.interface.is.as等等.有很多的,在这里就介绍大家常见的,并且有一定代表性的关键字.它们之间有很多相似或者相对的,也是容易混淆的,或者有些特殊用法我们不知道的. 1.new关键字 new关键字是我们学习面向对象最常用的,new一个实例对象,这个是大家最不陌生的一个,估计天天都在写这个.那么下面我们看一下几个问题,带着问题一起去看看. new 一个class对象和

.NET环境下基于RBAC的访问控制 Access Control of Application Based on RBAC model in .NET Environment 摘 要:本文从目前信息系统的变化趋势及其多资源的访问问题出发,提出一种基于RBAC模型的访问控制方案.该方案以．NET环境为平台,以角色为中介,把用户和资源.功能联系起来.在为资源.功能分配角色的同时给用户分配角色,这样具有一定角色的用户就可以访问到该角色所许可的资源,从而实现了基于角色的访问控制.该方案阐述了访问控制的

1.新建正则表达式,有两种方式var exp1:RegExp = new RegExp("ABCD","g");var exp2 = /ABCD/g;//g global 表示全局匹配 trace("ABCDEFABCD".match(exp1)); trace("ABCDEFABCD".match(exp2));//输出ABCD,ABCD,其中,字条串.match(表达式),返回一个匹配到的数组 2.元字符 1)"

前段时间在测试一个项目,任务是测试app的API.总结下遇到的问题类型: 1 通过app提交数据,隐形数据有误.(主要通过验证数据库) 比如用户通过app输入工单提交.接口数据中,用户输入的信息都正确,但是用户信息,工单是否免费等信息有误. 2 静态数据(指数据不变更的情况),接口数据有误. 大部分原因是数据库视图.存储过程.定时任务等sql语句有误. 3 增删改数据后,接口获取的数据未更新. 大部分是因为数据库未清缓存,数据变动后应触发清理缓存. 4 敏感数据未加密,包括用户的用户名.密码.微

概率的性质 非负性:对于每一个事件$A,0\;\leq\;P(A)\;\leq\;1$. 规范性:对于必然事件$S,P(S)=1$;对于不可能事件$A,P(A)=0$. 容斥性:对于任意两个事件$A,B,P(A\;\cup\;B)=P(A)+P(B)-P(A\;\cap\;B)$. 互斥事件的可加性:设$A_1,A_2,...A_n$是互斥的$n$个事件,则$P(A_1\;\cup\;A2\;\cup\;...\;\cup\;A_n)=P(A_1)+P(A_2)+...+P(A_n)$.如果$A

1 使DataWindow列只能追加不能修改如何使DataWindow中的数据只能追加新记录而不能修改,利用 Column 的 Protect 属性可以很方便的做到这一点,方法如下:将每一列的 Protect 属性设置为:If( IsRowNew(), 0, 1) )在 PowerScript 中可以动态修改 Protect 属性:dw_1.Modify("column_name_here.Protect='1~tIf(IsRowNew(),0,1)'")这样,DataWindow 中

80x86指令系统 80x86指令系统,指令按功能可分为以下七个部分. (1) 数据传送指令. (2) 算术运算指令. (3) 逻辑运算指令. (4) 串操作指令. (5) 控制转移指令. (6) 处理器控制指令. (7) 保护方式指令. 3.3.1数据传送指令 数据传送指令包括:通用数据传送指令.地址传送指令.标志寄存器传送指令.符号扩展指令.扩展传送指令等. 一.通用数据传送指令 1传送指令 传送指令是使用最频繁的指令,格式:MOV DEST,SRC 功能:把一个字节,字或双字从源操作数S

摘要:这是对周立功编著的<嵌入式Linux开发教程>的第7期连载.本期刊载内容有关LinuxLinux常见命令中的导航命令.目录命令和文件命令.下一期将连载网络操作命令.安装卸载文件系统等内容. 3.2 Linux常见命令 本节对进行嵌入式Linux开发经常会用到的一些操作和相关命令,进一步加深对Linux的了解.命令是Linux最重要的人机交互界面之一,学习和掌握Linux命令是学习Linux不可逾越的阶段.在Shell下,一些命令加上一些参数,或者几个简单命令进行组合,可以完成在图形界面下

虽然都是算法基础,不过做了之后还是感觉有长进的,前期基础不打好后面学得很艰难的,现在才慢慢明白这个道理. 闲话少说,上VOJ上的专题训练吧:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=40741#overview 1. A UVA 10602 Editor Nottoobad 好像是俄罗斯NOI的题目,题意是给定n个字符串,然后重新安排字符串的顺序,使得最后需要打的字母总数最少.当前单词和前一个单词相同的前面部分可以不用打, 只需打

LoadRunner_Analysis(z) 分析 lr_Analysis(z) Analysis Summary Page Analysis Summary(分析总结页面) 分为三个部分: Statistics Summary(统计总结).Transaction Summary(事务总结).HTTP Responses Summary(HTTP响应总结): Statistics Summary —— 列出了在场景中统计的全部影响: 可以看到此次测试最多运行了70个Vusers,可以在Runni

NAL Unit Stream Network Abstraction Layer,简称NAL. h.264把原始的yuv文件编码成码流文件,生成的码流文件就是NAL单元流(NAL unit Stream).而NAL单元流,就是NAL单元组成的. 标准的Annex B规定了NAL单元组成NAL单元流的方式,下面描述了如何将一个NAL单元打包起来,而多个NAL单元进行组合则形成了NAL单元流. byte_stream_nal_unit( NumBytesInNALunit ) { C Descri

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(

abstract与virtual前必有public 1.abstract,抽象 1)只要使用到了abstract定义了方法,那么类就一定得用abstract定义,public abstract,只有抽象类才能有抽象方法: 2)abstract类不能被实例化,只能继承,而且必须被子类重写: 3)abstract方法不能被实现: 4)abstract不能和sealed一起用,两者相斥,sealed密封,不允许继承此类或此方法: 2.virtual,虚拟 1)virtual方法必须实现: 2)virt

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My

Description 银河历59451年,在银河系有许许多多已被人类殖民的星系.如果想要在行 星系间往来,大家一般使用连接两个行星系的跳跃星门.  一个跳跃星门可以把 物质在它所连接的两个行星系中互相传送. 露露.花花和萱萱被银河系星际联盟调查局任命调查商业巨擘ZeusLeague+ 的不正当商业行为. 在银河系有N个已被ZeusLeague+成功打入市场的行星系,不妨标号为 1,2,...,N.而ZeusLeague+在这N个行星系之间还拥有自己的M个跳跃星门.使 用这些跳跃星门,ZeusL

//新手DP学习中 = =!! 前言:背包问题在dp中可以说是经典,作为一个acmer,到现在才正式学习dp,可以说是比较失败的.我个人比较认同一点,想要做一个比较成功的acmer,dp.搜索.数学必须精练,比较遗憾的是,对我我自身而言,并没有早早的认识到这个问题,不过现在知道了,还有一年,也不算晚.还有,我建议学背包的童鞋,都看背包九讲...... dp之01背包 01背包,做为背包中最基础的一类背包,必须要掌握好,当然我这里说的掌握好,并不是说,你横扫hdu或者poj等oj上01背包模板题就

在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面: 1. 优化更需要优化的Query: 2. 定位优化对象的性能瓶颈: 3. 明确的优化目标: 4. 从Explain 入手: 5. 多使用profile 6. 永远用小结果集驱动大的结果集: 7. 尽可能在索引中完成排序: 8. 只取出自己需要的Columns: 9. 仅仅使用最有效的过滤条件: 10. 尽可能避免复杂的Join 和