1.受约束的随机测试法(CRT) 随着设计变得越来越大,要产生一个完整的激励集来测试设计的功能变得越来越困难.解决的办法是采用受约束的随机测试法自动产生测试集.CRT环境比定向测试的环境复杂,不仅需要产生激励,还需要通过参考模型.传输函数或其他方法预测输出结果.然而只要准备好了这个环境,就可以运行上百次的仿真而无需手工检查结果,从而提高工作效率,这也是CRT的优势:用CPU时间来换取人工检查的时间. 2.SV中的随机化 rand修饰符:表示每次堆积化这个类时,这些变量都会赋一个值. randc修

获取随机数 举例:0-9 Random random = new Random(); int j = random.Next(0, 9); 0.1两个值被取值的概率相等 int a = Math.Abs(Guid.NewGuid().GetHashCode()) % 2; if (a == 0) {} else if(a==1) {} /// <summary> /// 获取等概率的小于最大数的非负随机数 /// </summary> /// <param name=&quo

SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

Lights inside 3D Grid LightOJ - 1284 题意: 在一个三维的空间,每个点都有一盏灯,开始全是关的, 现在每次随机选两个点,把两个点之间的全部点,开关都按一遍:问k次过后开着的灯的期望数量: 题解:对每个点 单独计算贡献,即k次过后每个点开关被按了奇数次的期望 对于每个点来说,要使得该点开关被按过,那么选择的两个点不能在该点的同侧,即三个方向上都在两侧 这样的概率为$P = \frac{(X \cdot X - (i - 1) \cdot (i - 1) - (X

题意:见大白书P181. 分析:一个一个点的进行分析,取其期望然后求和即可.假设当前点在第一次中被选到的概率为p,f[i]表示进行k次以后该点亮的概率(在这里也可以理解为期望),g[i]表示k次后该点不亮的概率,那么联立: 1.f[1] = p; 2.f[i] + g[i] = 1.0; 3.f[i] = f[i-1] * (1-p) + g[i-1] * p; 上面三个式子都很好理解.然后借助一下高中推数列的方法,可以推得:f[i] = 1/2-1/2*(1-2*p)^i. 那么,我们该怎么求

代码如下: function TControl.Perform(Msg: Cardinal; WParam, LParam: Longint): Longint; var Message: TMessage; begin Message.Msg := Msg; Message.WParam := WParam; Message.LParam := LParam; Message.Result := ; if Self <> nil then WindowProc(Message); Resul

产生原因是因为编码问题 数据库是英文版  但是数据库中数据又是中文的 所以查询中文时需要加上N select * from customer where Username=N'张三'

摘要: 要考PMP(Project Management Professional ),挣值管理是必考的知识.软件项目有很大的特殊性,不少人认为挣值管理不太适用于软件项目.挣值管理相关资料也比较超多,但一般都难以读懂,本文将会以轻松.易懂.实用的角度为你讲解. 大纲: 1.挣值管理无用论 2.从搬石头的故事说起 3.三大基本要素:PV,AC,EV 4.成本偏差(CV),进度偏差(SV) 5.成本指标(CPI),进度指标(SPI) 6.成本预测(EAC) 7.挣值管理不是搞数字游戏,要让挣值管理实

出题:将一个数组最开始的k个(K小于数组大小N)元素照搬到数组末尾,我们称之为数组的旋转:现在有一个已经排序的数组的一个旋转,要求输出旋转数组中的最小元素,且时间复杂度小于O(N): 分析: 时间复杂度小于O(N)也就是不能用常规的遍历思路:可以将数组看成两个都是递增序列(假设为升序)的子数组,并且前半段的元素均大于等于后半段的元素,分界点的位于后半段数组的第一个元素就是最小元素: 具体算法:两个指针left和right指向数组第一个和最后一个元素,使用Binary Search确定中间元素mi

Verilog-1995中规定的数据类型有:变量(reg), 线网(wire), 32位有符号数(integer), 64位无符号数(time), 浮点数(real). SV扩展了reg类型为logic,除了reg类型的功能外,可以用在连续赋值,门单元和模块所驱动.但是不能用在双向总线建模,不能有多点驱动. 其他数据类型:无符号双状态  bit, 有符号双状态32位   int, 有符号双状态8位     byte,                            //可以用内置函数  $

题意:有n个球,其中有0.1.2...n个黑球的概率是相等的,现在从中取出L个球,p个黑球q个白球.现在问猜一个黑球的区间,使得落在这个区间的概率大于给定的一个数值. 详见代码: #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int n, p, q, pri;

/** * 测试代码,通过在SDCard根目录放置几种不同大小的图片, 来自动测试压缩方式是否有效同时看是否会内存不够. * * @since * By:AsionTang * At:2014年3月20日 * */ public static final void test() { //常用照片分辨率 final int[][] list = new int[][] { { 15000, 13600 }, { 14000, 12600 }, { 13000, 11600 }, { 12000,

举个例子,游戏中玩家推倒了一个boss,会按如下概率掉落物品:10%掉武器 20%掉饰品 30%掉戒指 40%掉披风.现在要给出下一个掉落的物品类型,或者说一个掉落的随机序列,要求符合上述概率. 一般人会想到的两种解法 第一种算法,构造一个容量为100(或其他)的数组,将其中10个元素填充为类型1(武器),20个元素填充为类型2(饰品)...构造完毕之后,在1到100之间取随机数rand,取到的array[rand]对应的值,即为随机到的类型.这种方法优点是实现简单,构造完成之后生成随机类型的时

http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/10/02/2710606.html 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但是有时也可能会忘记使用,所以

称号:该n骰子在地板上.所有点骰子的向上一面和一个S.进入n,打印S所有可能的值的概率. 声明思想非原创!仅仅因动态规划思想的使用非常好,记下. 分析:动态规划就是分阶段考虑问题.给出变量.找出相邻阶段间的关系.详细定义给忘了. 1.如今变量有:骰子个数,点数和. 当有k个骰子.点数和为n时.出现次数记为f(k,n).那与k-1个骰子阶段之间的关系是如何的? 2.当我有k-1个骰子时.再添加一个骰子,这个骰子的点数仅仅可能为1.2.3.4.5或6.那k个骰子得到点数和为n的情况有: (k-1,n

分布式键值存储系统ETCD调研 简介 etcd是一个开源的分布式键值存储工具--为CoreOS集群提供配置服务.发现服务和协同调度.Etcd运行在集群的每个coreos节点上,可以保证coreos集群的稳定,可靠的运行.当集群网络出现动荡,或者当前master节点出现异常时,etcd可以进行master节点的选举工作,同时恢复集群中损失的数据.   目的: 一个高可用的 Key/Value 存储系统,主要用于分享配置和服务发现 接口: REST接口(HTTP+JSON)方便集群中每一个主机访问

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

如: 取 1~10 之间的随机数,那么他们的取值范围是: 整数 区间 概率 1 [0,1) 0.1 2 [1,2) 0.1 3 [2,3) 0.1 4 [3,4) 0.1 5 [4,5) 0.1 6 [5,6) 0.1 7 [6,7) 0.1 8 [7,8) 0.1 9 [8,9) 0.1 10 [9,10) 0.1 如果调整2的概率为0.5,那么1~10之间的随机数取值区间与其它值的概率都会发现变化 如下: 最小取值范围 = 0 最大取值范围 = 最小取值范围  + 概率 * 10(分成10份

转自https://blog.csdn.net/zy691357966/article/details/46776199 zy691357966的blog 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但

借鉴自:https://www.cnblogs.com/keyboarder-zsq/p/6216762.html 题意:n个格子,每个格子有一个值.从1开始,每次扔6个面的骰子,扔出几点就往前几步,然后把那个格子的金子拿走: 如果扔出的骰子+所在位置>n,就重新扔,直到在n: 问取走这些值的期望值是多少 解析: [1] [2] [3][4] [5] [6] [7] [8] [9] //格子和值都是一样,所以下述的话,值就是格子,格子就是值... 比如这样的9个格子,我们总底往上来 对于第9个格