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代码中的n，T，delay等参数均可调，但是过大的时候可能画出来的图不太好看。演示效果大致如下：慢速的动画版代码n=10;T=10;delay=0.2;count=zeros(1,n);f1=figure;f2=figure;if mod(n,2)==1left=-floor(n/2);right=floor(n/2);elseleft=-n/2;right=n/2-1;endpause(1);f
在信息时代，数据分析已成为很多行业业务发展的必不可少的根据，根据本人面试经验与收集大佬经验总结了本文，有偏向业务层面的业务分析和数统思维，也有偏向技术层面的python、机器学习、深度学习和Linux，还有通用的HR面，供大家参考，如果能帮到大家一点点，将是我莫大的荣幸。...
在实际应用中，由于这两个库解决的问题会存在重叠，导致遇到新的问题时，会犹豫所需要的拟合（回归）模型究竟应该引用两者中的哪个模块，在这篇文章中，讲介绍两大模块的算法范畴（1） SciPy是python的一个著名的开源科学库，SciPy一般都是操纵NumPy数组来进行科学计算，统计分析，可以说是基于NumPy之上。SciPy提供了许多科学计算的库函数，如线性代数，微分方程，信号处理，图像处理，系数矩阵
存在漏洞的版本：仅影响Apache HTTP Server 2.4.49版本推荐环境：GitHub - blasty/CVE-2021-41773: CVE-2021-41773 playground下载后：docker-compose build && docker-compose up如果遇到：则进入容器，修改vim /etc/apache2/apache2.conf最后一行加
到Apark Spark官网上下载Spark文件，无论是windows系统，还是MAC系统，亦或者Linux系统，都可以下载这个文件(独立于系统)。
MVU表示最小方差无偏估计，下面将推导一个线性模型的MVUE，即最小方差无偏估计量。
最小方差无偏估计[MVUE]
常见不等式考察（一）——Jensen不等式0. 引言1. Jensen不等式定义2. Jensen不等式证明3. Jensen不等式的常见形式1. 具体凸函数下的Jesen不等式1. 幂函数2. 对数函数3. 指数函数4. 三角函数2. 连续形式下的Jensen不等式3. 概率论中的Jensen不等式4. 参考链接0. 引言这两天在看文献的时候，突然注意到文献中使用了Jensen不等式，然后猛地发
两个正态分布相加减后，仍然是正态分布。比方说X服从N(a,b)，Y服从N(c,d)，那么X+Y服从N（a+b，c+d）X-Y服从N（a-b，c+d）。
泊松分布的通俗理解，推导与应用
0、前言概率密度函数是描述连续随机变量的分布的工具，但是因为它是个“密度”，没有概率分布那么直观，下面就用通俗的说法理解概率密度函数。1、从离续变量出发1.1 离散随机变量对于离散随机变量，顾名思义，随机变量的取值是离散的，如：1.2 离散随机变量的概率分布指离散随机变量每个取值的概率，即：1.3 离散随机变量的累积分布函数定义为：表示随机变量的取值值小于等于自变量的值的概率的和。2.连续随机变量
基本概念为了能够更深刻的理解，这里先梳理一下概率论中的几个基本概念。事件事件指某种（或某些）情况的“陈述”，通俗来讲，事件就是一些case，比如A事件定义为，掷出偶数点=(2,4,6)，这个case包含了多个结果，其中，每个结果叫做一个基本事件，一个事件是由若干基本事件构成的。由此可见，事件的本质是 集合。有了事件，自然就有事件之间的关系，因为事件的本质是集合，所以我们可以用集合的运算符号来表达事
一、大数定律大数定律是叙述随机变量序列的前一些项的算术平均值在某种条件下收敛到这些项的均值的算术平均值。1.弱大数定理（辛钦大数定理）(1) 什么是随机变量序列？随机变量序列就是一列按某种规则排列的随机变量。这种规则可随意，但强调的是一个次序。例如：若Xi表示第i次抛硬币的结果，那么{Xi}这个序列就是若干次抛硬币的结果序列，X1指第一次抛的结果，Xn指第n次抛的结果。若Yi表示前i次抛硬币正面向
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate）一、背景知识二、从概率模型理解极大似然估计三、极大似然估计的理论原理四、应用场景一、背景知识1822年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）在处理正态分布时首次提出；1921年，英国统计学家罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）证明其相关性质，得到广泛应用，数学史将其归功于费希尔。研究问题本质背后的深刻原因在于，现实
泰勒公式是微积分中的一个重要工具，用于将一个函数在某一点附近展开成多项式形式，以便于近似计算和分析。fnax−anRnx其中，Rnx是余项，表示泰勒多项式与原函数之间的误差。余项有两种常见的形式：拉格朗日余项和佩亚诺余项。
(1)limx→0xsinx1, 推广形式limfx→0fxsinfx1(2)limx→∞1x1xe, 推广形式limx→01xx1elimfx→∞1fx1fxe。
【概率论三】参数估计
”加减乘除“”四种相关的基础公式：加法公式，减法公式，乘法公式，条件公式1. **自主学习模式**：- **优势**：能够根据自己的节奏和兴趣深入学习，有助于培养解决问题的能力和独立思考的能力（但是同样自己得搭建一套属于自己的良好反馈体系，这样的一套良好反馈体系才能逐渐使自己得到一个不断地进步）。- **方法**：通过阅读课本，自己发现问题，然后利用人工智能助手（如我）来解答疑问。这种方式可以让你
统计学中存在两类错误这两类错误主要是在统计学假设检验中所出现的，因此，先要了解假设检验的基本概念。假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检
详细理解什么是DFT
浅谈狄利克雷分布的概念与简单使用。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、像空间重构是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言对于混沌时间序列，无论是：1.混沌不变量的计算，2.混沌模型的建立还是：3.预测，都在相空间中进行。因此：相空间重构是混沌时间序列处理中的重要步骤。注意：这里的时间序列由一个确定的非线性动力系统产生一、像空间重构是什么？示例：相空间重构是一种：由已知的时间序列
IF OBJECT_ID('tb') IS NOT NULL DROP TABLE tbgoCREATE TABLE tb(姓名 VARCHAR(10),课程 VARCHAR(10),分数 INT)insert into tb VALUES ('张三','语文',74)insert into tb VALUES ('张三','数学',83)insert into tb VALUES ('张三','
全概率公式，联合概率之和，条件概率* 条件发生概率之和
相关分析和回归分析
正态分布的公式是怎么推导出来的
概率论
——概率论
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