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基本数据统计分析下|样本数据可视化|参数估计|假设检验

对于给定的一组观测数据,若根据经验已经知道数据的分布类型,但其中某些参数未知,需要进行参数估计。0.3938>0.05,接受原假设,即显著性水平0.05下,认为方法A和B测得熔化热的方差相同。0.065>0.05,接受原假设,即显著性水平0.05下,男、女生的物理成绩不相上下。x2,生成chi2分布的随机数,自由度是10,生成1000行1列,赋值给x2。说明:x,y为样本数据向量,维数可以不相同,

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#信息可视化
2.开发测试运行模块Runner(C++)

【代码】2.开发测试运行模块Runner(C++)

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#c++#java#算法 +1
Unity|小游戏复刻|见缝插针3代码(C#)

与目标发生碰撞,则游戏结束。游戏结束时,会有一个动画效果,然后重新加载当前场景。这是一个简单的游戏,玩家通过点击鼠标让钉子(

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#unity#c##游戏引擎
11.编写前端内容|vscode链接Linux|html|css|js(C++)

* 先选中input标签,直接设置标签的属性,先要选中,input:标签选择器 *//* input在进行高度设置的时候,没有考虑边框的问题 *//*将body的内容100%和html的呈现是吻合的*//* 设置外边距的上边距,保持元素和网页的上部距离 *//* 设置边框属性:边框的宽度,样式,颜色 *//* 设置input内部的字体的颜色和样式 *//* 去掉网页中的所有的默认内外边距 *//*

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#前端#vscode#linux
线代强化NO1|行列式及矩阵

本文系统介绍了线性代数中行列式与矩阵的核心概念。在行列式部分,详细阐述了排列逆序、行列式定义、余子式等基础概念,以及行列式的性质和计算方法,包括低阶展开和高阶递推。矩阵部分则涵盖了矩阵的运算规则、分块矩阵处理、方阵行列式性质,重点讨论了逆矩阵的定义、充要条件和计算方法。此外,还介绍了初等矩阵的概念及其在矩阵变换中的应用。全文逻辑清晰,内容全面,既包含基础理论又提供了实际计算技巧,是学习线性代数的重

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#矩阵#线性代数
10.Godot Input与自定义单例的使用

创建一个新脚本在项目设置中选择 Autoload。选择脚本路径右边可以修改单例的名称点击添加AA的单例就被添加到游戏中可以识别AA单例ctrl点击进去,会转到刚才新建的脚本文件里可以在其中自定义变量和函数可以进行访问和调用可以在任意一个脚本中对它们进行直接访问用于记录全局变量。

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#游戏引擎#godot#游戏程序
考研数一|极限的计算(笔记)

关于极限的计算的一些公式,定理,题型和方法的笔记

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#考研
基本数据统计分析下|样本数据可视化|参数估计|假设检验

对于给定的一组观测数据,若根据经验已经知道数据的分布类型,但其中某些参数未知,需要进行参数估计。0.3938>0.05,接受原假设,即显著性水平0.05下,认为方法A和B测得熔化热的方差相同。0.065>0.05,接受原假设,即显著性水平0.05下,男、女生的物理成绩不相上下。x2,生成chi2分布的随机数,自由度是10,生成1000行1列,赋值给x2。说明:x,y为样本数据向量,维数可以不相同,

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#信息可视化
NO.73十六届蓝桥杯备战|搜索算法-剪枝与优化-记忆化搜索|数的划分|小猫爬山|斐波那契数|Function|天下第一|滑雪(C++)

因此,可以在递归的过程中,把每次算出来的结果存在⼀张「备忘录」⾥⾯。等到下次递归进⼊「⼀模⼀样」的问题之后,就「不⽤傻乎乎的展开计算」,⽽是在「备忘录⾥⾯直接把结果拿出来」,起到⼤量剪枝的效果。在搜索的过程中,如果发现特别多完全相同的⼦问题,就可以添加⼀个备忘录,将搜索的结果放在备忘录中。因为测试数据是多组的,并且模数都是p,再加上递归的过程中会递归的相同的问题,所以可以把递归改写成记忆化搜索。剪

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#蓝桥杯#剪枝#c++
NO.81十六届蓝桥杯备战|数据结构-Trie树-字典树-前缀树|于是他错误的点名开始了|最大异或对 The XOR Largest Pair(C++)

字典树的概念Trie树⼜叫字典树或前缀树,是⼀种能够快速插⼊和查询字符串的数据结构。它利⽤字符串的公共前缀,将字符串组织成⼀棵树形结构,从⽽⼤⼤提⾼了存储以及查找效率。我们可以把字典树想象成⼀棵多叉树,每⼀条边代表⼀个字符,从根节点到某个节点的路径就代表了⼀个字符串。例如,要存储 “abc” 、 “abd” 、 “acde” 以及 “cd” 时,构建的字典树如下字典树的作⽤。

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#蓝桥杯#数据结构#c++
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