#include using namespace std; //递归案例：计算x的y次方 //x：底数 y：次方 int test(int x, unsigned int y)...{ if (y == 0) { return 1; } //递归结束条件 if (y == 1) { return x; } return x*test(x, y-1); }
(学习本部分内容大约需要1.4小时) 摘要 给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。...虽然涉及精确的数学定义，但对于离散和连续变量，它等于将X和Y的联合PDF或PMF除以Y的PDF或PMF。...预备/后继知识 学习条件分布需要掌握以下概念 随机变量 多元分布 条件概率 这个概念的后继知识有: 贝叶斯参数估计 学习目标 知道离散和连续情况的条件分布定义 对于连续随机变量, 为什么对零概率事件进行条件化在数学上是不严格的...知道联合分布如何分解成一组条件分布的乘积 核心资源 (阅读/观看其中一个) 付费 A First Course in Probability 简介: 概率论导论教科书 位置: Section...如果给定Z时, X和Y的条件分布是独立的, 则称两个随机变量X和Y在已知Z时是条件独立的.
地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。...输入n，然后是3个定位装置坐标，最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序的信标位置。1 的，小圆周要快些，宽度优先遍历。代码用golang编写。...y)_, ok := visited[key]if (distance(x, y, c) == r) && !...ok {*queue = append(*queue, []int{x, y})visited[key] = struct{}{}}}func distance(x, y int, c []int) int
2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。...困于环中的机器人。 答案2022-04-30： 经过一串指令后，如果在原点，或者不同方向，那么重复执行指令，必能回到原点。 掌握了这个规律，代码非常容易实现。 代码用rust编写。
家谱推理 (Family Tree)问题描述：给定一些基本的家庭关系，推导出父母、祖父母、兄弟姐妹等复杂关系。....% 规则定义father(X, Y) :- parent(X, Y), male(X).mother(X, Y) :- parent(X, Y), female(X).sibling(X, Y) :-...和Y直接连接，或者通过Z连接path(X, Y) :- connected(X, Y).path(X, Y) :- connected(X, Z), path(Z, Y).% 查询?...- path(a, d).% 结果：X = a, Z = e, Y = d.这个例子展示了如何递归地在图中寻找路径。path(X, Y) 表示 X 和 Y 之间存在路径，通过直接或间接的连接找到结果。...另外，如何让LLM和Prolog无缝对接也是一个技术难题。毕竟，LLM的输出是基于文本的，而Prolog的输入则需要是逻辑规则的形式。
2023-04-10：给定两个正整数x、y，都是int整型(java里) 返回0 ~ x以内，每位数字加起来是y的数字个数。...比如，x = 20、y = 5，返回2， 因为0 ~ x以内，每位数字加起来是5的数字有：5、14， x、y范围是java里正整数的范围， x <= 2 * 10^9， y <= 90。...答案2023-04-10： 本文介绍了两种解决给定 x 和 y，求 0~x 中每位数字之和为 y 的数字个数的方法。...暴力枚举法 暴力枚举法是一种朴素的解题思路，对于每个数字，我们可以循环计算其每位数字之和，然后判断是否等于 y，如果是，则计数器加 1。...这种方法看似简单，但由于需要遍历 x 个数，时间复杂度为 O(x * log(x))，不能满足本题要求的时间复杂度。 数位 DP 数位 DP 是一种常见的动态规划思想，主要用于解决与数字相关的问题。
2023-04-10：给定两个正整数x、y，都是int整型(java里) 返回0 ~ x以内，每位数字加起来是y的数字个数。...比如，x = 20、y = 5，返回2， 因为0 ~ x以内，每位数字加起来是5的数字有：5、14， x、y范围是java里正整数的范围， x <= 2 * 10^9， y <= 90。...答案2023-04-10： 本文介绍了两种解决给定 x 和 y，求 0~x 中每位数字之和为 y 的数字个数的方法。...暴力枚举法 暴力枚举法是一种朴素的解题思路，对于每个数字，我们可以循环计算其每位数字之和，然后判断是否等于 y，如果是，则计数器加 1。...数位 DP 数位 DP 是一种常见的动态规划思想，主要用于解决与数字相关的问题。其基本思路是将数字按照位数拆分，然后根据各位数字的限制条件（如数字大小、数字和等）进行状态转移，最终得到答案。
最初我以为笑话里讲的“数字里添加的字母”是代数里用的x、y、z。后来我慢慢意识到，罪孽深重最大恶极的sin会导致数学变得更加险恶。...当然真正大神写的随机数生成的函数是： y = fract(sin(x*12.9898)*43758.5453123)。...z = sin(x) + sin(y) 原来这货是既圆又方，这图像真让人眩晕，如果那晚我能想象出这个函数的图像，应该会很快再度安然入睡。。 方程sin(x) + sin(y) = 1的图像： ?...sin(x) + sin(y) = 0 如果再增加一维，函数变为：w = sin(x) + sin(y) + sin(z)，这就有点难画了。这是个三维函数，属于体素数据，是个实心的。...灰色图+勾勒sin(x²)+sin(y²)=1 既然是灰度值，就可以对其做伪彩调色，以生成更漂亮的彩色图像： ? 伪彩图1 ? 伪彩图2 ?
X-Y问题会严重浪费我们的时间，浪费我们的精力和资源。我们一定要避免出现X-Y问题。 那么，什么是X-Y问题呢？...所谓的X-Y问题，就是发生了一个问题X，但是你根据问题的表象，以为这是问题Y，于是尝试去找Y的答案，从而浪费大量的时间和人力。...所以，如果你要提问，你必须要确保你问的是真正问题的解决方案，而不是你以为的问题的解决方案。...然后给出一段脱敏后的，能复现问题的最小代码Demo，这样别人在分析问题的时候，才能帮你找到根本原因，而不是被你自以为是问题的Y牵着鼻子走。...如果是报错，把报错信息截图发上来 准备一段能够稳定复现你的问题的代码。
1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法 先了解粒子群思想的基本原理 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程 代码 import numpy...(g_fitness) # 初始化的个体最优位置和种群最优位置 pbest = X gbest = X[p_fitness.argmin()] # 迭代计算 for i in...fitness_val_list.append(g_fitness) i += 1 # 输出迭代结果 print("最优值是：%.5f" % fitness_val_list...[-1]) print("最优解是：x=%.5f,y=%.5f" % (gbest[0], gbest[1])) # 绘图 plt.plot(fitness_val_list, color
/***************** 对table中的point进行排序，按照type值将x或者y从小到大排 *******************/ defun(TableSort (table type...table_len-1 sortedTable[i]=table[i] ) for(i 0 table_len-2 for(j i+1 table_len-1 if(type=="x"...sortedTable[i] sortedTable[i]=sortedTable[j] sortedTable[j]=temp else if(type=="y"...) mytable=makeTable("table") mytable[0]=3:1 mytable[1]=1:2 mytable[2]=2:3 table1=TableSort(mytable "x"...table1[1]=2:3 table1[2]=3:1 */ mytable[0]=1:3 mytable[1]=2:2 mytable[2]=3:1 table1=TableSort(mytable "y"
求延长线坐标 已知 点1的（x1,y1） 点2的（x2,y2） 求点3的x3求y3或者 点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个 只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =...k * (y1 - y3) x3 = x1 - b console.log(x3, "x3") return x3 } // b = k * (y1 - y3) }
关键句：自定义个范围的x，y坐标 关键句：范围可以随意设置，不受数据限制 内容：例如我的数据x的范围小于2，y的范围小于2，但是我想画一个x轴和y轴都从0-5的图，这时候好像只能用坐标轴共享才可以。...看的有点不清楚，不过d1数据最大值是3.5，而d2最大值也不超过2，现在以d1为模板，为d2共享一个坐标轴。 d2 ?...x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack([d1[:,0],d1...y1, 1) xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1)) yk=f1[0]*xk+f1[1] plt.plot(xk, yk, 'r',label='polyfit...如果要同时显示两个图在一起： x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack
###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 x y x , 0 , 其 他 f(x,y) = \begin{cases} 3x,...}f(x,x-z)dx, 0xx-zx fZ(z)=∫−∞+∞f(x,x−z)dx,0xx−zx 最好的做法是看两个变量互相牵制形成了怎样的局面，画图是最佳方法。...我们以积分变元为横轴，当然也可以是纵轴，只是要熟悉背后的道理。 阴影部分区域是二者互相限制后形成的可积分的区域。...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/53393737 在开发过程中我们有时需要单独设置UIView的坐标x或y或width或height...，可如果直接设置我们发现并不能直接设置： 如代码： imageV.frame.origin.x = 0; 这样的代码是错误的，我们需要先获取获取UIView的frame，然后设置获取到的frame的一些属性...，最后再将设置完成后的frame赋值给UIView。...return self.frame.origin.x; } - (void)setY:(CGFloat)y { CGRect frame = self.frame; frame.origin.y...= y; self.frame = frame; } - (CGFloat)y { return self.frame.origin.y; } - (CGFloat)width {
reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式 */ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),...(1, 4),(1, 3), (3, 7), (3, 5))) val rdd08_1 = rdd08.reduceByKey((x, y) => x + y) println("reduceByKey
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab用户应该熟悉的几个函数是datenum、datevec和datestr。Matlab将每个日期编码为数字，从1月1日开始，0000作为数字1。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...{ color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...} }, 写一个实例的代码如下： <!...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色
01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
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