），然后我们就处于了一个新的状态，即下一次抛掷如果再次得到正面，游戏结束；否则，我们回到初始状态。设从这个状态开始，直到游戏结束所需的期望抛掷次数为
本节我们介绍可变编解码器内部运行的数学原理，了解了这些原理，我们才能明白可变编解码器的设计思想。首先我们需要介绍信息量的概念，它来自于信息论(1)：
所谓对象的状态，通常指的就是对象实例的属性的值；而行为指的就是对象的功能，再具体点说，行为大多可以对应到方法上。
欧洲杯马上就要决赛了。这届欧洲杯全是乌龙和冷门。于是网上少不了冒出各种“天台”梗。还衍生出球队配合“盘口”踢的说法。所谓盘口，就是指国外一些博彩公司给一场比赛的胜负开出的赔率。更有甚者会神秘地告诉你，通过分析盘口，你就能看出来接下来的一场比赛是什么结果。
小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。随后，小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。
HyperLogLog 其实是 LogLog 算法的改进版，Loglog源于著名的伯努利实验。
Z 国的货币系统包含面值 1 元、4 元、16 元、64 元共计 4 种硬币，以及面值 1024 元的纸币。 现在小 Y 使用 1024 元的纸币购买了一件价值为 N(0<N<=1024) 的商品，请问最少他会收到多少硬币？
为了理解原因，我们将看一个简单的例子：用不公平的硬币抛硬币。假设我们有一个神奇的硬币！抛掷时可能出现正面或反面，但概率不一定相等。问题是，我们不知道确切的概率。因此，我们必须进行一些实验和统计估计才能找到答案。为了数学地表述这个问题，我们用 x 表示正面朝上的概率。
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值（请参见“百度百科”）。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
随机函数模型是理解各种随机过程和算法的一个重要概念，在软件工程、算法设计以及系统分析中有着广泛的应用。简而言之，随机函数模型是一种用于描述具有随机性的系统或过程的数学模型，它能够帮助我们预测和分析在不确定性下的系统行为。
小王在体验完 ”自由弹簧“ 后，非常开心，想再玩一次，但厂家确告诉他试用已结束，如还需体验就要付费购买。
我是一个概率控，平常遇到和概率相关的事情都喜欢去推算一下，喜欢看概率有关的影视作品（决胜21点、欺诈游戏、赌博默示录……），就连在汤姆熊或是巴黎人，我也会估下哪一个机器输的可能性更小一点（赢是不可能赢的啦）。
状态模式其实也是一个十分常见的模式，最常见的应用场景是线程的状态切换，最常使用的方式就是对于If/else进行解耦，另外这个模式可以配合 「责任链模式」组合搭配出各种不同的状态切换效果，可以用设计模式模拟一个简单的“工作流”。
1、电阻R和电容C串联，输入电压为R和C之间的电压，输出电压分别为C上电压和R上电压，求这两种电路输出电压的频谱，判断这两种电路何为高通滤波器，何为低通滤波器。当 RC<<T 时，给出输入电压波形图，绘制两种电路 的输出波形图。
问题描述 小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。 随后，小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。 对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义：将所有第 i*x 行，第 j*y 列的硬币进行翻转。 其中i和j为任意使操作可行的正整数，行号和列号都是从1开始。 当小明对所有硬币都进行了一次 Q 操作后，他发现了一个奇迹——所有硬币均为正面朝上。 小明想知道最开始有多少枚硬币是反面朝上的。于是，他向他的好朋友小M寻求帮助。 聪明的小M告诉小明，只需要对所有硬币再进行一
小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。 随后，小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。 对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义：将所有第 i*x 行，第 j*y 列的硬币进行翻转。 其中i和j为任意使操作可行的正整数，行号和列号都是从1开始。 当小明对所有硬币都进行了一次 Q 操作后，他发现了一个奇迹——所有硬币均为正面朝上。 小明想知道最开始有多少枚硬币是反面朝上的。于是，他向他的好朋友小M寻求帮助。 聪明的小M告诉小明，只需要对所有硬币再进行一次Q操作，即可恢复到最开始的状态。然而小明很懒，不愿意照做。于是小明希望你给出他更好的方法。帮他计算出答案。
要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
这个算法的主要目的是利用你已有的面值，主要考察你对除法中的除数和余数的理解和如何利用这 2 个数值进行计算。
给你一个长度为 n 的整数数组 coins ，它代表你拥有的 n 个硬币。第 i 个硬币的值为 coins[i] 。如果你从这些硬币中选出一部分硬币，它们的和为 x ，那么称，你可以 构造 出 x 。
你总共有 n 枚硬币，你需要将它们摆成一个阶梯形状，第 k 行就必须正好有 k 枚硬币。
找零问题：需找零金额为W，硬币面值有(d1, d2, d3，…，dm)，最少需要多少枚硬币。 问题：需找零金额为8，硬币面值有(1, 3, 2, 5)，最少需要多少枚硬币。 设F(j)表示总
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
渐近性（asymptopia）是样本量接近于无穷大时统计行为的一个术语。渐近统计即大样本统计主要研究当样本量n→∞时统计方法的有关渐进性质。渐近性有助于简单的统计推断和估计，也是频率解释概率的基础。
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
叶汉说的只是心理层面，现代赌场程序方面的设计比叶汉当年要缜密得多，赌场集中了概率学、统计学的数学知识。一个普通赌徒，只要长久赌下去，最终一定会血本无归。所谓的各种致胜绝技，除了《赌圣》电影里的周星星，现实世界里的周星驰都不信。
对OOP编程人员来说，泛函状态State是一种全新的数据类型。我们在上节做了些介绍，在这节我们讨论一下State类型的应用：用一个具体的例子来示范如何使用State类型。以下是这个例子的具体描
import java.util.Scanner; /*硬币问题 * 有1元、5元、10元、50元、100元、500元的硬币各C1、C5、C10、C50、C100、C500枚。 * 现在要用这些硬币来支付A元，最少需要多少枚硬币？假定本题存在一中支付方案。 * 限制条件： * 0≤C1,C5,C10,C50,C100,C500≤10的9次方 * 0≤A≤10的9次方 * * 输入 * C1=3,C5=2,C10=1,C50=3,C100=0,C500=2,A=620; * 输出： *
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。然后，参考有关半隐马尔科夫算法的论文，照着论文中的公式修改隐马尔科夫算法，完成了大作业。现在回想起来，就隐隐约约记得有一大堆公式。最近，我看到一篇很好的文章，对EM算法的计算有了进一步的了解
导读：极大似然估计(MLE) 是统计机器学习中最基本的概念，但是能真正全面深入地理解它的性质和背后和其他基本理论的关系不是件容易的事情。极大似然估计和以下概念都有着紧密的联系：随机变量，无偏性质（unbiasedness），一致估计（consistent），asymptotic normality，最优化（optimization），Fisher Information，MAP（最大后验估计），KL-Divergence，sufficient statistics等。在众多阐述 MLE 的文章或者课程中，总体来说都比较抽象，注重公式推导。本系列文章受 3blue1brown 可视化教学的启发，坚持从第一性原理出发，通过数学原理结合模拟和动画，深入浅出地让读者理解极大似然估计。
给定一个空存钱罐的重量和这个存钱罐最多能装进去的重量，现在需要在不打破这个存钱罐的情况下猜测里面最少的钱。每种钱的数量不做限制，条件是必须装满，同时给出每种钱币的价值和重量。
假设给你不同面额的硬币和一个金额amount。编写一个函数来计算构成该金额amount所需的最少数量的硬币。如果这笔钱不能由任何硬币组合成，则返回-1。
袋中有m枚正品硬币，n枚次品硬币（次品硬币两面都有国徽），在袋中任取一枚，将它投掷k次，已知每次得到的都是国徽，那么这枚硬币是正品的概率是多少？
本专栏之前的文章介绍了线性回归以及最小二乘法的数学推导过程。对于一组训练数据，使用线性回归建模，可以有不同的模型参数来描述数据，这时候可以用最小二乘法来选择最优参数来拟合训练数据，即使用误差的平方作为损失函数。机器学习求解参数的过程被称为参数估计，机器学习问题也变成求使损失函数最小的最优化问题。最小二乘法比较直观，很容易解释，但不具有普遍意义，对于更多其他机器学习问题，比如二分类和多分类问题，最小二乘法就难以派上用场了。本文将给大家介绍一个具有普遍意义的参数估计方法：最大似然估计。
询问要得出一个电阻值为\frac{a}{b}的元件至少需要多少个电阻值为1的电阻。 元件由3种方式组成：
小明正在玩一个“翻硬币”的游戏。 桌上放着排成一排的若干硬币。我们用 * 表示正面，用 o 表示反面（是小写字母，不是零）。 比如，可能情形是：**oo***oooo 如果同时翻转左边的两个硬币，则变为：oooo***oooo 现在小明的问题是：如果已知了初始状态和要达到的目标状态，每次只能同时翻转相邻的两个硬币,那么对特定的局面，最少要翻动多少次呢？ 我们约定：把翻动相邻的两个硬币叫做一步操作。 输入格式 两行等长的字符串，分别表示初始状态和要达到的目标状态。 输出格式 一个整数，表示
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1708: [Usaco2007 Oct]Money奶牛的硬币 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 544 Solved: 352 [Submit][Status] Description 在创立了她们自己的政权之后，奶牛们决定推广新的货币系统。在强烈的叛逆心理的驱使下，她们准备使用奇怪的面值。在传统的货币系统中，硬币的面值通常是1，5，10，20或25，50，以及100单位的货币，有时为了更方便地交易，会发行面值为2单位的硬币。 奶牛们想知道，对
测试新手人门，首先要掌握测试的流程和实际运作项目流程和基础的用例设计方法。 掌握测试和项目流程是了解研发过程中测试的主要工作；掌握最主要的用例设计方法就是掌握测试岗位最基本最核心的技能—如何测试。
首先递推公式 ： 钱币面值 从 1，一直遍历到 n , 然后兑换的面值从 j=1 到 j 等于最大的面值， 面对 第 i种面值的硬币，有两种选择，不选则当前硬币面值的所有情况 加上选择当前面值的
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
如果我们按照这样的次序下注：1,2,4,8,16，......,2^n.只要有一次获胜，那么我们就从头再来。这里我们可以看出，每次获胜都可以赢得1元钱。因为2^n次方的数列前n-1次项和为2^n-1。这里我们就能看出，只要你有足够多的钱，那么你总能赚钱。这一游戏，就叫做等价鞅。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 24496 Accepted Submission(s): 8740
Hyperledger Fabric 是一种模块化的，可扩展的开源的用于部署和操作权限的区块链系统。Fabric目前被用于超过400多种原型以及概念证明阶段的分布式账本技术的场景中，如很多生产系统，跨越了不同行业和使用场景。
抽象Abstract：【新手可忽略不影响继续学习】 很多java 的书中都谈到了抽象abstract的概念，到底什么是抽象？马克-to-win：抽取关键相关特性（属性和方法）构成对象，用程序的方法逻辑和数据结构 属性模拟现实的世界对象。比如上节的例子，现实世界的计算机里的window很复杂，那么多像素，那么多颜色，那我们如何萃取出和我们相关的属性和方法完 成我们的客户的需求呢？这个过程就叫抽象。上例中我们只抽象出了title属性和close方法就可以满足用户需求。
我把5张餐桌摆成一条线，然后拿着那20枚硬币坐到最外面的桌子旁，对开发团队众人说：“咱们现在玩翻硬币游戏啦。我需要4个角色：业务分析、开发、测试和运维。你们谁愿意当业务分析师？”
“获胜概率”的实时计算（或估计）很困难。我们经常在足球比赛中，在选举中看到这种情况。
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