实验目的 （1）掌握曲线拟合的相应算法； （2）将拟合与插值法进行比较。 实验要求 实验步骤要有模型建立，模型求解、结果分析。 实验内容 （1）用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机 ...
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2020-05-24 14:05:11
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熵，条件熵，相对熵，互信息的相关定义及公式推导 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值越大，若随机变量退化成定值，熵为0，均匀分布是最不确定的分布。熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射。熵的定义公式如下： 在经典熵的定义中，底数是2，此时熵的单位是bit，若底数是e， ...
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2020-05-09 21:45:35
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前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 导览 ...
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2020-04-20 21:55:45
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当我们想对某些特定分布进行抽样时，要通过均匀分布的抽样来映射，因为电脑算法产生的伪随机数是看做均匀分布的。 假设均匀分布随机变量为$X$，则特定分布$\displaystyle p_Y(y)$的随机变量就为$Y=g(X)$。如何求得这个$g(x)$映射呢？ 关于利用均匀分布随机变量产生任意分布变量的 ...
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2020-04-11 23:56:55
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一. 水平拆分 sharding 1. 解决数据量和访问量增加后对单节点造成的性能压力；水平拆分后的每个节点存储和处理的数据原则上没有交集； 2. 数据分布： hash映射：将不可控的业务值域key均匀映射到可控的有限值域（hash值）上，再将均匀分布的hash值枚举的映射到redis实例上； 范围 ...
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2020-03-21 10:09:21
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1. random伪随机数生成器 random模块基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。原来开发这个生成器是为了向蒙特卡洛模拟生成输入，Mersenne Twister算法会生成大周期近均匀分布的数，因此适用于大量不同类型的应用。 1.1 生成随机数 random() ...
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2020-03-07 09:49:39
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示三 ...
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2020-02-25 09:20:05
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一、分区方法 建分区表准备： 1，创建4个测试用的表空间，每个表空间作为一个独立分区（考虑到Oracle中分区映射的实现方式，建议将表中的分区数设置为2的乘方，以便使数据均匀分布） create tablespace partition1 datafile '/home/oracle/app/ora ...
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2020-02-21 17:53:32
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直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出，其灰度集中在非常小的一个范围内。这就导致了图片的强弱对比不强烈。 直方图均衡化的目的，就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围（0~255）内均匀分布的形式，从而增加像素灰度值的动态范围，达到增强图像整体对比度的效果。 直方图均衡化的列表计算 序号 运 ...
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2020-02-21 14:57:38
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分片 每个分区都是自己的小型数据库，尽管数据库可能支持同时进行多个分区的操作。分区主要是为了可扩展性。不同的分区可以放在不共享集群中的不同节点上。因此，大数据集可以分布在多个磁盘上，并且查询负载可以分布在多个处理器上。 分区目标是将数据和查询负载均匀分布在各个节点上。如果分区是不公平的，一些分区比其 ...
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2020-02-15 23:22:41
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