1.离散型随机变量 随机变量：取值由随机试验的结果决定的变量，分为连续型和离散型两大类。由多个随机变量组成的向量称为随机向量或多元随机变量。一维随机变量:离散型随机变量:随机变量X,取值只有有限个或可数个.离散型随机变量分布列:X取值为,…,且称为随机变量X的分布列.满足: 且 分布列常用一维表格表示:X......P......2.连续型随机变量 连续型随机变量:存在非负可积的函数f(x),对任意实数x,有称X为连续型随机变量,f(x)为X的分布密度或密度函数.它有:知道了密度函数f(x),就可以解决任何事件的概率计算:一元随机变量的分布函数 对连续型随机变量X,若其密度函
MongoDb-01——Mac上安装MongoDb以及相关的简单命令1.下载、安装1.1官网下载1.2关于安装MongoDB1.2.1官方安装文档1.2.2Mac安装详细步骤（使用brew）2.启动MongoDB2.1官方说明2.2作为macOS服务运行的相关命令2.3访问3.链接并使用mongodb3.1链接mongodb3.2简单使用mongodb3.2.1简单命令3.2.2简单crud使用（文档命令）3.2.2.1插入数据3.2.2.2查询数据3.2.2.2.1一般查询3.2.2.2.2模糊查询3.2.2.2.3排序查询3.2.2.2.4分页查询3.2.2.3修改数据3.2.2.4删除数
一.为什么需要离散小波变换连续小波分解，通过改变分析窗口大小，在时域上移动窗口和基信号相乘，最后在全时域上整合。通过离散化连续小波分解可以得到伪离散小波分解，这种离散化带有大量冗余信息且计算成本较高。小波变换的公式如下：通过下面步骤即可得到不同尺度下的小波变换。二.离散小波变换我们将小波的尺度和平移参数以2的指数幂的形式进行变换，我们可以得到一串不同的小波。这些子小波的尺度参数以2的j次方的形式增长。当使用这一系列的子小波，对一个连续函数进行离散分析时，我们所获得的是一组小波分析的系数，这个分析过程称为**小波系列分解**。而高尺度小波代表着低频信息，小尺度的小波代表着高频信息。因此
鸿蒙开发(一)、初识鸿蒙1.初识鸿蒙(1).移动通讯技术的发展(2).完整的鸿蒙开发(二)、鸿蒙系统介绍1.鸿蒙系统的官方定义(1).鸿蒙操作系统概述(2).鸿蒙的生态2.鸿蒙系统的特点3.鸿蒙和安卓的对比4.鸿蒙开发的发展前景(三)、鸿蒙开发准备工作1.鸿蒙OS的完整开发流程2.注册并实名认证华为开发者账号3.下载并安装开发工具4.开发工具的常见设置5.开发工具项目结构介绍(四)、鸿蒙入门应用1.第一个应用:HelloWorld(1).如何运行项目(2).页面中的包含关系(3).为什么存在子页面呢?(4).学习项目的配置文件:config.json(5).了解程序的运行过程2.第二个应用:页
摘要:2023-12-01AIGC-自动生成ppt-记录自动生成ppt工具(ai回答):gpt4:Slidesgo：这个AI演示文稿制作工具允许您选择主题、风格和语气，AI将会基于这些信息生成演示文稿。您还可以使用在线编辑器来自定义生成的幻灯片，包括添加文本、选择颜色、重新排列元素等。Visme：Visme的AI演示制作工具能够帮助您克服创作障碍，在几分钟内生成初稿。它提供了各种自定义选项，包括更改颜色主题、文本、字体，以及添加图像、视频和图形等。SlidesAI：这个AI驱动的演示文稿制作工具可自动从您输入的文本生成幻灯片。它还提供了可定制的模板和编辑工具，以便您根据特定要求调整幻灯
01_VSCode的markdown编辑环境搭建文章目录01_VSCode的markdown编辑环境搭建1.安装应用拓展2.安装Pandoc3.设置MPE的扩展4.导出.docx格式文件前言记录一下搭建Markdown编辑环境的全过程，并记录下在这个过程中所遇到的问题及解决方法。以及在输出.docx文件格式时，出现错误：Error:Outputformatneedstobespecified.的解决方法解决错误信息：Error:Outputformatneedstobespecified1.安装应用拓展MPE插件安装MarkdownPreviewEnhanced插件(简称MPE)的安装和简体中
介绍：欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。展示：训练展示如下：实际使用如下：实现方式：选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。环境：Windows+Anaconda重要库版本信息torch==1.8.2+cu102torchaudio==0.8.2torchdata==0.7.1torchtext==0.9.2torchvision==0.9.2+cu102实现思路：1、数据集本次使用的是IMDB数
问题描述：01背包问题：一个容量为c的背包，现有n个物品可供选择。物品i的重量似乎wi，其价值为vi，如何选择放入背包的物品，使得背包中的物品总价值最大？ 01背包问题是一种动态规划问题。动态规划的核心就是状态转移方程，下面我们就用简单的例子来解决这个问题：动态规划展示：假设有3种水果可供选择： 重量 价值 背包重量为4kg 榴莲 1kg 150元 菠萝 3kg 200元
文章目录1.代码仓库2.图的基本表示的比较3.邻接矩阵：Array和TreeSet3.1图示3.2Array主要代码解析3.3测试输出3.4使用TreeSet的代码4.邻接表：LinkedList4.1图示4.2LinkedList主要代码解析4.3测试输出5.完整代码5.1邻接表-Array5.2邻接表-TreeSet5.3邻接矩阵-LinkedList5.4输入文件1.代码仓库https://github.com/Chufeng-Jiang/Graph-Theory/tree/main/src/Chapt01_Adjacency2.图的基本表示的比较3.邻接矩阵：Array和TreeSet
IPSec1、概述：是IETF（InternetEngineeringTaskForce）制定的一组开放的网络安全协议，在IP层通过数据来源认证、数据加密、数据完整性和抗重放功能来保证通信双方Internet上传输数据的安全性。IPSec安全服务机密性完整性数据源鉴别重传保护不可否认性2、IPSec三个重要协议IPSec通过AH（认证头）和ESP（封装安全载荷）这两个安全协议实现IP数据报的安全传输（1）AH---认证头协议提供数据源认证、数据完整性校验和报文防重放功能。功能：（完整性、可用性）鉴别算法（2）ESP---封装安全载荷协议提供了除了AH认证头协议的所有功能外，还可以对IP报文净荷
