一、说明 贝叶斯定理，是一个需要反复体悟的道理，不是说公式解释清除就算Grasp，而是需要反复在实际项目中发挥，才能算掌握了。而实际应用中，并不是简单给出条件就可以套用，而是隐藏在迷雾一样的事实中，本人认为，最难办的两个事情是：1）隐变元问题，2）连续性假设。3）分布和分布的比较。总之，用好贝叶斯理论是需要下点苦功的。二、提要 概率分布是统计推断的支柱，要理解这些分布，我们至少应该对概率论有一些基本的了解。2.1这篇文章的目的是建立概率基础，我们将在本文中介绍的主题是：对概率的理解基本术语，如样本空间、事件、实验和结果。概率公理事件类型：独立事件、从属事件等概率规则
CAP定理下：Zookeeper、Eureka、Nacos简单分析CAP定理C:一致性（Consistency）：写操作之后的读操作也需要读到之前的A:可用性（Availability）：收到用户请求，服务器就必须给出响应P:分区容错性（Partitiontolerance）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作CAP定理指的是在一个分布式系统中，C、A、P三者不可兼得由于P是无法避免的，P总是成立的，故剩下的C和A无法同时做到，因为CA场景下通信可能会失败（即出现分区容错），类似于加锁不加锁。火车票场景：放弃一致性实现AP银行转账：放弃分区容错性实现CAZookeeper实现：C
什么是CAPCAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partitiontolerance（分区容错性）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。一致性：数据在多个副本之间能够保持一致的特性。可用性：系统提供的服务一直处于可用的状态，每次请求都能获得正确的响应。分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。什么是分区？在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态，但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统
目录计算整数各位数字之和简单程序奖金计算角谷定理阶乘运算阶乘之和阶梯电价计费阶梯电价计算金字塔打印矩阵矩阵对角线求和矩阵求和累加和校验利率计算利润计算螺旋填数马鞍点计算整数各位数字之和#includeintmain(){ inta,b,c; scanf("%d",&a); b=0; do{ c=a; a=a/10; b=c-a*10+b; }while(a>0); printf("%d",b); return0;}简单程序#includeintmain(){ printf("Cprogramminglanguageisuseful!\nIlikeitverymuch."); }奖金计
戴维南与诺顿定理一、实验目的1、学习几种常用的等效电源的测量方法2、比较几种测量方法所适用的情况3、分析各种方法的误差大小及其产生的原因二、主要仪器设备及软件硬件：交流电源、电容、电感、电阻、波特图仪。软件：Multisim14.0三、75页实验表格四、仿真电路五、测量方法归纳A、测量等效电阻的方法法一：直接测适用于电压源内阻很小，恒流源内阻很大的网络，因为忽略了电源内阻。法二：加压定流法适用于电压源内阻很小，恒流源内阻很大的网络，因为忽略了电源内阻。法三：开短路法适用于Isc不会超过电源电流额定值的网络，否则短路会烧毁电源。法四：半电压法比较好B、测量开路电压法一：伏安法缺点：如果电源内阻比
目录方向图乘积定理阵列因子方向图波束扫描阵列方向图和单元方向图方向图乘积定理的python代码示例方向图乘积定理任意形式单元天线构成的直线阵如下图所示：阵中第n个单元的远区辐射场可表示为如下形式：其中An和an分别表示单元天线的激励幅度和相位，f(θ,φ)为单元天线的方向图函数。由上可得，阵列的远区总场为：化简可得阵列的方向图函数为：阵列因子方向图阵列天线的阵因子如下所示：对于均匀直线阵，单元为等间距d排列，激励幅度相同An=A0，激励相位按α均匀递变(递增或递减),可得均匀直线阵的阵因子为：绘制不同阵元数N(N=8、16、32)的阵因子方向图如下所示：不同单元间距d(d=0.3、0.5、1.
文章目录引言一、二次型的基本概念及其标准型1.2基本定理1.3二次型标准化方法1.配方法2.正交变换法写在最后引言了解了关于二次型的基本概念以及梳理了矩阵三大关系后，我们继续往后学习二次型的内容。一、二次型的基本概念及其标准型1.2基本定理定理1——（标准型定理）任何二次型XTAX\pmb{X}^T\pmb{AX}XTAX总可以经过可逆的线性变换X=PY\pmb{X=PY}X=PY，即P\pmb{P}P为可逆矩阵，把二次型f(X)f(\pmb{X})f(X)化为标准型，即f(X)=YT(PTAP)Y=l1y12+l2y22+⋯+lmym2,f(\pmb{X})=\pmb{Y}^T(\pmb{P
文章目录闭区间套定理描述闭区间套定理理解闭区间套定理证明业余爱好者学习温故数学知识，做个记录。闭区间套定理描述如果数列{an},{bn}\{a_n\},\{b_n\}{an},{bn}满足：(1)an−1≤an≤bn≤bn−1, ∀na_{n-1}\leqa_n\leqb_n\leqb_{n-1},\\\\\forallnan−1≤an≤bn≤bn−1, ∀n(2)limn→∞(bn−an)=0\lim_{n\to\infty}(b_n-a_n)=0limn→∞(bn−an)=0则有:(1).数列{an},{bn}\{a_n\},\{b_n\}{an},{bn
GPT-4被吹的神乎其神，作为具备视觉能力的GPT-4版本——GPT-4V，也被大众寄于了厚望。但如果告诉你，初中生都知道的勾股定理，只适用于直角三角形。然而GPT-4V却自信将其用于钝角三角形中计算斜边长度。还有更离谱的，GPT-4V直接犯了致命的安全错误，竟然认为红灯可以行驶。这到底是怎么回事呢？马里兰大学的研究团队在探索过程中发现了这些问题，并在此基础上提出了两种主要的错误类型：语言幻觉和视觉错觉，以此来阐释这些错误的原因。图片论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.14566项目主页：https://github.com/tianyi-lab/Hallusion
背景作为长链条严格推理的典范，数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准，GSM8K和MATH等数学文字问题（mathwordproblem）数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上，数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例，还包括推演一般性的定理。不同于简单的计算问题仅仅需要验证最终的结果与答案是否匹配，定理的证明要求对数学概念拥有更严格的理解，而这种定理证明的正确性是难以通过直接的自然语言生成和判别或是简单的程序调用就能够完成的。正如自然语言处理希望能够使用计算机直接对人类语言进行数字化计算一样，对于数学对象的数字化也有着数十年的探索，甚至现代形式逻辑的诞生在很大程度上也正
