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按概率随机生成结果,学会它我可以去开彩票了

首先第一个元素权重为10,则其在宿主轴1上的分布范围为 0~10第二个元素权重10,对应的分布范围则为10~20第三个元素权重5,对应的分布范围则为20~25第四个元素权重5,对应的分布范围则为25~30...; } return index;}现在我们的宿主轴1已经构建好了,下面我们基于各个读者使用的语言生成01的随机数,然后按宿主轴1的比例放大至宿主轴1上。...52.38在3060这个区间范围,所以此次随机生成的所以则为30~60对应的索引3(从0开始)通过率索查找元素========上面52.38对应的概率集合中的索引是3,这里就解释了为什么概率集和结果集个数要对应上...因为通过宿主轴1我们生成了索引,概率集和结果集个数一样就保证了我们一定会获取到结果。...到这里也该和读者说再见了,今天的按概率生成随机数就结束了,如果读者对随机数生成原理感兴趣的话,可以对次软文拥有者建议,后续我会根据情况进行原理分析的。

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随机事件概率的公理化定义_概率推理

一、公理化定义 即概率的:统计定义、古典定义、几何定义 二、统计定义 1.定义 注:其中(3)运用的是概率的有限可加性 (4) (5) 2....=4·3/(2·1)=6 古典概型的基本模型一、:摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1: 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从袋中无 放回地依次摸出2只球,求这2只球都是白球的概率....(2) 有放回地摸球 问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2次摸到黑球、第3次摸到红球 的概率....古典概型的基本模型二:球放入杯子模型 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球....(2) 每个杯子只能放一个球 问题2 把4个球放到10个杯子中去,每个杯子只能 放一个球, 求第1 至第4个杯子各放一个球的概率.

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    概率统计——为什么条件概率的结果总和直觉不同?

    已知其中一个是女孩,那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢? 这是一道概率论课本上的经典问题,一开始的时候,很多人会觉得两个孩子的性别是独立事件,我们知道其中一个孩子的性别,应该对另一个孩子没有影响。...除了表格列举出所有情况之外,我们还可以通过条件概率来计算。 ? 我们直接套用条件概率的公式:假设A事件代表两个孩子中有一个是女孩,B事件是两个孩子都为女孩。显然,我们要求的就是 ? 。...在这题当中A事件发生,B一定发生,所以 ? 。 我们知道,两个孩子的性别是独立事件,其中有一个为女孩的概率等于1减去两个都是男孩的概率,两个都是男孩的概率等于 ? 所以至少有一个女孩的概率等于3/4。...我们之前一通分析,用上各种公式进行计算,得到的结果明明是1/3,为什么这里就变成 1/2 了呢?这两道题难道不是一样的吗?...这样理解都行得通,但还是没有解决我们之前的疑惑,为什么看起来完全一样的两件事,得到的结果不同呢?就因为我们看到了其中的一个孩子吗?可是我们看到孩子,与孩子的性别的概率应该无关才对。

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    估算日常事件概率的软件

    然后想象一下,你的手机会告诉你,你只有66%的概率实现目标--但是如果你可以等到1:00吃午饭,或者如果你愿意在TGI Friday吃午饭,可以达到99%的概率。...估算日常事件概率的软件.jpg 麻省理工学院航空航天系的研究生彭宇和程方与Williams一起,开发了一种软件,允许规划者制定限制条件——比如,沿某条路线行驶的公共汽车应每隔10分钟出现——以及可靠性概率...跟踪所有这些概率,并将它们与路线的每一英里结合,将产生一个巨大的计算过程。但是,如果系统事先知道规划者可以容忍一定程度的风险,那么实际上,它可以将风险分配给分布中的最低的概率结果,并去掉它们的尾部。...在这种情况下,图是一种数据表示,它由节点(通常表示为圆)和边(通常表示为连接节点的线段)组成。任何调度问题都可以用图表表示。节点表示事件,边缘表示事件必须发生的顺序。...每个边缘也有一个相关的权重,表示从一个事件到下一个事件的进展成本-例如,公共汽车在两个站点之间行驶的时间。

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    MySQL 查询结果倒叙后分组(先order by,再按order by的结果group by)

    业务前提:用户下单,订单归属于指定销售,审核通过的订单可以参与计算业绩。 需求描述:统计向,统计销售成单情况,要求显示指定销售人员最近审核通过的订单。 解决方案:暂列举3种,各有利弊,权衡取舍。...局限性:批量查询时,数据量不可控,范围越大,内存越可能扛不住,单次查询结果量可预估时酌情考虑,不确定的话不推荐。 方案2:子查询的ORDER BY配合LIMIT使用。...局限性:需要对可能导致查询结果中GROUP BY字段数据非唯一的情况做考虑(本需求要求查询结果中销售数据唯一,影响唯一的字段是check_time(大)、create_time(小),若还有其他字段,则需要再次关联...MAX的结果),影响字段越多,则关联的子查询越多,降低性能。...INNER JOIN user_order_check check ON check.order_id = uo.id AND check.id = uo.sale_qc_check_id /* 相同销售,按审核通过时间

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    概率论整理随机事件的基本概念

    虽然在十字路口会遇到什么颜色的灯,我们不知道,但是所有的结果,我们是可以预见的(红、绿、黄),这又表现出了一定的确定性,而且这种实验,我们是可以重复的。...而一男一女牵手后在一起的时间也是一个随机现象,他们可能马上就分手,也有可能一生一世。 随机事件及样本空间 随机试验的所有可能结果组成的集合称为样本空间。记为E,集合的每个元素称为一个样本点。...样本空间子集成为随机事件,简称事件(事件本质就是集合)。几种特殊的子集: 一个元素组成的集合,称为基本事件。 样本空间本身,即全集E,称为必然事件。 空集ø称为不可能事件。...我们再来看一下如果顺利通过红绿灯的事件,就是样本空间E1的一个子集A=[绿,黄],A∈E1,如果无法通过红绿灯的事件,也是样本空间E1的一个子集B=[红],B∈E1,并且该事件为一个基本事件;如果两个人在一起至少...例题,描述如下三个随机试验的样本空间。 E1,将一枚骰子投掷一次,记录点数可能的结果。 E2,将一枚硬币同时抛掷两次,记录前后每次正反面出现可能结果。 E3,测量一批灯泡寿命,记录可能的结果。

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    多分组差异分析结果的两种展示形式

    最近分析了一批RNA-seq的测序数据,发现DEseq2分析后有多了比较组。之前我们会绘制多个火山图或Upset图去呈现结果。但是,由于这两种方式被大家用太多了,所以我们想换几种另外的展示方式。...利用TBtools的DEGs Dist Plot功能可视化多分组差异分析的结果 1.1 打开TBtools 1.2 点击Graphics,选择Omic Data Viz → DEGs Dist Plot...保存结果 当然,上述图用R也可以实现,但我个人认为TBtools可视化结果更方便!...借助单细胞差异分析的思路,将多个比较组的数据放到一张图上以散点图的形式展示 2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式 第一列:基因名;第二列:logfc;第三列:adjusted p value...由于数据尚未发表,这里我们就不放结果的可视化效果图了,只要把表格信息整理好,稍微改一下代码就能做出效果图了。

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    这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个pandas数据提取的问题,一起来看看吧。 大佬们请问下这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路:使用groupby填充,sort参数设置成False,得到的结果如下所示: 不过对于这个结果,粉丝还是不太满意的,但是实际上根据要求来的话,确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    生化小课 | 酶按其催化的反应进行分类(含 酶的简介 小结)

    酶按其催化的反应进行分类 许多酶都是通过在其底物名称或描述其活性的单词或短语后添加后缀"-ase"来命名的。因此,尿素酶催化尿素的水解,而DNA聚合酶催化核苷酸聚合形成DNA。...在已知催化的特定反应之前,其他酶因其广泛的功能而被其发现者命名。...每种酶都有一个由四个部分组成的分类编号和一个系统名称,用以确定它所催化的反应。...其酶委员会编号(E.C.编号)为2.7.1.1。...> 除了少数催化RNA外,所有已知的酶都是蛋白质。许多需要非蛋白辅酶或辅因子来发挥催化作用。 > 酶根据其催化的反应类型进行分类。所有的酶都有正式的E.C.数字和名称,大多数酶都有简单易懂的名称。

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    Nature | 借助植入物观察大脑的决策过程,并影响其结果

    猴子们通过按下显示屏上的左右按钮来清楚地表示自己的选择。 然而,在猴子的大脑中,决策过程却不那么明显。神经元通过快速爆发的嘈杂电信号进行交流,这些信号与大脑中的其他活动同时发生。...在这项特殊的研究中,研究人员并不是预测手臂的即时运动,而是希望通过手臂的运动来预测即将做出的选择的意图——这就需要一种新的算法。...尽管新的圆点非常微妙,但它们有时确实会使猴子的选择偏向它们移动的方向。如果新圆点是在试验初期添加的,而且是在猴子的决策变量较低的时候,则它们的影响会更大——这表明确定性较弱。...相反,研究结果似乎支持另一种模型,即如果一个人对自己心中的决定有足够的信心,或者花了太长时间考虑,他们就不太愿意考虑新的证据。...# 新的问题,新的机会 目前,Shenoy的实验室正在使用同样的神经植入物,与患有神经功能障碍的人类参与者重复这些实验。由于人类和非人灵长类动物的大脑存在差异,实验结果可能会出人意料。

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