reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式 */ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),...(1, 4),(1, 3), (3, 7), (3, 5))) val rdd08_1 = rdd08.reduceByKey((x, y) => x + y) println("reduceByKey
###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 x y x , 0 , 其 他 f(x,y) = \begin{cases} 3x,...&0xyx, \\ 0,&其他 \end{cases} f(x,y)={ 3x,0,0xyx,其他 求随机变量Z = X-Y的概率密度 f Z ( z ) f_Z(z...}f(x,x-z)dx, 0xx-zx fZ(z)=∫−∞+∞f(x,x−z)dx,0xx−zx 最好的做法是看两个变量互相牵制形成了怎样的局面，画图是最佳方法。...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法
#include using namespace std; //递归案例：计算x的y次方 //x：底数 y：次方 int test(int x, unsigned int y)...{ if (y == 0) { return 1; } //递归结束条件 if (y == 1) { return x; } return x*test(x, y-1); }
求延长线坐标 已知 点1的（x1,y1） 点2的（x2,y2） 求点3的x3求y3或者 点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个 只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =...k * (y1 - y3) x3 = x1 - b console.log(x3, "x3") return x3 } // b = k * (y1 - y3) }
(学习本部分内容大约需要1.4小时) 摘要 给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。...虽然涉及精确的数学定义，但对于离散和连续变量，它等于将X和Y的联合PDF或PMF除以Y的PDF或PMF。...预备/后继知识 学习条件分布需要掌握以下概念 随机变量 多元分布 条件概率 这个概念的后继知识有: 贝叶斯参数估计 学习目标 知道离散和连续情况的条件分布定义 对于连续随机变量, 为什么对零概率事件进行条件化在数学上是不严格的...知道联合分布如何分解成一组条件分布的乘积 核心资源 (阅读/观看其中一个) 付费 A First Course in Probability 简介: 概率论导论教科书 位置: Section...如果给定Z时, X和Y的条件分布是独立的, 则称两个随机变量X和Y在已知Z时是条件独立的.
01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab用户应该熟悉的几个函数是datenum、datevec和datestr。Matlab将每个日期编码为数字，从1月1日开始，0000作为数字1。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。
Vue3.x相对于Vue2.x的优势 1. Tree-shaking Vue3最重要的变化之一就是引入了Tree-Shaking，Tree-Shaking带来的bundle体积更小是显而易见的。...我们可以将setup中的功能进行提取分割成一个一个独立函数，每个函数还可以在不同的组件中进行逻辑复用： export default { setup() { const { networkState...，就是片段；在vue2.x中，要求每个模板必须有一个根节点，所以我们代码要这样写： 的功能主要是一些和Vue2.x版本改动较大的语法，已经在Vue3上可能存在兼容问题了。...，我们都知道v-for每次循环都需要给每个子节点一个唯一的key，还不能绑定在template标签上， <div :key="item.id
大家好，又见面了，我是全栈君 在包Javax Swing的Tree对象。我们需要设置不同的图标为每个节点。...它封装了一个通用的方法： 用法： jTree1.setCellRenderer(new TreeNodeRender(casesIcon)); 须要注意的是caseIcon为一个List<ImageIcon
关键句：自定义个范围的x，y坐标 关键句：范围可以随意设置，不受数据限制 内容：例如我的数据x的范围小于2，y的范围小于2，但是我想画一个x轴和y轴都从0-5的图，这时候好像只能用坐标轴共享才可以。...x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack([d1[:,0],d1...y1, 1) xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1)) yk=f1[0]*xk+f1[1] plt.plot(xk, yk, 'r',label='polyfit...ax2 = plt.subplot( sharex=ax1, sharey=ax1) f2 = np.polyfit(x2,y2, 1) xk=np.linspace(0,max(x),int(max(...如果要同时显示两个图在一起： x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack
1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法 先了解粒子群思想的基本原理 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程 代码 import numpy...(g_fitness) # 初始化的个体最优位置和种群最优位置 pbest = X gbest = X[p_fitness.argmin()] # 迭代计算 for i in...(X, V) p_fitness2 = fitness_func(X) g_fitness2 = p_fitness2.min() # 更新每个粒子的历史最优位置...%.5f,y=%.5f" % (gbest[0], gbest[1])) # 绘图 plt.plot(fitness_val_list, color='r') plt.title('迭代过程
2023-04-10：给定两个正整数x、y，都是int整型(java里) 返回0 ~ x以内，每位数字加起来是y的数字个数。...比如，x = 20、y = 5，返回2， 因为0 ~ x以内，每位数字加起来是5的数字有：5、14， x、y范围是java里正整数的范围， x <= 2 * 10^9， y <= 90。...答案2023-04-10： 本文介绍了两种解决给定 x 和 y，求 0~x 中每位数字之和为 y 的数字个数的方法。...暴力枚举法 暴力枚举法是一种朴素的解题思路，对于每个数字，我们可以循环计算其每位数字之和，然后判断是否等于 y，如果是，则计数器加 1。...综上所述，本题的数位 DP 解法时间复杂度为 O(log(x) y)，空间复杂度为 O(log(x) y)。
有规律的正弦波叠加 该函数由8个正弦波叠加组成，每个波有它的振幅和频率。然而世事无常，每个波的振幅和频率决不会那么地有规律，如果用随机数设置这8个波的振幅和频率，可以得到如下图像： ?...随机的正弦波叠加 现在问题来了，随意选中图像所绘曲线上的一点，该如何判断该点将来是涨还是跌？涨又能涨多少？跌又能跌多少？这只有知道每个正弦波的振幅和频率才能知道。...小时候看电视剧《大时代》，里面讲炒股要追“势”，将股票的波动曲线析构成一个个的“势”的作用结果。通过对股票波动曲线的研究，分析出每个“势”的大小和周期，以此涨势则买入，跌势则卖出，无往不利。...我们先从简单的来讲： 函数y = sin(x)扩展到二维可以是z = sin(x) + sin(y),也可以是z = sin(x + y)，还可以是z = sin(x）*sin(y)、z = sin(x...sin(x) + sin(y) = 1 方程sin(x) + sin(y) = 0的图像： ?
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/53393737 在开发过程中我们有时需要单独设置UIView的坐标x或y或width或height...，可如果直接设置我们发现并不能直接设置： 如代码： imageV.frame.origin.x = 0; 这样的代码是错误的，我们需要先获取获取UIView的frame，然后设置获取到的frame的一些属性...，最后再将设置完成后的frame赋值给UIView。...return self.frame.origin.x; } - (void)setY:(CGFloat)y { CGRect frame = self.frame; frame.origin.y...= y; self.frame = frame; } - (CGFloat)y { return self.frame.origin.y; } - (CGFloat)width {
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...lineStyle: { color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...lineStyle: { color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...lineStyle: { color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
/***************** 对table中的point进行排序，按照type值将x或者y从小到大排 *******************/ defun(TableSort (table type...table_len-1 sortedTable[i]=table[i] ) for(i 0 table_len-2 for(j i+1 table_len-1 if(type=="x"...sortedTable[i] sortedTable[i]=sortedTable[j] sortedTable[j]=temp else if(type=="y"...) mytable=makeTable("table") mytable[0]=3:1 mytable[1]=1:2 mytable[2]=2:3 table1=TableSort(mytable "x"...table1[1]=2:3 table1[2]=3:1 */ mytable[0]=1:3 mytable[1]=2:2 mytable[2]=3:1 table1=TableSort(mytable "y"
X-Y问题会严重浪费我们的时间，浪费我们的精力和资源。我们一定要避免出现X-Y问题。 那么，什么是X-Y问题呢？...所谓的X-Y问题，就是发生了一个问题X，但是你根据问题的表象，以为这是问题Y，于是尝试去找Y的答案，从而浪费大量的时间和人力。...所以，如果你要提问，你必须要确保你问的是真正问题的解决方案，而不是你以为的问题的解决方案。...如果你不知道真正要解决的问题是什么，为了避免出现误解，你需要先把自己的业务场景描述清楚，你期望的结果是什么，实际的结果是什么。...然后给出一段脱敏后的，能复现问题的最小代码Demo，这样别人在分析问题的时候，才能帮你找到根本原因，而不是被你自以为是问题的Y牵着鼻子走。
题目 给你两个整数 x 和 y ，表示你在一个笛卡尔坐标系下的 (x, y) 处。...当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标 或者 相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。...示例 3： 输入：x = 3, y = 4, points = [[2,3]] 输出：-1 解释：没有有效点。...=points[i][0] || y==points[i][1]) && (d = abs(points[i][0]-x)+abs(points[i][1]-y)) < dis)
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