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
X电容和Y电容统称为安规电容，安规电容即经过安全认证的电容，经过国家权威机构检验测试通过的交流电容，产品有各国认证标志。失效后，不会导致电击，不危及人身安全。...一般选用金属薄膜电容，X电容是uF级，X电容抑制差模干扰。 X电容（金属化聚丙烯薄膜电容器）的全称一般叫：X2(X1/X3/MKP)抑制电源电磁干扰用电容器。...kV，目前各行业中用X3的安规电容比较少，一般都选用X2的标准。...在火线和地线之间以及在零线和地线之间并接的电容，一般统称为Y电容。Y电容是L；N与大地PE之间的，主要是为高频信号提供最快捷的回路通道，降低高频信号给系统带来的影响。...X 电容的容值允许比Y 电容大，但必须在X 电容的两端并联一个安全电阻，用于防止电源线拔插时，由于该电容的充放电过程而致电源线插头长时间带电。
为了给我的python(x,y) 2.7.10安装xlwt包，在windows的命令行界面执行如下命令即可： pip install xlwt 截图如下： ?
public class X520 { public static void main(String[] args) { for (float y = 1.5f; y >= -1.5f...; y -= 0.1f) { for (float x = -1.5f; x x += 0.05f) { float a = x...* x + y * y - 1; System.out.print(a * a * a - x * x * y * y * y 的积分，不是说的腾讯QQ这样的积分，而是真正的微积分。可用来计算反导数和定积分、双重和三重积分以及反常积分。 我们把公式输到里面，得出的图形竟然更加的绚丽灿烂，让人拍案惊奇。...研究了一番，我发现了另外一个更加平滑的心形公式，更加的美丽动人。
#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.
x={x}&y={y}&z&{z} 导致无法显示地图。...lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}', { minzoom: 5, maxzoom: 18,...lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x=3420&y=1671&z=12?....min.js 这个js文件的源码。...z={z}&y={y}&x={x}", 改成 return n， 如下图： 改成如下： 地图正常显示： 地址正常了，如下： http://webrd04.is.autonavi.com/appmaptile
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。
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键
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。
从最简单的开始 sum(...) over( )，对所有行求和 sum(...) over( order by ... )，和 = 第一行 到 与当前行同序号行的最后一行的所有值求和，文字不太好理解...，请看下图的算法解析。...dual unionSELECT 9 a,3 b, 3 c FROM dual )SELECT a,b,c,sum(c) over(order by b) sum1,--有排序，求和当前行所在顺序号的C...结合 sum(...) over( partition by... )，同组内所行求和 sum(...) over( partition by... order by ... )，同第1点中的排序求和原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...运行之后发现： 0x7FFFFFFF 对应 int.MaxValue 即 2147483647 0xFFFFFFFF 对应 uint.MaxValue 即 4294967295 0x7FFF 对应 short.MaxValue...即 32767 0xFFFF 对应 ushort.MaxValue 即 65535 0x7F 对应 sbyte.MaxValue 即 127 0xFF 对应 byte.MaxValue 即 255
现在我有个窗口坐标X,Y. 如何利用JS点击该坐标?...https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/Document/createEvent 遍历dom元素，记录每个元素的坐标，找到离(x,y)最近的且z-index...cancelableArg - 指定是否可以阻止事件的默认操作。 viewArg - 指定 Event 的 AbstractView。 detailArg - 指定 Event 的鼠标单击量。...screenXArg - 指定 Event 的屏幕 x 坐标 screenYArg - 指定 Event 的屏幕 y 坐标 clientXArg - 指定 Event 的客户机 x 坐标 clientYArg...- 指定 Event 的客户机 y 坐标 ctrlKeyArg - 指定是否在 Event 期间按下 control 键。
在项目中经常遇到求每个类别最新显示的数据，比如显示某某某类别最新更新的5条数据。...============================================= -- 作者: -- 创建日期: -- 描述: 每个类别下最新更新的...VALUES(7,'财经新闻','股票跌破2800点','2011-10-12') INSERT INTO @t VALUES(8,'财经新闻','人民币首次降息','2011-10-10') --每个类别最新显示数量
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
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)。
ndarray对象的操作函数之np.swapaxes(a,x,y) 等价于 a.swapaxes(x,y)import numpy as npa = np.arange(24).reshape((2,3,4...方法理解： a.swapaxes(x,y)，是将n维数组中两个维度进行调换，其中x，y的值为a.shape值（2，3，4）元组中的索引值（下标）。
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
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