如果indent是非负整数或字符串,那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入;indent为0,负数或“”仅插入换行符;indent使用正整数缩进多个空格;如果indent是一个字符串(例如...如果进行反序列化(解码)的数据不是一个有效的JSON文档,将会引发 JSONDecodeError异常。...print(data2, type(data2)) f.seek(0) # 将文件游标移动到文件开头位置 data3 = json.load...json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17) 表示数据错误,数据太多,第2行第一列 因为json只能读取一个文档对象...= 0: json_data = json.loads(line) 合并为一个对象 将json文件处理成一个对象文件。
指示器随机变量是一种特殊的随机变量,它只有两个取值:0和1。通常用I来表示指示器随机变量,它的取值为1表示事件发生,取值为0表示事件未发生。...在掷骰子的例子中,我们可以将指示器随机变量定义为:I(i)={0,如果第i个骰子的点数为61,如果第i个骰子的点数大于等于2且小于等于5其中,i表示第i个骰子。...(n): # 计算二项式分布概率 p = [1/6.0 for i in range(n+1)] p[0] = 0 p[1] = 1 for i in range(2, n...= 0 for i in range(n+1): e += p[i]*s s += random.choice(dice) return e# 测试函数for n...因此,每个 $X_i$ 可以写作 $X_i = \sum{k=1}^{6} k Y_i(k)$,其中 $Y_i(k)$ 表示在第 $i$ 次掷骰子时第 $i$ 个骰子点数是否为 $k$。
熵定义为信息的期望值,公式为: ? 其中n是分类的数目,p(xi)是选择该分类的概率,-log2p(xi)是该分类的信息,计算所有类别所有可能值包含的信息期望值便得到熵。...【1】访问列表 list[i]——访问列表正数第i+1个值 list[-i]——访问列表倒数第i个值 list[i:j]——访问列表正数第i+1到第j+1个值 算法示例: ? 运行结果: ?...【2】count()——统计字符串里某个字符出现的次数。 语法为:str.count(sub, start= 0,end=len(string))。...其中: ①sub表示待搜索的子字符串; ②start 表示字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符(索引值为0); ③end表示字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。...基本语法为str.index(str, beg=0, end=len(string)),其中: ①str表示检索的字符串; ②beg表示开始索引,默认为0; ③end表示结束索引,默认为字符串的长度。
3、 需求 数据来源:https://github.com/xuchunyang/300 注意数据源bug: 第1753行种的"id":178 需要手动改成 "id": 252。...append the dict object to the list [] doc_list += [dict_doc] except json.decoder.JSONDecodeError...as err: # print the errors print("ERROR for num:", item['id'], "-- JSONDecodeError...} GET some_index/_search { "query": { "match": { "contents": "天下" } } } 实践表明: 铭:0首...最短的诗:王维-鹿柴- 24个字符(并列的非常多)。 5.6 聚合分析 以下的截图通过kibana实现。细节在之前的kibana可视化中都有过讲解。 5.6.1 三百首谁的作品最多?
这意味着我们可以用第x+1次投掷时的概率来计算期望值。...期望值E(x)等于第x+1次投掷时至少有两个球会在同一个箱子中的概率乘以x+1: E(x) = P(at least two balls in one box | on throw x+1) × (x+...Σ[i=0 to x] (1/b) * (b-i) = b*Σ[i=0 to x] (1/b) - x*Σ[i=0 to x] (1/b)^2 其中,Σ[i=0 to x] 表示求和符号,表示从...0 到 x 的所有整数。...以此类推,第i个球有i-1个选择。
作为一个非 洲人,同时作为一个前 OIer,小 K 自然是希望最大化造成伤害的期望值。...请帮助小 K 求出这一套卡牌在一局游戏中能造成的伤害的期望值。 Input 输入文件的第一行包含一个整数 T,代表测试数据组数。 接下来一共 T 组数据。 ...Output 对于每组数据,输出一行,包含一个实数,为这套卡牌在这一局游戏中造成的 伤害的期望值。...第一轮不发动技能;第二轮亦不发动技能; 概率为 0.001225,伤害为0。 造成伤害的期望值为概率与对应伤害乘积之和,为 3.266025。 ...对于所有测试数据, 1 <= T <= 444, 1 <= n <= 220, 0 <= r <= 132, 0 < pi < 1, 0 <= di <= 1000。
对于概率质量函数为p(x)的离散随机变量X,期望值为: 。 随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。...离散随机变量的期望值可能不是实际有意义的值。 假设抛硬币结果为X,X=0表示反面向上,X=1表示正面向上。期望值E[X]=0.5×0+0.5×1=0.5。...例:标准正态分布N(0,1)的方差为1,标准差为1; 个标准正态随机数均值的总体标准差为 。...标准均匀分布U(0,1)的方差为1/12;n个均匀分布随机数均值的总体标准差为1/√(12×n)。...・标准正态分布的第1百分位数、第2.5百分位数、第5百分位数、第10百分位数分别为-1.28、-1.645、-1.96、-2.33;相应的,标准正态分布的第90百分位数、第95百分位数、第97.5百分位数
X1、X2、X3 … Xn-1、Xn; 第k时刻的 偏差:e(k)=Expect — Xk; e(k)>0 :控制系统还未达到期望值; e(k)=0 :控制系统已经达到期望值; e(k)<0 :控制系统已经超过期望值...; P环节的第k时刻的输出:u(k)=Kp * e(k) 。...偏差序列:e(k)=Expect — Xk e1、e2、e3 … en-1、en; ∑ei:对过去所有时间的偏差进行求和; ∑ei<0 :控制系统在 过去大部分时间段还未达到期望值; ∑ei=0 :控制系统在...过去大部分时间段已经达到期望值; ∑ei>0 :控制系统在 过去大部分时间段已经超过期望值; I环节的第k时刻的输出:u(k)=Ki * ∑ei 。...D环节的第k时刻的输出:u(k)=Kd * △e(k) 。 Kd:D积分系数,除了超前预判,还可理解为阻尼力。 ?
self.error Response.raise_for_status(self) get_req_resp_record 这个函数的功能是获取请求记录和响应记录,源码分为4段来看 第1...ensure_ascii=False) msg += "{:<8} : {}\n".format(key, value) logger.debug(msg) 第1...request_body is not None: try: request_body = json.loads(request_body) except json.JSONDecodeError...段代码是先获取request_headers、request_cookies、request_body,然后将获取到的信息放入RequestData模型中,最后打印请求的信息 第3段 # 记录响应信息...as ex: resp = ApiResponse() resp.error = ex resp.status_code = 0
文心一言:我们可以将这个问题转化为求解在指示器随机变量基础上的期望值。已知有n位顾客。已知服务生以随机顺序将帽子归还给顾客。...根据指示器随机变量的定义,I(i)表示第i位顾客是否拿到了自己的帽子,其值为1表示拿到,0表示未拿到。因为服务生归还帽子是随机的,所以每一位顾客拿到自己帽子的概率都是1/n。...设第i个顾客先被归还帽子的情况数为A(i),则A(i) = (n-i+1)!/i!*(n-i)!。...设第i个顾客先被归还帽子且拿到自己的帽子的情况数为B(i),则B(i) = A(i)n-i+1!/[i!(n-i)!]。4.对于每一种归还顺序,计算拿到自己帽子的期望数。...其中,P(X=0) = n(1/2)^(n-1),P(X=1) = n(1/2)^(n-1),且注意到如果某个顾客拿到了他想要的帽子,那么其他人就没有机会了,因此X和Y的期望值相等。
在第4行里,从之前范例准备好的csv文件里得到了股票数据。在第7行和第11行里,通过add_subplot方法,绘制了两个子图。...从图上能看到这些随机数的分布情况,而0位置的分布最为密集,其中0是生成该正态分布随机数时指定的数学期望值。...而且,满足正态分布的随机变量样本集,大约68.3%的样本落在距数学期望值有1个标准差(即σ)的范围内,大约95.4%样本落在在距数学期望值有2个标准差(即2σ)的范围内,大约99.7%样本落在距数学期望值有...在第5行到第8里,指定了期望和方法,生成了1000个随机数,在第10行里,通过normaltest方法验证该序列是否符合正态分布。...其中第1个参数表示置信度,第2个参数表示自由度,一般是样本数减1,第3个参数一般传入的是均值,第4个参数则表示标准差的计算方式。运行上述范例,能看到如下的输出结果。
w=658&h=434 正在下载第13张图片,图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1749953353,1887143918&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=889&h=500 正在下载第16张图片,图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1511507281,552216865&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=500&h=375 正在下载第18张图片,图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1620554767,3986196061&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=499&h=341 正在下载第19张图片,图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1795137323,1400650075&fm=253&fmt=auto&app=138&...for d in data[:imgs_per_page]] urls.extend(img_urls) except json.decoder.JSONDecodeError
Dear junqiang: Hello 今天是“一天一文”的第18天。继续关于AI里面最重要的神经网络的知识分享。...也知道了“权重、激活函数、偏置X0、学习信号r、代价函数E”等最基本的知识。同时也学习了“sign()激活函数 和 purelin()线性激活函数”。...对于输出层:Ok = f(netk) netk = ∑WjkYj (从第j个到第k个) 对于隐层: Yj = f(netj) netk = ∑WijXj (从第i个输入点到第j个隐层结点) 以上就是...这是神经网络得以迭代逼近期望值的最根本原因和方式,重要性不言而喻。 输出层:如同前面的线性神经网络,BP网络也有代价函数E。...按照这个公式进行W和V的迭代,最终使得激活函数输出的值之和能逼近期望值。 当然,这样能拟合(逼近的高大上叫法)到最终期望值,但也存在这过度你和的问题。
CAS (Compare and Swap) CAS字面意思为比较并交换.CAS 有 3 个操作数,分别是:内存值 M,期望值 E,更新值 U。...当且仅当内存值 M 和期望值 E 相等时,将内存值 M 修改为 U,否则什么都不做。 1.CAS的应用场景 CAS 只适用于线程冲突较少的情况。...executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0)...) { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); for (int i = 0;...(); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); for (int i = 0;
解决问题步骤 第一步,当我们看到这类问题的时候,首先要联想到贪心算法:针对一组数据,我们定义了限制值和期望值,希望从中选出几个数据,在满足限制值的情况下,期望值最大。...因为满足一个需求大的孩子跟满足一个需求小的孩子,对我们期望值的贡献是一样的。...return false; } // 考察左上对角线:第i行leftUp列有棋子吗 if ($leftUp >= 0 && $this...这两种通配符,并且对这两个通配符的语义稍微做些改变,其中,“*”匹配任意多个(大于等于 0 个)任意字符,“?”匹配零个或者一个任意字符。...匹配0个或者1个字符 rmatch(ti, pj+1, text, tlen); rmatch(ti+1, pj+1, text, tlen); } else if (ti
此处出现了一个激发能为负的态,其S2期望值为0.0110,为单重态,这个态实际上是该分子的真正基态S0。而此处第二行的参考态由于我们将其多重度设为3,它就是分子的实际T1态。...态2的S2期望值为1.9898,接近2,因此它也是一个三重态,即T2。态3的S2期望值为0.1496,可指认为S1态。而下面两个态则有较大的自旋污染。...个态和第3个态的交叉点;SIGMA=8.0是PENALTY算法中的一个参数,其默认值为3.5,若优化出的交叉点的能量差较大,可以尝试增大SIGMA的值来重新优化,以获得能量差更小的结构。...个态的自旋污染还是较大的,S2期望值已经接近1,可以看作是有较多三重态的成分的混合。...当然,第1个态S2期望值也接近1,此例可能还需要对结果作更深入的研究,也欢迎留言讨论。
设X_i表示投入一个球到第i个箱子里时,正好有一个球的箱子的数目。...的期望值: $\begin{align*}E(\Upsilon )&=\sum_{k=0}^{n-1}k\cdot P(\Upsilon =k)\ &=0\cdot C_{n-1}^0\cdot\frac...: $\begin{align*}E(Z)&=\sum_{k=1}^{n}k\cdot P(Z=k)\ &=0\cdot \frac{1}{n}\cdot C_{n-1}^0\cdot \frac{1}...根据上述公式,得到 P(X=0) = (1-1/n)^n,表示箱子不为空的概率。 因此,箱子为空的概率为:P(X=1)=1-P(X=0)=1-(1-1/n)^n。...第一个球落入任意箱子的概率为 1,第二个球不能落入第一个球所在的箱子,即有 (n-1)/n 的概率不落入第一个球所在的箱子,以此类推,得到第 k 个球不能落入前 k-1 个球所在的箱子的概率为 (n-k
为了方便起见,我们可以定义一个变量x,当硬币出现正面时x=1,当硬币出现反面时x=0。对于降雨量这个随机变量而言,我们只能定义x是一个大于0的实数。...在抛硬币这个问题中,f(0)=1/2,f(1)=1/2。...弄清楚概率分布函数后,接下来我们就可以定义这些量:期望值、方差、协方差。 期望值又叫平均值,一般用μ表示。以离散随机变量为例,把变量的值和对应的概率相乘,然后把所有乘积相加起来,就是期望值: ?...如果协方差是0,表示一个变量的值不会影响另一个变量。 常见的几种概率分布 我们还是以抛硬币为例,这个随机变量只能取正面1、反面0两个值,是一种伯努利分布: ? 对抛硬币来说, φ=0.5。...这组图是不同的两个参数(以0和1表示)条件下,相同变量的不同概率分布。第一行中的前3个图分布不完全相同,而第4个图几乎完全重叠。所以,第4个参数对随机变量可能没有影响。
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