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我是一个兵,来自老百姓,打败了日本 侵 略 者,消灭了蒋匪军。 我是一个兵,爱国爱人民,革命战争考验了我,立场更坚定。 嘿!嘿嘿!枪杆~~握得紧!眼睛~~看得清! 谁敢发动战争?坚决打它!不留情!

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数分笔试错题集

文章目录卡特兰数(出栈序列数)贝叶斯线性回归条件概率的期望和方差估计每分钟登入人数答案有问题?Linux 命令MySQLupdate 和 where 字段相同性能优化进程网络协议协同过滤卡特兰数(出栈序列数)C2nn−C2nn−1C_{2n}^{n} - C_{2n}^{n-1}C2nn​−C2nn−1​贝叶斯线性回归这题目就尼玛离谱,什么叫高斯准确率参数?什么叫相当于?什么是正则化参数?条件概率的期望和方差E(X) 是一个数值E(X|Y) 是一个关于 Y 的函数,没有固定的 y 值,是

2020-08-06 10:41:53

假设检验

文章目录假设检验错误分类第一类错误:拒绝正确的零假设第二类错误:接受错误的零假设基本步骤假设检验假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法主要目的: 是在有关总体参数的两个相互对立的假设中,通过抽样检验来进行抉择基本思想:小概率事件在一次试验中基本不会发生基本思路:对总体参数设定一个假设利用由样本获得的样本统计量,以检验总体参数是否符合假设对此假设做出决策,接收或拒绝此假设错误分类第一类错误:拒绝正确的零假设α=P(Reject H0∣H0 is&nb

2020-08-05 10:20:03

一文学会概率统计

背下来就完了

2020-08-05 10:14:50

SQL 用户行为路径分析

请看题:已知用户行为表 tracking_log, 大概字段有:(user_id 用户编号, op_id 操作编号, op_time 操作时间)要求:统计每天符合以下条件的用户数:A操作之后是B操作,AB操作必须相邻。生成数据,可以在 sqlfiddle 中测试:create table tracking_log( id int primary key AUTO_INCREMENT, user_id int not null, op_id char(4) not null, op

2020-08-02 18:29:22

如何下载微信公众号中的音频、视频文件?

用浏览器打开,开发者工具,点击播放音频、在media栏中找到目标地址,右键新标签打开,下载

2020-08-01 17:48:12

微信公众号中的视频下载

先用浏览器打开,然后用开发者工具找到视频地址

2020-08-01 18:05:46

ppt录制音频及板书

ppt录制音频及板书

2020-07-31 21:57:06

一家有两个孩子,已知至少有一个孩子是在星期二出生的男孩。问:两个孩子都是男孩的概率是多大?

这道题想都没想就是 0.5,第二个孩子是男是女不是一样吗!!!然而答案是 13/27,好吧,让我来昧着初心强行解释一下:把这道题必须用贝叶斯公式来做,因为我也不知道多出来的信息“周二出生”引起多少改变。贝叶斯公式:P(2男∣1男周二)=P(2男,至少1男周二)P(1男周二)=P(至少1男周二∣2男)P(2男)P(1男周二)P(2男|1男周二) = \frac{P(2男 ,至少1男周二)}{P(1男周二)} = \frac{P(至少1男周二|2男)P(2男)}{P(1男周二)}P(2男∣1男周

2020-07-30 23:54:26

欧拉函数

对正整数n,欧拉函数是小于或等于n的正整数中与n互质的数的数目(因此φ(1)=1)。此函数以其首名研究者欧拉命名(Euler’s totient function),它又称为Euler’s totient function、φ函数、欧拉商数等。ϕ(x)=x(1−1p1)⋯(1−1pk)\phi(x) = x (1-\frac{1}{p_1}) \cdots (1-\frac{1}{p_k})ϕ(x)=x(1−p1​1​)⋯(1−pk​1​)其中 p1,p2,…,pkp_1, p_2,\ldots.

2020-07-30 22:34:30

样本方差是总体方差的无偏估计

总体均值 μ=1N∑xi\mu = \frac{1}{N}\sum x_iμ=N1​∑xi​, 总体方差 σ2=1N∑i(xi−μ)2\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_i (x_i - \mu)^2σ2=N1​∑i​(xi​−μ)2样本均值 xˉ=1n∑xi\bar{x} = \frac{1}{n}\sum x_ixˉ=n1​∑xi​, 样本方差 S2=1n−1∑i(xi−xˉ)2S^2 = \frac{1}{n-1}\sum_i (x_i - \bar{x})^2S2=n−11​∑i

2020-07-30 20:47:55

《精益数据分析》笔记

什么是好的数据指标比较性的简单易懂的比率可改变、指导行为的找到正确的指标定性指标和量化指标虚荣指标和可付诸实践的指标需要提防的8个虚荣指标:点击量、PV、访问量、独立访客数、粉丝数、网站停留时间/浏览页数、收到的用户邮箱数、下载量探索性指标与报告性指标先见性指标和后见性指标相关性指标和因果性指标...

2020-07-29 19:47:54

Excel 文本转日期

数据 →\to→ 分列 →\to→ 固定宽度 →\to→ 下一步 →\to→ 日期 (YMD) →\to→ 完成

2020-07-29 10:16:56

满K叉树的叶子节点数有什么特点?

满 K 叉树中的节点要么是叶子结点,要么有 kkk 个子节点满 K 叉树的叶子结点数 mmm 满足:(m−1)%(k−1)=0(m-1) \% (k-1) = 0(m−1)%(k−1)=0以3叉树为例:容易观察:假设初始状态如蓝框所示,每当增加新的叶子节点,必然需要把一个叶子结点变成中间节点,再增加新的 kkk 个叶子结点,所以算下来新增了 k−1k-1k−1 个叶子结点。所以,满 kkk 叉树的叶子结点数 mmm 必然是如下等差数列的一项:k,2k−1,3k−2,…,k+n(k−1).

2020-07-27 13:44:02

pandas 筛选指定时间范围的数据

time_start = datetime(2020, 7, 23, 18) # 以 datetime 为索引,读取数据df = pd.read_csv(result_file0, index_col = 'datetime')# 将索引类型改成 DatetimeIndexdf.index = pd.DatetimeIndex(df.index)# 根据索引筛选df = df[df.index > time_start]...

2020-07-23 21:56:08

Thumbs.ms\com1.{d3e34b21-9d75-101a-8c3d-00aa001a1652}

市面上流通的插有SD卡的播放器产品,通常都有做加密:明明空间用了大半,打开文件夹却不显示现原形用 winrar 打开U盘路径里面原来是有东西的!而且主要内容在这么一个奇怪的路径下:E:\Thumbs.ms\com1.{d3e34b21-9d75-101a-8c3d-00aa001a1652}\ã..\LastF第一步,取消隐藏cmd 到 u 盘,执行attrib -s -r -h Thumbs.ms第二步,改文件名在 winrar 中改成正常路径,去掉非法字符接下来

2020-07-18 19:30:04

华为手机删除用户凭据(用于 WLAN)

一时激动在手机上安装了 Fiddler 安全证书,然后想删掉,发现居然找不到删除选项,真实尴尬!先找到对应的证书:设置 →\to→ 安全和隐私 →\to→ 更多安全设置 →\to→ 加密和凭据 →\to→ 用户凭据返回上一步,点击 “删除所有凭据”,不过放心,系统自带的证书是不会受影响的输入密码后,用户凭据已经清空,系统证书还在...

2020-07-18 11:06:51

SQL分组最大值

Employee 表包含所有员工信息,每个员工有其对应的 Id, salary 和 department Id。+----+-------+--------+--------------+| Id | Name | Salary | DepartmentId |+----+-------+--------+--------------+| 1 | Joe | 70000 | 1 || 2 | Henry | 80000 | 2 || 3

2020-07-15 18:41:15

mysql 实现 rank, dense_rank

编写一个 SQL 查询来实现分数排名。如果两个分数相同,则两个分数排名(Rank)相同。请注意,平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说,名次之间不应该有“间隔”。+----+-------+| Id | Score |+----+-------+| 1 | 3.50 || 2 | 3.65 || 3 | 4.00 || 4 | 3.85 || 5 | 4.00 || 6 | 3.65 |+----+-------+例如,根据上述给定的 Scor

2020-07-15 17:24:51

SQL 分组排序的窗口函数 rank, dense_rank, row_number

建表create table score ( name varchar(20), subject varchar(20), score int );-- 2.插入测试数据 insert into score(name,subject,score) values('张三','语文',98);insert into score(name,subject,score) values('张三','数学',80);insert into score(name,subject,score) v

2020-07-15 16:21:08

SQL再谈分组topN

题目Employee 表包含所有员工信息,每个员工有其对应的工号 Id,姓名 Name,工资 Salary 和部门编号 DepartmentId 。+----+-------+--------+--------------+| Id | Name | Salary | DepartmentId |+----+-------+--------+--------------+| 1 | Joe | 85000 | 1 || 2 | Henry | 80000 |

2020-07-15 15:04:53

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