NOI2021游记 前言 写于 2021.7.28，成绩榜刚出后几个小时。总分 345 拿到银牌 183 名。 我的高中 OI 生活在这里画上句号。结局对我而言虽然不够完美，但是无论怎样都是我人生道路上最好的结果。 7.23 北方人第一次遇到台风，害怕极了。何况还是迎面直冲台风圈。 不过队友都在身边，没在
Sticker Album 期望DP裸题，选取（现有卡数，还需抽卡期望）为状态。 期望DP最重要的方程是,从结果向前推，利用全概率公式： E = ∑ i
在期望dp时，我们需要求得每个状态的期望。 在一些题目中，终态不唯一，但是起点唯一。 比如一个机器人每次可以下/左/右走一步，走到最后一行的格子时，走的距离的期望。 如果正推，这样子根据全期望公式，还要计算取得每个状态的概率，不好做、 但是如果倒推，则到起点的状态是唯一的，概率一定是\(1
描述 某一天 WJMZBMR 在打 osu~~~ 但是他太弱逼了，有些地方完全靠运气:( 我们来简化一下这个游戏的规则： 有 \(n(n\le 300000)\) 次点击要做，成功了就是 o，失败了就是 x，分数是按 comb 计算的，连续 \(a\) 个 comb 就有 \(a^2\) 分，comb 就是极大的连续 o。 比如 ooxxxxooooxxx，分数就是
质量功能部署(QualityFunction Deployment,QFD) 将软件需求分为常规需求、___和意外需求。A.期望需求B.业务需求C.系统需求D.行为需求 P226 (6)质量需求：用于确认项目可交付成果的成功完成或其他项目需求的实现的任何条件或标准。QFD对质量需求进行了细分，分为基本需求、期望需求
大家选择跳槽的原因无非就是想增加自己的工资收入，所以面试的过程中谈薪这个环节就显得尤为重要，谈得好与不好，之后的薪资状况几乎都会受到影响。 在面试的过程中，面试官几乎都会问到“你期望的薪资是多少？”面对这个问题该如何回答呢？作为一个资深软件测试测试人，站在求职者的角度，从以下
再过几天，一大波2021届大学毕业生，即将踏入就业的战场。兄弟们，你们准备好了吗？说到就业，就免不了提到人手一份的简历。而简历里，最好写，也是最难写的就是薪资了。简单在于它就是几个数字，难写就在于究竟要写多少？写期望薪资好，还是目前薪资好？ 尤其是刚步入职场，或者刚学完技术转行的同学，这个
一、题目 点此看题 注意一点：重新洗牌并不会导致集合 \(S\) 的变化。 二、解法 本题的关键是均匀随机洗牌，可以有一个 \(\tt observation\)：\(S\) 中具体有哪些数字是没有关系的，我们只需要知道 \(S\) 中有多少数字。因为所有数字是全等概率出现的，我们关系的就只有出现和不出现这两种
有一个栈，随机插入 $n$ 次 $0$/$1$ 如果栈顶是 $1$，然后插入 $0$，则将这两个元素都弹出，否则，插入栈顶. 求：$n$ 次操作后栈中期望的元素个数. 我们发现，按照上述弹栈方式进行，栈中元素一定是由若干个连续 $0$ 加上若干个连续 $1$ 组成. 而 $1$ 所在的联通块还在栈顶，所以我们只需考虑 $1$ 的
期望 方差 协方差
正文 自我保护机制是指，eureka-sever如果在1min内，发现超过15%的大量服务实例下线了，会认为是自身出了问题，比如断网，导致服务实例client无法向自己发送心跳，这时不会将这些服务实例剔除。 自我保护机制的入口： com.netflix.eureka.registry.PeerAwareInstanceRegistryImpl#isLeaseExpir
【研三学生的困惑】 贺老师，您好！我是一所省属师范大学外语学院英语语言学一名研三学生。由于在研一期间一个偶然的机会接触到软件工程并产生了兴趣。于是在研一修完所有学分之后，我于研二和研三的上学期陆续旁听了软件工程的一些基础课程：数学，程序设计（C和Java），数据结构与算法，操作
随机变量的数字特征 1 随机变量的数学期望和方差 1.1 数学期望的概念和性质 1.1.1 概念 1.1.2 性质 1.2 随机变量函数的数学期望 1.3 方差的概念和性质 1.4 常见随机变量的数学期望和方差 2 协方差和相关系数 2.1 协方差 2.2 相关系数 3 随机变量的矩 4 总
期望 在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 方差（variance） 方差用来衡量随机变量或一组数据的离散程度。
期望的线性性：两个(或多个)随机变量的和的期望等于期望的和。 证明： 连续变量： 如何证明期望的线性性质？ - StarDust的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/59209320/answer/1518199609 可以由两个推广至多个。 栗子一：Codeforces 208C C. Game on Tree 删掉树的期望次数=每个
１．均值 均值，其实是针对实验观察到的特征样本而言的。比如我们实验结果得出了x1,x2,x3……xn这n个值，那么我们的均值计算是 1/
Aeroplane chess HDU - 4405 大致题意: 有0-n一共n+1个坐标,起始点在0,靠扔骰子决定前进几格,骰子一共六个面,标有1,2,3,4,5,6,每一面的概率相同,另外给出m条边,表示a点可以直接到b点.只要点数>=n就结束 求最后结束扔骰子次数的期望 解题思路: 概率dp求期望一般是逆推 状态
T1 玄学のRed is good 题目描述 桌面上有R张红牌和B张黑牌，随机打乱顺序后放在桌面上，开始一张一张地翻牌，翻到红牌得到1美元，黑牌则付出1美元。可以随时停止翻牌，在最优策略下平均能得到多少钱。 输入格式 一行输入两个数R,B,其值在0到5000之间 输出格式 在最优策略下平均能得到多
基本属性 期望和贡献 利益和态度 权利和影响力 姓名 期望 利益大小 权利大小 部门 贡献 支持或反对 影响力大小 联系方式 破坏 职业趋势 干系人参与评估矩阵 干系人 不知晓 抵制 中立 支持 领导 干
概率与期望入门 1 定义性质与定理 随机试验： 不能预先确知结果。 试验之前可以预测所有可能结果或范围。 可以在相同条件下重复实验。 样本空间：随机试验所有可能结果组成的集合。 随机事件：样本空间的任意一个子集称之为事件。 事件发生：在一次事件中，事件的一个样本点发
传送门 题目描述 给你 n n n扇门，每一扇门如果是正数，则可以通过 t t t时间出去，否则经过
题意 $n \leqslant 10^5$ Sol 随便推一推就好了吧。。 $f[i] = \frac{f[i] + f[i +1] + \dots f[n]}{n - i + 1} + 1$ 移一下项，然后化一化，就做完了。。 然而这题卡空间MMP #include<cstdio> #include<algorithm> #include<iostream> //#define int long long #define Pair pai
目录 1.随机变量 2.概率 3.概率密度函数 4.联合分布 5.条件概率 6.全概率定理 7.贝叶斯准则（很重要） 8.期望 9.熵 1.随机变量 在概率机器人建模时，如传感器测量、控制、机器人的状态及其环境这些都作为随机变量。随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。 2.概率
一、期望 在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 线性运算： 推广形式： 函数期望：设f(x)为x的函数，则f(x)的期望为 离散函数： 连续函数： 注意： 函数的期望不等于期望的
目录 1 > 概率 :( 1 )集合观下的概率( 2 )概率的相对性 ：1.绝对概率 ：2.相对概率 ： ( 3 ) 概率的几种类型( 4 ) 基本公式：1.全概率公式：2.贝叶斯公式：3.独立重复实验的伯努利大数定理： 2 > 期望 ：( 1 ) 随机变量：( 2 ) 数学期望：( 3 ) 期望的计算：1.根据期望定义式2.期望的线性性质 E
