置信区间的理解
置信区间定义设$$\theta$$是一个待估参数,给定$$\alpha>0$$,若由样本$$X_1,X_2,...,X_n$$确定的两个统计量,$$\hat{\theta_1}=\hat{\theta_1}(X_1,X_2,...,X_n),\hat{\theta_2}=\hat{\theta_2}(X_1,X_2,...,X_n)(\hat{\theta_1}<\hat{\theta
置信区间定义设$$\theta$$是一个待估参数,给定$$\alpha>0$$,若由样本$$X_1,X_2,...,X_n$$确定的两个统计量,$$\hat{\theta_1}=\hat{\theta_1}(X_1,X_2,...,X_n),\hat{\theta_2}=\hat{\theta_2}(X_1,X_2,...,X_n)(\hat{\theta_1}<\hat{\theta
class Solution: def LRU(self, operators, k): # write code here class Node: def __init__(self, val=-1, prev=None, nex=None): self.key = val
题目456. 132 模式个人代码class Solution: def find132pattern(self, nums: List[int]) -> bool: # 单调栈解法(阿飞的讲解我懂了) medium = -sys.maxsize stack = [] for num in nums[::-1]:
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概率密度函数正态分布的概率密度函数均值为$$\mu$$,方差为$$\sigma^2$$(或标准差$$\sigma$$)是高斯函数的一个实例:$$f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2})}$$如果一个随机变量$$X$$服从这个分布,我们写作$$X \sim N(\mu ,\sigma ^
前言同学发来的,感觉不是很严谨,不过不是很难的dp题。题目爬楼梯详细描述:最近在玩一个游戏,这个游戏有n阶台阶,总共n个台阶。每次智能向上走1个或者2个台阶。某些台阶是有传送门的(单向向上),可以选择进入传送门传送到指定的某个台阶,也可以不选择传送门继续前进,另外有一些台阶有地雷,所以我们避免踩入这个台阶,请问总共多少种走法,因为数值可能很大,所以我们希望输出对20212021取模后的结果。输入描
前言讲述将负调查信息转换至正调查的相关算法及其思想。负调查试图估计一个敏感变量的总体比例,并不依赖于匿名、加密或其隐私保护属性的法律保障。NStoPSNStoPS(Negative Survey to Positive Survey),基于负调查简述之中的符号表达,对于均匀负调查而言,算法NStoPS利用逆矩阵来重建出正数据,矩阵R、T、Q满足:$$R=TQ$$换句话说,$$(r_1,r_2,..
现状隐私保护方法可以分为三个大的类别:基于失真的隐私保护方法、基于加密的隐私保护方法和基于限制发布的隐私保护。基于信息负表示思想,学者们提出了负数据库和负调查[1-2,3-9],其中负数据库用于存储数据,负调查用于收集数据。目前为止,已有两种负调查方法被提出,分别是Esponda等人[2]提出的均匀负调查(Uniform Negative Surverys,UNSs)和Xie等人[4]提出的高斯负
题目5. 最长回文子串个人代码class Solution: def longestPalindrome(self, s):# 双指针 self.res = '' # 存储最长回文 left = right = 0 size = len(s) for index in range(1, size):