概率論的一些基礎知識 條件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思為當A發生的時候,B發生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...
P P架構介紹 P P架構中定義了三個組件,一個設備,兩種角色。這三個組件分別是: P P Device:它是P P架構中角色的實體,讀者可把它當做一個Wi Fi設備。 P P Group Owner GO :P P網絡建立時會產生一個Group。 P P Group Client GC : 在組建P P Group 即P P Network 之前,智能終端都是一個一個的P P Device。 當 ...
2015-07-08 16:58 0 3694 推薦指數:
概率論的一些基礎知識 條件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思為當A發生的時候,B發生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...
ML的一些基礎知識 1.極大似然估計 極大似然估計,通俗理解來說,就是利用已知的樣本結果信息,反推最具有可能(最大概率)導致這些樣本結果出現的模型參數值! 換句話說,極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法,即:“模型已定,參數未知”。 我們這樣想,一當模型滿足某個分布 ...
前言 (原標題好像有些問題,我想說的是本文不是什么實際項目中一定會應用的知識,知識基礎概念問題,)關於java的基礎知識,只是在大二初學時看得多些,今天看了看張孝祥老師的視頻,突然發現自己根本不了解Java很多東西,有些是忘了,而有些以前根本不知道,拿來分享一下,這些你曾注意嗎?(牛人就不要往下 ...
1.已知a1=sin(sym(pi/4)+exp(sym(0.7)+sym(pi/3)))產生精准符號數字,請回答:以下產生的各種符號數哪些是精准的?若不精准,誤差又是多少?能說出產生誤差的原因嗎? ...
RDF(Resource Description Framework)資源描述框架,一種基本的本體描述語言,提供一個通用的數據模型支持對Web資源的描述。 •資源:一切在Web上被命名、具有URI引 ...
目錄 堆的概述 什么是堆 堆的基本操作 堆操作背后的系統調用 堆的相關數據結構 微觀結構 m ...
WiFiDirect 一對一 搜索/連接/傳輸基本流程 第一步:初始化WifiDirect模 ...
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