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1.全局变量越多，引入错误的<em>概率</em>越高。2.全局变量与全局函数越多，发生命名冲突<em>概率</em>越高。3.函数过分依赖全局变量，会大幅度降低代码的可测试性与可维护性。
https://www.u72.net/daima/4znu.html - 2024-07-21 22:00:35 - 代码库pid=5001思路：dp计算出途径每个点的总<em>概率</em>，1-x即为所求解。dp题，先介绍下dp[i][j]为第j步走在第i个点的<em>概率</em>，那么d
https://www.u72.net/daima/41bc.html - 2024-07-22 10:55:12 - 代码库找了一些文章，感觉这篇是最好的，转载自：最好的解释链接KL散度常用于衡量两个<em>概率</em>分布之间的距离。根据香农定理，对一个<em>概率</em>分布 P(X) 进行最优编码方案编
https://www.u72.net/daima/9nr5.html - 2024-07-27 02:05:52 - 代码库朴素贝叶斯的基本思想：对于给出的待分类项，在给出待分类项的条件下求出各个类别出现的<em>概率</em>，哪个类别的<em>概率</em>大，该分类项就属于该类别算法描述：(1) 设样本x=
https://www.u72.net/daima/na8hh.html - 2024-09-19 10:44:03 - 代码库大哲哥的讲课内容根据期望的线性性，得到总期望为各个点被轰的<em>概率</em>（不会证，好像是这样吧）传递闭包解决出每个点的祖先（能到达它的点）就能算<em>概率</em>了bitset能
https://www.u72.net/daima/nn0f7.html - 2024-09-20 16:21:41 - 代码库数据分析工作中最常和多维随机变量打交道，第四章介绍了多维随机变量的基本知识，其中核心概念是条件分布和条件<em>概率</em>。条件分布和条件<em>概率</em>可以抽象出条
https://www.u72.net/daima/nvhfu.html - 2024-10-28 08:54:02 - 代码库主要的思想是把非零的n元语法的<em>概率</em>降低匀给一些低<em>概率</em>n元语法，以修改最大似然估
https://www.u72.net/daima/nrdx6.html - 2024-08-09 02:36:26 - 代码库题意： n种食物，每种含花椒的<em>概率</em>为Pi，现在已经选择了[L,R]这个区间（下标）的食物，要再选一个，使总的食物只有一种含花椒的<em>概率</em>最大，问选哪个最好，相同的选下标小
https://www.u72.net/daima/nb7af.html - 2024-08-06 13:55:05 - 代码库Pa是房子在A子树上的<em>概率</em>，Pb是房子在B子树上的<em>概率</em>。先走A子树寻找房子的期望是：【在A子树上找到房子的路程】*Pa+（【没有在A子
https://www.u72.net/daima/nfb5x.html - 2024-10-06 14:25:02 - 代码库极大似然估计： 先验<em>概率</em>的贝叶斯估计是： 朴素贝叶斯法
https://www.u72.net/daima/vew4.html - 2024-08-24 17:27:48 - 代码库长篇大<em>论</em>这里就不说了，举个例子class fruit{public: void func() { printf(
https://www.u72.net/daima/ndr7r.html - 2024-08-05 00:21:58 - 代码库pid=2955题目是说一小偷偷东西，第i个物品的价值是M[i]，被抓的<em>概率</em>是p[i]，现在要使得在被抓的<em>概率</em>在P以下时的所能
https://www.u72.net/daima/nvv5.html - 2024-07-03 21:33:19 - 代码库<em>概率</em> 理解<em>概率</em>最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包括所有可能输出(例如一个实验的)的全集，现在你对其中的一些子集感兴趣，即一
https://www.u72.net/daima/rze.html - 2024-07-02 10:29:34 - 代码库这道题是这样的，给主人公一堆事件的成功<em>概率</em>，他只想恰好成功一件。于是，问题来了，他要选择哪些事件去做，才能使他的想法实现的<em>概率</em>最大。我的第一个想法是
https://www.u72.net/daima/bwdv.html - 2024-07-09 01:56:26 - 代码库逻辑回归模型是一种将影响<em>概率</em>的不同因素结合在一起的指数模型，得到的是0~1之间的<em>概率</em>分布.自变量范围是，值域范围限制在0~1之间.在搜索广告、信息处理和
https://www.u72.net/daima/b2e1.html - 2024-08-16 05:20:51 - 代码库每一个bug属于每个子集的<em>概率</em>为1/n，每一个bug属于每个种类的<em>概率</em>为1/s，问每个子集且每个
https://www.u72.net/daima/30zx.html - 2024-07-21 08:50:44 - 代码库这道题是这种，给主人公一堆事件的成功<em>概率</em>，他仅仅想恰好成功一件。于是，问题来了，他要选择哪些事件去做，才干使他的想法实现的<em>概率</em>最大。我的第一个想法是
https://www.u72.net/daima/2xmf.html - 2024-07-20 07:33:16 - 代码库题意：给定n，表示要放n个骨牌，每次放下骨牌，有可能向左倒的<em>概率</em>为pl，向右倒的<em>概率</em>为pr，如果倒下，会将那一侧的骨牌全部推倒，可以选择位置先后放骨牌，问说一种放骨
https://www.u72.net/daima/52wu.html - 2024-09-07 00:56:09 - 代码库搞清楚先验<em>概率</em>和后验<em>概率</em>再说公式1、考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试，它也有两种可能的结果：
https://www.u72.net/daima/nk9vu.html - 2024-08-04 12:52:58 - 代码库<em>概率</em> 理解<em>概率</em>最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包含全部可能输出(比如一个实验的)的全集，如今你对当中的一些子集感兴趣，即一
https://www.u72.net/daima/na9rr.html - 2024-07-31 03:58:29 - 代码库