Cours Intermédiaire  11389

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17701

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11397

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：这篇文章主要介绍了PHP大转盘中奖概率算法,实例讲述了概率算法的实现过程,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下

2016-06-06 commentaire 0  1071

Introduction au cours： PHP抽奖算法问题现在要做一个抽奖的活动  中奖概率具体如下：一等奖 5%二等奖 10%三等奖 60%参与奖 25%我的思路很笨 ：我是随机一个0-100的数，然后按照中奖概率 来划分区间  一等奖 96-100二等奖 86-95三等奖 26-85参与奖 1-25没接触过算法 请大神们帮忙------解决方案-----------

2016-06-13 commentaire 0  905

Introduction au cours：L'utilisation de la fonction ppf en Python est la fonction inverse de la distribution de probabilité, également connue sous le nom de fonction du point centile. Il est utilisé pour calculer la valeur correspondante d'une distribution pour une valeur de probabilité donnée. En statistique et en théorie des probabilités, la fonction ppf est un outil très utile qui nous aide à déterminer une valeur spécifique étant donné une probabilité. En Python, la fonction ppf est fournie par le module stats de la bibliothèque scipy. Pour utiliser la fonction ppf, vous devez d'abord importer la bibliothèque correspondante. Une fois le module de statistiques importé, vous pouvez utiliser la fonction ppf pour calculer la valeur sous une probabilité spécifique.

2023-11-13 commentaire 0  1138

Introduction au cours：PI en Java signifie pi, qui est utilisé pour calculer la circonférence et l'aire d'un cercle, les fonctions trigonométriques, les probabilités et les statistiques. Accédez aux constantes PI via le champ PI de la classe java.lang.Math.

2024-05-09 commentaire 0  375

Introduction au cours：La régression logistique est un modèle linéaire utilisé pour les problèmes de classification, principalement utilisé pour prédire les valeurs de probabilité dans les problèmes de classification binaire. Il convertit les valeurs de prédiction linéaire en valeurs de probabilité en utilisant la fonction sigmoïde et prend des décisions de classification basées sur des seuils. Dans la régression logistique, la valeur OR est un indicateur important utilisé pour mesurer l'impact des différentes variables du modèle sur les résultats. La valeur OU représente le changement multiple de la probabilité que la variable dépendante se produise pour un changement unitaire de la variable indépendante. En calculant la valeur OR, nous pouvons déterminer la contribution d'une certaine variable au modèle. La méthode de calcul de la valeur OR consiste à prendre le coefficient du logarithme népérien (ln) de la fonction exponentielle (exp), c'est-à-dire OR=exp(β), où β est le coefficient de la variable indépendante dans la régression logistique modèle. Outil

2024-01-23 commentaire 0  8340