Kursus Pertengahan  11389

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17701

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11397

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：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 komen 0  1071

Pengenalan Kursus： 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 komen 0  905

Pengenalan Kursus：Penggunaan fungsi ppf dalam Python ialah fungsi songsang bagi taburan kebarangkalian, juga dikenali sebagai fungsi titik persentil. Ia digunakan untuk mengira nilai taburan yang sepadan untuk nilai kebarangkalian tertentu. Dalam statistik dan teori kebarangkalian, fungsi ppf ialah alat yang sangat berguna yang membantu kita menentukan nilai tertentu yang diberi kebarangkalian. Dalam Python, fungsi ppf disediakan oleh modul statistik dalam perpustakaan scipy. Untuk menggunakan fungsi ppf, anda perlu mengimport perpustakaan yang sepadan terlebih dahulu Setelah modul statistik diimport, anda boleh menggunakan fungsi ppf untuk mengira nilai di bawah kebarangkalian tertentu.

2023-11-13 komen 0  1138

Pengenalan Kursus：PI dalam Java bermaksud pi, yang digunakan untuk mengira lilitan dan luas bulatan, fungsi trigonometri, kebarangkalian dan statistik. Akses pemalar PI melalui medan PI kelas java.lang.Math.

2024-05-09 komen 0  375

Pengenalan Kursus：Regresi logistik ialah model linear yang digunakan untuk masalah klasifikasi, terutamanya digunakan untuk meramalkan nilai kebarangkalian dalam masalah klasifikasi binari. Ia menukarkan nilai ramalan linear kepada nilai kebarangkalian dengan menggunakan fungsi sigmoid dan membuat keputusan pengelasan berdasarkan ambang. Dalam regresi logistik, nilai OR ialah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kesan pembolehubah berbeza dalam model ke atas keputusan. Nilai OR mewakili perubahan berganda dalam kebarangkalian pembolehubah bersandar berlaku untuk perubahan unit dalam pembolehubah bebas. Dengan mengira nilai OR, kita boleh menentukan sumbangan pembolehubah tertentu kepada model. Kaedah pengiraan nilai OR adalah untuk mengambil pekali logaritma asli (ln) bagi fungsi eksponen (exp), iaitu, OR=exp(β), di mana β ialah pekali bagi pembolehubah bebas dalam regresi logistik. model. alat

2024-01-23 komen 0  8340