制定一个有效的利益相关者期望管理计划是确保项目成功的关键步骤。以下是一个详细的指南，帮助你制定这样的计划：一、识别利益相关者首先，你需要全面识别所有与项目相关的利益相关者。这包括内部利益相关者（如项目团队成员、管理层等）和外部利益相关者（如客户、供应商、政府机构、社会

以下是常见概率分布及其期望和方差公式的表格：分布名称分布列或概率密度期望方差离散型分布0-1分布（两点分布或伯努利分布）\(B(1,p)\)\(p_{k}=p^{k}(1-p)^{1-k},k=0,1\)\(p\)\(p(1-p)\)二项分布\(B(n,p)\)\(p_{k}=\binom{n}{k}p^{k}(1-p)^{n-k},k=0,1,

2024.12.23上午学习了期望，一个期望线性限制直接走遍天下！上午成功把例题写完了慵懒的下午有点摆，只写了2题吃完饭乒乓球打了一小会，打算以后乒乓球就晚上打就行了，中午卷题还是不够专注，明天设计一个备忘录，把学习时想干的事写在上面，学习完再干晚上期望后面写不下去了，杀了个回马枪

算法理解对于随机变量\(X\)，有\(n\)个可能的取值，取值为\(x_i\)有\(P(x_i)\)的概率，则它的数学期望则为\(E(X)=\sum_{i=1}^nx_iP(x_i)\)性质其中期望的线性限制最重要，它可以将两个完全独立的期望拆分开来单独计算，详见例题T1：首先我们观察有\(n\)道题，我们根据期望的线

  importpandasaspd#读取原始数据df=pd.read_excel('D:\\work\\2\\配料原始表.xlsx',sheet_name='Sheet1')#按品类分组并处理数据grouped=df.groupby('品类名称')result_dfs=[]forcategory,groupingrouped:#筛选涨出数据并整理格式gai

期望的性质线性性(Linearity)对任意两个随机变量\(X,Y\)和常数\(a,b\)，无论\(X,Y\)是否独立，期望满足：\[\mathbb{E}[X+Y]=\mathbb{E}[X]+\mathbb{E}[Y],\quad\mathbb{E}[aX+b]=a\mathbb{E}[X]+b.\]单调性(Monotonicity)若随机变量\(X\)和\(Y\)几乎处

解题报告-论对“期望”的理解致敬传奇期望王这道题我写了\(5\)遍，每遍都没有思路，都是看题解或者自己之前的代码才写出来的。现在这里做一个这道题的总结，防止以后再出现这种情况。首先，这题看起来就很线性，但是我们不能一上来就\(f_i\)表示前\(i\)个点的分数期望，会发现很难转

/ll某事件\(A\)第一次发生的期望次数\(E(A)=\frac{1}{P(A)}\)。\(\color{Red}({1})\)所以设\(dp_i\)为连续放好\(i\)个的期望。显然有\(dp_0=0\)。由\(\color{Red}({1})\)得到有\(dp_1=\dfrac{1}{1-p_l-p_r}\)。所以同理对于一个骨牌不倒的期望次数为\(\dfra

期望DP——解决从自身转移的情况问题背景可以进行若干次抽奖，每一次分别获得\(0-k\)个物品的概率\(p_j\)都是确定的，给定一个\(X\)，求抽到\(X\)个物品的期望抽奖次数。如果定义\(f_i\)为获得\(i\)个物品的期望次数，那么这个转移方程也是十分显然：\[f_i=1+\sum_{j=0}^kf

Day-2赛前最后一场模拟赛，教练说要打压一下我们心态，找了一套特别无语的题让我们做，虽然数据水，但我还是没有到\(100pts\)，心态确实挺炸裂的（考前还在保佑NOIP不会出这样的毒瘤题）Day-1早上想复习，就开始带动全机房的人民学习模拟退火。（甚至还去网上找了几个大冤种一起写）然后下午睡

Jensen不等式是一个非常重要的数学不等式，特别是在概率论、统计学和优化领域中，它常常用来证明一些关于期望的结论。简单来说，Jensen不等式描述了凸函数和期望之间的关系。1.Jensen不等式的定义假设我们有一个凸函数f

作为一名前端开发，我最期望公司提供的福利，除了有竞争力的薪资外，还包括以下几个方面：学习和发展方面：专业培训和学习资源:提供预算和时间参加行业会议、工作坊、在线课程等，以提升技能，学习新技术，保持竞争力。例如，前端技术发展迅速，我希望公司能支持学习React、Vue、Angular、WebAss

数学期望在算法中的应用数学期望是概率论和统计学中的一个核心概念，主要用于描述所有数据的平均值或者是中心趋势。在计算机算法竞赛中，期望算法属于一个中高等难度的算法，在程序设计中发挥着至关重要的作用。在近些年的CSP/USACO等国际知名算法竞赛中，期望和期望动态规划等算法常

首先，游戏结束时的期望轮数可以表示为第\(i\)轮还未结束的概率乘第\(i\)轮的期望抽牌数，而注意到每一轮的期望抽牌数都是一定的，而后者是简单的，故先考虑处理前者。发现前者似乎并不好算，而它的形式等价于期望轮数，现在考虑算期望轮数。考虑分析这个过程，我们将会在抽牌的过程中不

背景:我曾经在一个自动化测试平台中集成定时任务，基于APScheduler库花了好长时间解决重复执行的问题。定时任务集成在服务中也让服务变得复杂。最后，我们选择了公司其他团队go语言开发的一个定时任务服务。于是萌生了想法，和不用Python实现一个通用的定时任务服务。于是，schedule

/***Checksifanarrayofnumbersrepresentsaconsecutivesequence.**@param{number[]}numsThearrayofnumberstocheck.*@returns{boolean}Trueifthearrayisaconsecutivesequence,falseotherwise.*/functionisConsecutive(nums){if

Flask路由是Web应用程序中将URL映射到Python函数的机制。Flask路由是Flask应用的核心部分，用于处理不同URL的请求，并将请求的处理委托给相应的视图函数。以下是关于Flask路由的详细说明，包括路由的定义、参数、方法和规则等。定义路由：使用 @app.route('/path')

前言目标检测是计算机视觉中的一个比较中间层面的任务，检测的步骤包括两部分：目标定位和目标检测，定位是为了找到物体在图像中的位置，而检测是为了将这个物体是什么返回出来，这就是两个阶段的检测，俗称two-stage,也就是两阶段检测。可以自己想一想，如果让你来设计一个方式，给一个图片自

functionenumerateProperties(obj){constproperties=[];for(constkeyinobj){if(obj.hasOwnProperty(key)){//过滤掉继承的属性properties.push({name:key,value:obj[key]});}}returnproperties;}//

目录一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、源码获取：         大家好呀，我是一个混迹在java圈的码农。今天要和大家分享的是一款基于SpringBoot＋Vue的网上超市管理系统，项目源码请点击文章末尾联系我哦~目前有各类成品毕设JavaWeb

此篇文章在2022年2月8日被记录，工作这两年多了，也没用过C++做开发，令人唏嘘1、#include<cmath>#include<cstdio>用这种方法来调用C语言中的函数2、namespace名字空间，防止命名重复::叫做限定调用符usingnamespaceX:引入整个名字空间usingX::name使用单个名字X::na

“渐冻症”，一个令人闻之色变的疾病名称。它如同一个冷酷的隐形杀手，悄然侵蚀着患者的生命。在与渐冻症的抗争中，有一件事让许多患者“肠子都悔青了”，那就是忽视早期症状。渐冻症早期症状往往不明显，可能只是轻微的肌肉无力、肉跳等。据统计，约80%的患者在出现症状后的一年内

canal介绍主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。canal能做什么数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护业务cache(缓存)刷新带业务逻辑的增量数据处理首先开启

第一步生成代码对hal生成的文件进行解释Core：核心->Inc：各种头文件->Src：各种源文件Drivers：驱动文件MDK：可以看到个keil各种文件项目路径hail.ioc,可以用来修改配置，工作日志和配置文件 第二步点击MDK-ARM可以看到keil文件，双击打开keil文件对其配置自动复位功

资料来自李宏毅老师《生成式AI》课程，如有侵权请通知下线IntroductiontoGenerativeAI2024Spring来源背景说明该文档主要介绍了国立台湾大学（NTU）2024年春季“生成式人工智能（GenAI）”课程的作业5（GenAIHW5）相关内容，包括任务概述、待办事项、解码参数、提交与评分、参考