代码：packagemain/**goenv-wGO111MODULE=ongoenv-wGOPROXY=https://goproxy.cngomodinitgosgomodtidygomodvendor*/import("crypto/md5""database/sql""encoding/json""fmt""

设\(G\)是一个图，\(G\)的色数定义为为顶点染色需要的最小颜色数，使得任意相邻的两个顶点颜色不同，一般记作\(\chi(G)\)常用的色数是二部图色数为\(2\)。我们有\(Brooks\)定理：（弱化版）设\(G\)是图，则\(\chi(G)\le\Delta(G)+1\)任意染色，给\(v_i\)着色时，至多\(\Delta(G

RRT*算法RRT*算法是RRT算法的改进版本，最大的优化在于父节点的重新选择rewrite和重布线randomrelink，同时引入代价函数，对路径进行多次迭代，得到渐近最优解。伪代码实例设现在已经有一棵随机树\(\Gamma\)，并且已经生成好了\(x_{new}\)以\(x_{new}\)为圆心画一个圆，将圆包含的节

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我们定义一次宇称变换(paritytransformation)为反转所有坐标：\[\mathcal{P}:\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}\rightarrow\begin{pmatrix}-x\\-y\\-z\end{pmatrix}\]如果在一维世界中，宇称变换就像是透过“镜子”看这个世界；在三维世界中，则是将全部体系对于

1.离散型分布1.1两点分布（伯努利分布/贝努利分布/0-1分布）称随机变量\(X\)服从参数为\(p\)的伯努利分布，如果它分别以概率\(p\)和\(1-p\)取1和0为值。​\[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k},\quadk=0,1\\X\simB(1,p)\\E(X)=p\\D(X)=p(1-p)\]1.2二项分布n次独立的伯努利

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Vizing定理定义考虑如下的问题：对一个无向图的边进行着色，要求相邻的边染不同种颜色。问需要的最少的颜色数是多少。解决上述问题需要借助Vizing定理（又称维金定理）。在开始之前，我们先进行一些符号的规定。\(\Delta(G)\)：无向图\(G=(V,E)\)的最大度数，即\(\Delta(G)=\max_

#定义英文字母到中文字符的映射defeng_to_chi(eng_text):#eng_to_chi_map={#'a':'王','b':'李','c':'张','d':'刘','e':'陈','f':�

卡方分布，是为了解决衡量categoricaldata,尤其是nominalvariables而创造出来的方法如果你的研究目的是比较实际观测值与某个理论分布或期望值，使用适合性检验。如果你在比较两个或多个独立样本的分类变量分布是否有差异，使用同质性检验。如果你在分析两个分类变量之间是否存在

(一)\(\chi^2分布\)设\(X_{1},X_{2},...X_{n}是来自总体N(0,1)的样本\)，则称统计量$\chi=X_{1}^2+X_{2}2+...+X_{n}2$服从自由度为\(\chi^2\)的分布，计为\(\chi^2\thicksim\chi^2(n)\)(二)\(t\)分布设\(X\thicksimN(0,1),Y\thicksim\chi^2(n)\),且X,Y相互独立，

1.函数的定义defone():print("123456")print("123456")one()one()结果:1234561234561234561234562.函数的形参、实参应用defone(frist,last):print("你好",frist)iflast>100:print("你考试考的很好")else:

从这一章开始就和大家一起分享一下CHI协议中具体的一些事务以及场景。今天主要梳理一下Read事务，但是要讲清楚这些乱七八糟的事务，还需要了解其他很多知识点，不然就是云里雾里的，比如cacheline的状态啊，什么是snoop啊，以及一致性节点啊等等。但是这些太多了，如果先要把这些都讲清楚

Thechi-squaredistributionisacontinuousprobabilitydistributionthatiswidelyusedinstatisticalinference,particularlyinthecontextofhypothesistestingandintheconstructionofconfidenceintervals.Itarisesprimarilyinthecontextofest

今年SNOI2024的有一道题的大意是算出一个序列里的哪些子区间的积是平方数.初看来说,判断一个数是不是平方数,我们至少有如下三种策略.首先我们有一个很简单,也很精确的算法,就是直接高精度实现\(\lfloor\sqrtx\rfloor\),然后看看平方回去是不是\(x\),通过高精度的Ne

14神奇的windowswindow对象是一个很神奇的东西.你可以把这东西理解成javascript的全局.如果我们默认不用任何东西访问一个标识符.那么默认认为是在用window对象.例如:eval===window.eval//truesetInterval===window.setInterval//truevara=10;a===win

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数字\(x\)标量\(X\)向量\(\Chi\)矩阵

thechipervadestheuniverseandalllivingthings.weareallbornwithit.butonlythemosttruewillconnectdeeplytohischiandbecomeagreatwarrior.tranquilasaforestbutonfirewithin.thereisnocouragewithoutfear恐而不惧方为真勇takeyo

实现方法与性质离散值域：随机回答在很多场合，回答是或者不是，本身就属于隐私数据。也就是说有些隐私是离散的数据。随机回答的局部差分隐私：考虑任意一个被调查者i。由于数

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5.5单正态总体的参数假设检验均值\(\mu\)的检验对于参数\(\mu\)可以提出如下假设：\[\begin{align*}&H_0:\mu=\mu_0\leftrightarrowH_1:\mu\ne\mu_0\tag{A}\\&H_

4.3常用的统计分布上侧分位数分位数是一个分界点。上侧分位数与分布函数\(F\)以及水平\(\alpha\)有关，常记为\(F_\alpha\).含义：在\(y=F(x)\)的图像中，使得直线\(x=F_\a

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1.随机样本1.总体与个体总体：研究对象的全体，即试验的全部可能观察值称为总体个体：总体当中的每个对象，总体中的每个可能观察值成为个体容量：总体中所包含的个体的个数称