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9.1.2 随机问题的建模与模拟
263
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
9.1.2 随机问题的建模与模拟 9.1.2 随机问题的建模与模拟 现实中有许多不确定的事件,称为随机事件。例如抛一枚硬币,结果是正面朝上还是反 面朝上,这是不确定的。研究随机事件的数学方法是统计,例如经过大量统计试验可以得出 结论:抛硬币时正面朝上和反面朝上的可能性是相等的,各占 50%。注意,说硬币正面朝 上和反面朝上的可能性各占 50%,并不意...
10.11 练习
262
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
10.11 练习 10.11 练习 (1) 打开一个文本文件,每次读取一行内容。将每行作为一个String 读入,并将那个String 对象置入一个Vector 里。按相反的顺序打印出Vector 中的所有行。 (2) 修改练习1,使读取那个文件的名字作为一个命令行参数提供。 (3) 修改练习2,又打开一个文本文件,以便将文字写入其中。将Vecto...
11.5 计算经济学
261
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
11.5 计算经济学 11.5 计算经济学 计算经济学(computational economics)是计算机科学与经济和管理科学相结合而形成 的交叉学科,其主要研究领域包括经济系统的计算模型、计算计量经济学、计算金融学等, 目的是利用计算技术和数值方法来解决传统方法无法解决的问题。这里,我们特别考虑建模 问题,简单介绍基于代理的计算经济学。 基于...
1Panel 安装
259
2025-05-15
《MeterSphere v3.6 用户手册》
1 安装 1Panel 2 安装 MeterSphere 3 访问 MeterSphere 1 安装 1Panel 关于 1Panel 的安装部署与基础功能介绍,请参考1Panel 官方文档 。在完成了 1Panel 的安装部署后,根据提示网址打开浏览器进入 1Panel,界面如下。 2 安装 MeterSphere 进入应用商店应用列表...
第7章 多态性
259
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
第7章 多态性 第7章 多态性 “对于面向对象的程序设计语言,多型性是第三种最基本的特征(前两种是数据抽象和继承。” “多态性”(Polymorphism)从另一个角度将接口从具体的实现细节中分离出来,亦即实现了“是什么”与“怎样做”两个模块的分离。利用多态性的概念,代码的组织以及可读性均能获得改善。此外,还能创建“易于扩展”的程序。无论在项目的创建...
脚本组件
259
2025-05-24
《Eva.js v1.2 游戏引擎教程》
脚本组件 介绍 在日常业务开发中,我们需要自定义一些业务逻辑,每个游戏对象可能需要单独的逻辑或者“数据驱动器”,我们通过脚本组件的形式进行业务开发。 Demo:https://eva.js.org/playground/#/component 举例说明: 芭芭农场的植物中作物生产的经验会实时变化, Step1: 我们创建一个生...
git技巧一
257
2025-05-17
《区块链开发》
git技巧一 undefined1、fork github 项目,且挡被fork的项目更新后,fork的项目跟随更新 undefined2、如果是其它分支,请将master改为其它分支名 undefined将本地项目上传到github git技巧一 undefined1、fork github 项目,且挡被fork的项目更新后,fork的项目跟...
智能合约开发
256
2025-05-17
《区块链设计与实现》
智能合约开发 undefined11. 智能合约开发 undefined11.1 虚拟机的php实现设计与原型代码 undefined11.2 重写step函数 undefined11.3 运行举例 undefined11.4 代码 智能合约开发 undefined11. 智能合约开发 undefined11.1 虚拟机的php实现设计与...
6.10 总结
256
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
6.10 总结 6.10 总结 无论继承还是组合,我们都可以在现有类型的基础上创建一个新类型。但在典型情况下,我们通过组合来实现现有类型的“复用”或“重复使用”,将其作为新类型基础实现过程的一部分使用。但如果想实现接口的“复用”,就应使用继承。由于派生或派生出来的类拥有基类的接口,所以能够将其“向上转换”为基类。对于下一章要讲述的多态性问题,这一点是至...
PyTorch: 变量和autograd
255
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
PyTorch: 变量和autograd PyTorch: 变量和autograd 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 在实现中, 我们将使用PyTo...
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