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前端编程开发入门

Power Qeruy M语言 List.ContainsAll 语法结构 第二十四集

Power Query M语言中的 List.ContainsAll 函数用于检查列表是否包含另一个列表中的所有值。如果输入列表中包含所有指定的值,则返回 true;否则返回 false。该函数的基本语法结构如下:

Java修炼终极指南:190 在 Stream 中扩展 containsAll 和 containsAny

假设我们有以下代码:

博士学位图解指南(博士学位大全)

美国犹他大学的助理教授 Matt Might 说:每年秋天,我都要向新一批博士生解释什么是博士学位。光用语言很难描述,所以我用图片解释。

第一步,想像一个包含了人类所有知识的圈

Imagine a circle that contains all of human knowledge

Java路径-39-Java的泛型(java泛型中通配符的形式不包括以下哪一种)

1 Java泛型的概念

所谓泛型,就是允许在定义类、接口时通过一个标识表示类中某个属性的类型 或者是 某个方法的返回值类型及参数类型。这个类型参数将在使用时(例如,继承或实现这个接口,用这个类型声明变量、创建对象时)确定(即传入实际的类型参数,也称为类型实参)。

北京免联考|什么是博士,博士的世界大不一样

美国犹他大学的Matt Might博士:

每年秋天,我都要向新的博士研究生们解释什么是博士。实际上,这个解释很难用语言描述。所以,我用图示的方法来解释。请看下面关于攻读博士的指南图示。

Every fall, I explain to a fresh batch of Ph.D. students what a Ph.D. is.

当你在知识全景图上隆起一个鼓包,你就获得了博士学位

如果把所有知识填满一个圆形区域,且以我们小学阶段能掌握的有限知识作为圆心的一个小点点,那么从小学、初中、高中、大学本科到硕士阶段,我们掌握的知识将逐渐以同心圆向外扩展。到了博士阶段,我们将到达已有知识的边缘。接下来,我们只有突破边缘,才能创造知识,获得博士学位。这就是马特·梅(Matt Might)对博士的图形解释。

学习概率有感(学概率论心得体会)

1,从赌注引发的概率分配问题:规则:轮流掷一枚硬币,累计出现3次正面所有赌注归A,累计出现3次反面所有赌注归B。当掷出2次正面1次反面时中止,应当如何分配赌注?答案:A拿四分之三,B拿四分之一。2,概率的基本概念:RandomVariable(随机变量):Aquantitywhosefutureoutcomesareuncertain.(一个未来不确定的变量)e.g.X(掷骰子掷得的点数)Outcomes(随机变量可能的取值):Possiblevaluesofarandomvariable.e.g.X=1,X=2,X=3OutcomeSpaces(样本空间,所有的可能,Ω):Asetcontainsallpossibleoutcomes.e.g.X={1,2,3,4,5,6}Event(事件):Aspecifiedsetofoutcomes.e.g.X=1,X>2,X=even(偶数)Probability(概率,事件发生的可能性):Ameasurequantifiesthatthelikelihoodthateventswilloccur.e.g.P(X=3or4)=1/33,赌徒谬误(TheGambler’sFallacy):赌博连续输掉几场之后误认为第下一场赢的概率会变大4,事件之间的联系:Independent(独立):OccurrenceofAisn’trelatedtoB.e.g.A=第一次掷出1,B=第二次掷出2Dependent(非独立):OccurrenceofAisrelatedtoBe.g.A=原油价格上涨,B=汽油价格上涨MutuallyExclusive(互斥):Onlyoneeventoccuratatime.Exhaustive(遍历):Containsallpossibleoutcomese.g.掷骰子A=1,3,5B=2,4,6在遍历事件中,每次实验至少发生其中的一个。5,联合概率:P(AB)=P(B)*P(A/B)条件概率:P(A/B)=P(AB)/P(B)e.g.联合概率:在国外随机找人会说中文的概率条件概率(ConditionProbability):在国外找一个亚洲面孔的人会说中文的概率6,全概率公式:P(A/S1)*P(S1)+P(A/S2)*P(S2)+……P(A/Sn)*P(Sn)某事件发生的概率等于不同情形下发生此事件概率的相加。S1,S2…Snaremutuallyexclusiveandexhaustive.(遍历且互斥)情形(Scenario)的划分应当是遍历且互斥的。7,概率分布:1.伯努利分布(BernoulliDistribution)2.二项分布(Binomialrandomvariable)。伯努利试验(BernoulliTrial):在同样条件下进行实验,实验结果X只有两种情况:成功或失败,成功定义为X=1,失败定义为X=0。在一次实验中,成功的概率为p,失败的概率为1-p,即P(X=1)=p,P(X=0)=1-p。二项随机变量(Binomialrandomvariable):n次伯努利试验成功的次数。前提:每一次实验都是独立的,每一次成功的概率均相等为p。e.g.在8支债券中,恰好有三支债券违约的情况:8*7*6/3!(一06)概率:二项变量的概率分布伯努利试验p比较大的时候图像偏向右侧,p比较小的时候图像靠左侧。n增大的时候更偏向正态分布,n减小的时候不像是正态分布。

前5个基于Redis的Java对象(java面向对象 - 封装、继承和多态头歌)

Redis具有很多值得推荐的功能,包括速度,可伸缩性和可用性。但是,有一个问题是Redis不包括对Java之类的编程语言的内置支持。相反,用户需要为Redis安装第三方Java客户端,例如Redisson。

Redisson是Redis Java客户端,其中包含许多熟悉的Java对象,接口和集合,这使Java开发人员比以往任何时候都更容易地开始使用Redis。下面,我们将讨论Radisson用户所依赖的5个基于Redis的顶级Java对象。

懂得知识越多反而会感觉到越无知吗?

其实很多时候我们会迸发出很多想法,有些想法我们可以找到答案,有些想法我们找不到答案。

就好像生活中我们遇到很多事儿有些事儿一眼看穿能知道他的原理,从什么地方来,怎么做的一目了然,会觉得小有成就感;而有些东西看到了一脸茫然,这就取决于我们对知识掌握多少决定的。

那么,懂得知识越多反而会感觉到越无知吗?这话是否有理?其实古希腊哲学家芝诺关于学习知识是这样说的:"如果用小圆代表你们学到的知识,用大圆代表我学到的知识,那么大圆的面积是多一点,但两圆之外的空白都是我们的无知面。圆越大其圆周接触的无知面就越多。"

八股文系列:程序开发中的集合容器,你了解多少?

文章有点长请耐心观看,相信看完之后会对你有帮助和收获,后续也会持续更新Java各个技术点,可以持续关注我哦

集合的由来

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