SaS稳定分布函数（symmetric D -stable distribution）

2024-04-21 05:58

文章标签 分布函数稳定 stable sas symmetric distribution

本文主要是介绍SaS稳定分布函数（symmetric D -stable distribution），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

alpha为指数参数，beta为对称参数，gamma为尺度参数或分度参数（dispersion parameter），delta为本地参数

stblrnd(alpha,beta,gamma,delta,varargin)

这篇关于SaS稳定分布函数（symmetric D -stable distribution）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/922313。 23002807@qq.com

hdu1171（母函数或多重背包）

题意：把物品分成两份，使得价值最接近可以用背包，或者是母函数来解，母函数（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）其中指数为价值，每一项的数目为（该物品数+1）个代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>

pip-tools：打造可重复、可控的 Python 开发环境，解决依赖关系，让代码更稳定

在 Python 开发中，管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等，都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。什么是 pip-tools？ pip-tools 是一组命令行工具，旨在简化 Python 依赖关系的管理，确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具：pip-compile 和 pip

跨系统环境下LabVIEW程序稳定运行

在LabVIEW开发中，不同电脑的配置和操作系统（如Win11与Win7）可能对程序的稳定运行产生影响。为了确保程序在不同平台上都能正常且稳定运行，需要从兼容性、驱动、以及性能优化等多个方面入手。本文将详细介绍如何在不同系统环境下，使LabVIEW开发的程序保持稳定运行的有效策略。 LabVIEW版本兼容性 LabVIEW各版本对不同操作系统的支持存在差异。因此，在开发程序时，尽量使用

C++操作符重载实例(独立函数)

C++操作符重载实例，我们把坐标值CVector的加法进行重载，计算c3=c1+c2时，也就是计算x3=x1+x2，y3=y1+y2，今天我们以独立函数的方式重载操作符+（加号），以下是C++代码： c1802.cpp源代码： D:\YcjWork\CppTour>vim c1802.cpp #include <iostream>using namespace std;/*** 以独立函数

函数式编程思想

我们经常会用到各种各样的编程思想，例如面向过程、面向对象。不过笔者在该博客简单介绍一下函数式编程思想. 如果对函数式编程思想进行概括，就是f(x) = na(x) , y=uf(x)…至于其他的编程思想，可能是y=a(x)+b(x)+c(x)…，也有可能是y=f(x)=f(x)/a + f(x)/b+f(x)/c… 面向过程的指令式编程面向过程，简单理解就是y=a(x)+b(x)+c(x)

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图，并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下：小疑问：如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注？😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87

OpenCV结构分析与形状描述符（11）椭圆拟合函数fitEllipse()的使用

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述围绕一组2D点拟合一个椭圆。该函数计算出一个椭圆，该椭圆在最小二乘意义上最好地拟合一组2D点。它返回一个内切椭圆的旋转矩形。使用了由[90]描述的第一个算法。开发者应该注意，由于数据点靠近包含的 Mat 元素的边界，返回的椭圆/旋转矩形数据

Unity3D 运动之Move函数和translate

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✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

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JavaSE（十三）——函数式编程（Lambda表达式、方法引用、Stream流）

函数式编程函数式编程是 Java 8 引入的一个重要特性，它允许开发者以函数作为一等公民（first-class citizens）的方式编程，即函数可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值。这极大地提高了代码的可读性、可维护性和复用性。函数式编程的核心概念包括高阶函数、Lambda 表达式、函数式接口、流（Streams）和 Optional 类等。函数式编程的核心是Lambda

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