我用Java编写了一个计算2的幂的程序，但它似乎效率很低。对于较小的幂(例如2^4000)，它会在不到一秒的时间内完成。但是，我正在计算2^43112609，它比已知的最大素数大1。超过1200万位数字，将需要很长时间才能运行。到目前为止，这是我的代码:importjava.io.*;publicclassPower{privatestaticbytex=2;privatestaticinty=43112609;privatestaticbyte[]a={x};privatestaticbyte[]b={1};privatestaticbyte[]product;privatestat
不久前，我制作了一个类似于此的Python脚本:withopen("somefile.txt","r")asf,open("otherfile.txt","a")asw:forlineinf:w.write(line)当然，这在100mb文件上运行得相当慢。但是，我改变了程序来做到这一点ls=[]withopen("somefile.txt","r")asf,open("otherfile.txt","a")asw:forlineinf:ls.append(line)iflen(ls)==100000:w.writelines(ls)dells[:]文件复制速度更快。我的问题是，为什么
一、似然在统计学中，似然性(likelihood)”和“概率”有明确的区分：概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果；似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。采样和参数估计是互逆的过程，从分布中采样是已知一些参数，得到观测结果，结果出现的可能性就用“概率”来表示。而在已知猜测结果时，对分布的参数进行估计和猜测，参数估计的可能性就用“似然"来表示。 二、极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)在统计学中，最大似然估计（maximumlikelihoodes
作为一名软件开发人员，掌握Linux命令是必不可少的技能。即使你使用Windows或macOS，你总会遇到需要使用Linux命令的场合。例如，大多数Docker镜像都基于Linux系统。要进行DevOps工作，你需要熟悉Linux，至少要了解一些常用命令。在本文中，我将介绍一些我每天使用的命令。如果你是Linux的新手，或者想要更新、提高或加强对Linux命令的了解，本文对你可能会有所帮助。不过，本文不会重点介绍像cd或ls这样的基础命令，而是介绍一些从实践中学到的更高级的命令。自定义bash提示符嗯，这个主题本身可以是一篇冗长的文章。不过，我们不需要学习所有的内容。在大多数情况下，我们只需要
Pytorch机器学习（八）——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进目录Pytorch机器学习（八）——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进前言一、NMS非极大值抑制算法二、Hard-NMS非极大值代码三、DIOU-NMS 四、soft-NMS前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchorbox，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同一个目标，这时候我就可以使用NMS来合并同一目标的类似边界框，或者说是保留这些边界框中最好的一个。如果对IOU等知识不了解的可以看我上篇博客Pytorch机器学习（五）——目标检测中的损失函数（l2，IOU，G
Pytorch机器学习（八）——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进目录Pytorch机器学习（八）——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进前言一、NMS非极大值抑制算法二、Hard-NMS非极大值代码三、DIOU-NMS 四、soft-NMS前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchorbox，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同一个目标，这时候我就可以使用NMS来合并同一目标的类似边界框，或者说是保留这些边界框中最好的一个。如果对IOU等知识不了解的可以看我上篇博客Pytorch机器学习（五）——目标检测中的损失函数（l2，IOU，G
二项分布的极大似然估计笔记来源：MaximumLikelihoodfortheBinomialDistribution,ClearlyExplained!!!P(x∣n,p)P(x|n,p)P(x∣n,p)计算二项分布的极大似然估计L(p∣n,x)L(p|n,x)L(p∣n,x)
1.正态分布的极大似然估计笔记来源：MaximumLikelihoodFortheNormalDistribution,step-by-step!!!1.1正态分布的参数对其形状的影响1.1.1μ值对正态分布的影响1.1.2σ值对正态分布的影响1.2极大似然估计极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法【引用自：一文搞懂极大似然估计】P(所求|已知)、L(所求|已知)概率是已知模型和参数，推数据P(x∣μ,σ)P(x|\mu,\sigma)P(x∣μ,σ)统计是已知数据，推模型和参数L(μ,σ∣x)L(\mu,\sigma|x)L(μ,σ∣x)【引用自：详解最大似然估计（MLE）、
什么是非极大抑制在目标检测中，通常会使用各种各样的方法来让计算机找到目标的所在位置，然而，计算机的输出往往并不是单一的，也就是说，一个目标可能会输出多个结果（如下图所示），这些结果有好有坏，因此就需要使用非极大抑制的方法来筛选出最优结果，说白了也就是一个剔除冗余的过程。非极大值抑制（Non-MaximumSuppress，NMS）算法，其核心思想在于抑制非极大值的目标（去冗余），从而搜索出局部极大值的目标（找最优）。由于不同的目标框有不同的表示方式，因此NMS算法也具有不同的变体，本文通过目标检测的非极大抑制引入，简单讲述非极大抑制的思想以及其在边缘检测上的应用。目标检测中的非极大抑制算法实现
点估计设总体的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数为未知，借助于总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计问题矩估计这个还是看例子会比较好理解一些例先μ1=E(x)，μ2=E(x2)有几个未知参数就列几次方的期望，但考试应该最多二次（一般情况下，可能考试就只会考这种情况）接着，将未知参数用μ1、μ2表示出来然后，μ1和μ2是总体1阶矩和总体2阶矩，替换成样本1阶矩，样本2阶矩（A1，A2）即直接把未知参数中的μ替换成A，并且未知参数头上再带个破折号。样本1阶矩——样本均值，样本2阶矩-样本1阶矩=（根据图片上的回顾得知）样本偏差如果题目问得是估计量要将小写字母转成大写字母概率分布未
