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搜索资源列表

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. C++生成随机数的静态库

  2. 本资源为静态库函数，包括生成服从正态分布和均匀分布的随机数的函数功能。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：7168
    • 提供者：u014650500

  1. CUDA计算加速实例normal_gpu正态分布随机数

  2. 使用CUDA计算的加速实例：生成N个服从正态分布的随机数，包含了线程索引,grid/block划分，计算时间统计等要素。 包含两个.cu文件，normal_cpu仅使用cpu计算，计算结果耗时5s左右；normal_gpu使用GPU计算，计算结果耗时3ms左右。不同的计算卡可能有所不同，初级实例，仅供初学者参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-24
    • 文件大小：3072
    • 提供者：suisai_china

  1. 以太坊白皮书（中文翻译）.pdf

  2. 对区块链2.0中以太坊的白皮书进行翻译，帮助读者了解以太坊的概念去中心化的数宇货币概心,正如财产登记这样的替代应用·样,早在几十年 以前就被提出来了。1980和1990年代的匿名电子现金协议,大部分是以乔姆盲 签技术( Chaumian blinding)为基础的。这些电子现金协议提供具有高度隐私 性的货币,但是这些协议都没有流行起来,因为它们都依赖于一个中心化的中介 机构。1998年,戴伟( Wei dai)的b- noney首次引入了通过解决计算难题和去 中心化共识创造货币的思想,但是该建议

  3. 所属分类：以太坊

    • 发布日期：2019-06-29
    • 文件大小：722944
    • 提供者：lzfirm

  1. python统计函数库scipy.stats的用法解析

  2. 背景 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。 正态分布 以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38565628

  1. Matlab——rand,randn,randi,randperm用法小结

  2. I.rand用法 1.1、rand:产生一个0-1之间的数，服从均匀分布（均值在0.5左右）。 1. 2、rand(n):产生范围为0-1的nxn随机数矩阵 1.3、rand(m,n):产生范围为0-1的mxn随机数矩阵 1.4、rand(size(A)):产生范围为0-1，且行列数与A矩阵相同的随机数矩阵。 II.randn用法 2.1、randn:随机的数，服从标准正态分布。 标准正态分布图 2 2、其他用法如randn(n),rand(m,n)等与rand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_38593723

  1. 服从正态分布随机数的生成

  2. 服从正态分布随机数的生成生成单变量正态分布随机数Box-Muller 算法Accept/Reject 算法（接受/拒绝算法）附录Box-Muller 算法的简要证明参考 生成单变量正态分布随机数 Box-Muller 算法 Box-Muller算法是利用两个i.i.d. (independent identical distribution)的U(0, 1)U(0, \, 1)U(0,1) （(0, 1) 区间的均匀分布）来生成两个i.i.d. 的标准正态分布（N(0, 1)N(0, \, 1)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38667697