Java 基础(三) 对象数组
对象数组与基础类型的数组如int []是不同的。对象数组的每个元素都是对象的管理者，而非对象的本身。
123String[] a = new String[10];System.out.println(a[0]);//显示为nullSystem.outprintfln(a[0].length());//抛出异常
当通过创建了一个String类型的数组时，这个数组的每一个“格子”里都是String类型的管理者。此时该数组每一个元素管理的都是空的，即null。
因此，需要给它每一个元素创建对象，如：
1234for(int i = 0; i < a.length; i++){ a[i] = "" + i;}
对象数组的 for-each 循环123456789101112131415161718192021222324class MyClass { private int value; public void set(int val) { value = val; } pub ...
Java 基础(一) 开放的访问属性(见 Display 项目)
public 意味着任何人都可以自由地使用
如果一个函数前没有加 public 限定，意味着和他位于同一个包的类可以访问，称为 friendly
protected
public Class 意味着任何人都可以用这个类来定义变量要求：public Class 必须定义在同名源文件中一个 .java 文件为一个编译单元，一个编译单元只能有一个 public 的类
计算机组织结构(二) 定点运算
📚 文档目录合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式
1. 移位运算1.算数移位
符号位不变, 左移相当于乘以 2, 右移相当于除以 2(左侧全补符号位).
2. 逻辑移位
无符号数的移位, 右移时永远在高位填 0.
2. 加法运算1. 全加器
$𝑆𝑖=𝑋𝑖⊕𝑌𝑖⊕𝐶{𝑖−1}$
$𝐶𝑖=𝑋𝑖𝐶{𝑖−1}+𝑌𝑖𝐶{𝑖−1}+𝑋𝑖𝑌_𝑖$
2. Serial Carry Adder
缺点: 速度慢.
延时(OR AND 1ty, XOR 3ty)
Cn: 2n ty
Sn: 2n+1 ty
3. Carry Look Ahead Adder注意：这里的+均为“或”
\begin{aligned}
𝐶_𝑖&=𝑋_𝑖𝐶_{𝑖−1}+𝑌_𝑖𝐶_{𝑖−1}+𝑋_𝑖𝑌_i\\
\\
C_1&=𝑋_1𝑌_1+(𝑋_1+𝑌_1)𝐶_0\\
𝐶_2&=𝑋_2𝑌_2+(𝑋_ ...
Java 基础(二) 类变量和类函数
1234567891011121314public class ClassA { private static int value; private int alpha; public static void f() { //alpha++ //ERROR value++; //OK } public static void main(String[] arg) { ClassA a = new ClassA(); ClassA b = new ClassA(); }}
在 ClassA 中有一个 static 类型的变量，它不属于 ClassA 创建的任何对象，而是属于 ClassA 本身。可以通过 ClassA.value 或者a.value来使用。a.value与b.value实际上是同一个变量。
f()就是一个类函数，可以直接调用，但f()内部只能访问静态成员。
ArrayList 可以实现一个可变的数组，与 C++ 中的 Vecto ...
数据科学基础(六) 参数估计
📚 文档目录随机事件及其概率随机变量及其分布期望和方差大数定律与中心极限定理数理统计的基本概念参数估计假设检验多维回归分析和方差分析降维
6.1. 参数的点估计
总体分布 X 的分布形式已知,未知的只是分布中的参数,要估计的只是参数或者参数的某一函数.
6.1.1. 矩估计法
公式
\displaystyle \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i^k=A_k=\mu_k=E(x^k)
样本矩 \qquad\qquad\quad\quad 总体矩
注意: 样本阶中的计算都是 $n$ 而不会用到样本方差 $S^2$
6.1.2. 极大似然估计
估计参数值,使得出现该样本的可能性最大.
XX
X1X_1
X2X_2
X3X_3
…\ldots
XnX_n
PP(离散型)
P1P_1
P2P_2
P3P_3
…\ldots
PnP_n
PP(连续型)
f(X1)f(X_1)
f(X2)f(X_2)
f(X3)f(X_3)
…\ldots
f(Xn)f(X_n)
则 似然函数:
\begin{aligned}\\ &L(\theta) ...
数据科学基础(八) 多维
📚 文档目录随机事件及其概率随机变量及其分布期望和方差大数定律与中心极限定理数理统计的基本概念参数估计假设检验多维回归分析和方差分析降维
8.1 多维概率分布分布函数: $F(x,y) = P\{X \leq x,Y \leq y\}$
密度函数: $\displaystyle f(x,y) = \frac{\partial F}{\partial x\partial y}$
边缘分布: 设 $(X, Y)$ 为二维随机变量,称一维随机变量 $X$ 或 $Y$ 的概率分布为二维随机变量 $(X, Y)$ 关于 $X$ 或 $Y$ 对应的边缘分布; 分别记作: $F{X}(x), F{Y}(y)_{}$
二维离散型边缘分布率:设二维随机变量 $(X, Y)$ 的分布律为 $p_{i j},$ 那么对千随机变量 $X, Y$ 其各自的分布律对于固定的 $i, j=1,2, \cdots,$ 满足
P\left\{X=x_{i}\right\}=\sum_{j} p_{i j}=p_{i}则称 $p_{i} .$ 为随机变量 $(X, Y)$ 的边缘分布律。
二维连续型的边缘概率密度: ...
C++ 多态的实现机制
若无特殊说明, 以下所有操作均在 32 位环境下进行
本篇举例子用的类:
123456789101112131415161718192021222324252627class Animal{public: Animal() {}; virtual void eat() { cout << "Animal::eat()" << endl; }; virtual void bark() { cout << "bark()" << endl; }; virtual ~Animal() {}; void growUp() { age += 1; }protected: int age = 10;};class Dog : public Animal{public: Dog() { age = 20; } vo ...