huhu's Blog

FLOWER ON THE PRECIPICE

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C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。

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前言

Docker这东西其实说挺常用是挺常用，但是一旦不用就会有一段时间都不会去用，导致学了忘，然后再学一次，加上Docker可能更多是学习Linux吧，Docker本身并不是那么难，但是很多东西用不到导致每次都用不熟，这里也就记录下关于Docker的一些东西。

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前言

在学习的路上越走越远，计划用Surface Pro准备实现全面电子笔记等，但是实际的使用上发现Onenote等其他软件写起笔记来，公式很难书写，排版也是不那么轻松，个人也不喜欢手写，加上需要显示代码啥的记录。于是选择Markdown，部署这个博客也属于个人的记录加上一些乱七八糟的折腾吧。

所有的修改和配置都遵循尽量不修改原来的代码，尽可能的采用覆盖或者修改配置文件进行部署

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定义

设A\mathbf{A}是m×nm \times n的矩阵，定义以下四个子空间

名称 符号 集合 维数
列空间 C(A)C(\mathbf{A}) {Ax ∣ ∀x∈Rn}\lbrace{}\mathbf{A}\mathbf{x}\ \mid \ \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n\rbrace{} rr
行空间 C(AT)C(\mathbf{A}^T) {ATy ∣ ∀y∈Rm}\lbrace{}\mathbf{A}^T\mathbf{y}\ \mid\ \forall \mathbf{y} \in \mathbb{R}^m\rbrace{} rr
零空间 N(A)N(\mathbf{A}) {x ∣ ∀x∈Rn,Ax=0}\lbrace{}\mathbf{x}\ \mid\ \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n, \mathbf{A}\mathbf{x} = 0\rbrace{} n−rn-r
左零空间 N(AT)N(\mathbf{A}^T) {y ∣ ∀y∈Rm,ATy=0}\lbrace{}\mathbf{y}\ \mid\ \forall \mathbf{y} \in \mathbb{R}^m, \mathbf{A}^T\mathbf{y} = 0\rbrace{} m−rm-r
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简介

投影是从向量空间映射到自身的一种线性变换PP，满足P2=PP^2 = P，就是说，当PP两次作用于某个值，与作用一次得到的结果相同。

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在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但不知道参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。最常见的比如，有一组数据，这数据是某机器生产出来的产品的数据，假设机器的误差范围在0.1，那么通过假设检验可以判断机器是否在正常工作。

我们要根据样本对正态总体所提出假设做出是接受，还是拒绝的决策。

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随机样本

总体：实验的全部可能的观察值
个体：每一个可能观察值
容量：中体中所包含的分体的个数
有限总体：容量为有限
无限总体：容量为无限

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数学期望

离散型随机变量

设离散型随机变量X的分布律为

P(X=xk)=pkk=1,2,⋯P(X=x_k)=p_k \quad k=1, 2, \cdots

若级数

∑k=1∞xkpk\sum_{k=1}^\infty x_kp_k

绝对收敛，则称级数∑k=1∞xkpk\sum_{k=1}^\infty x_kp_k为随机变量XX的数学期望，记为E(X)E(X)

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点估计

设总体XX的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助于总体XX的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

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