[学习笔记] - C++
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。
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。
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。
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
设A是m×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) | {Ax ∣ ∀x∈Rn} | r |
| 行空间 | C(AT) | {ATy ∣ ∀y∈Rm} | r |
| 零空间 | N(A) | {x ∣ ∀x∈Rn,Ax=0} | n−r |
| 左零空间 | N(AT) | {y ∣ ∀y∈Rm,ATy=0} | m−r |
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。
设离散型随机变量X的分布律为
P(X=xk)=pkk=1,2,⋯
若级数
k=1∑∞xkpk
绝对收敛,则称级数∑k=1∞xkpk为随机变量X的数学期望,记为E(X)