M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的仿真（难度系数：）多服务员排队系统在仿真上较单服务员排队系统要复杂的多，在此先对该排队系统作一些必要的假设：（1）顾客源是无穷的；
（2）排队长度没有限制；
（3）到达系统的顾客按先到先服务原则依次进入服务；
（4）服务员在仿真过程中没有休假；
（5）顾客到达时排成一队，当有服务台空闲时进入服务状态；
按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。
系统输入为：泊松分布和负指数分布中的参数，服务台个数，系统输出是：平均等待时间、平均队长、服务利用率。
要求有输入、输出界面、顾客到达和离开的仿真过程表示。
这个资源可以直接运行
（2）排队长度没有限制；
（3）到达系统的顾客按先到先服务原则依次进入服务；
（4）服务员在仿真过程中没有休假；
（5）顾客到达时排成一队，当有服务台空闲时进入服务状态；
按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。
系统输入为：泊松分布和负指数分布中的参数，服务台个数，系统输出是：平均等待时间、平均队长、服务利用率。
要求有输入、输出界面、顾客到达和离开的仿真过程表示。
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2025/1/25 21:21:21
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风电场风速概率分布体现了风能资源统计特性的重要标。
在认为风速服从两参数Weibull分布前提下，提出了应用极大似然法根据实测的风速数据求解风速概率分布参数，由此估算出能直接体现风能资源状况的风能特征指标值。
通过比较由风速概率分布推算出风能特征指标的估计值与由历史风速数据序列获得的实测值，说明极大似然法计算精度高，Weibull分布作为风电场风速统计模型能准确地拟合风能的实际情况，具有实用价值，为风电场规划设计提供重要参考。
在认为风速服从两参数Weibull分布前提下，提出了应用极大似然法根据实测的风速数据求解风速概率分布参数，由此估算出能直接体现风能资源状况的风能特征指标值。
通过比较由风速概率分布推算出风能特征指标的估计值与由历史风速数据序列获得的实测值，说明极大似然法计算精度高，Weibull分布作为风电场风速统计模型能准确地拟合风能的实际情况，具有实用价值，为风电场规划设计提供重要参考。
2025/1/25 11:22:54
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《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。
从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。
本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。
本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
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2025/1/22 6:57:50
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在脑-机接口研究中，二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点，一直是研究的热点。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。
2025/1/14 5:54:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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