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我想编写一个流量生成器来复制正在运行的计算机对内存进行的原始读写需求。
但是正在运行的计算机在其内存引用中也显示出(非常强的)局部性，并且在 64 位地址空间中，只会引用非常小范围的地址(事实上，我已经在一个基准测试和大约 9000 页的所提供的数十亿美元被触及)。
什么是对这种稀疏概率密度函数建模的好方法(理想情况下在 C 或 C++ 中)- 我有基准的概率但不需要太密切地遵循它们(因为我可以只使用基准引用任何情况，但想要更灵活的东西)。
澄清 我也有关于每个页面应该有多少阅读的数据，但我感兴趣的是选择页面的顺序。 (评论中建议的马尔可夫链思想可能是这样做的方法)
最佳答案
为了它的值(value)，我决定使用一个非常粗略的 hack - 按照这些思路:选择 1 和 0 之间的随机数，找到分布中频率/概率等于或大于该数字的元素(选择该集合中所有元素的最小概率)。似乎有效(我在 R 中做了这个)
关于c - 如何最好地模拟(非常)稀疏的概率密度函数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24716024/
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接下来是我的代码: with open("test.txt") as f_in: for line in f_in: for char in line:
我们有一个六面骰子，面编号为 1 到 6。随着 n 的增加，在第 n 卷中第一次看到 1 的概率降低。我想找到最小的卷数，使得这个概率小于某个给定的限制。 def probTest(limit):
我只是想知道为什么运行下面的代码时出现错误。我正在尝试使用 numpy 为基于文本的游戏计算概率。下面的代码不是游戏本身的代码。这仅用于测试目的和学习。感谢您提前的答复，请对我宽容一点。 from n
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！