返回信息流多爆几次，得到数据之后做个卷积，得出来一个回归模型之后直接拟合不就行了
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / iwhisper / #7596494同步于 2024/9/17
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IWhisper机器人发帖
一个炸弹在第x秒的爆炸概率是x%，那么最有可能在第几秒爆炸
IWhisper#960
2024/9/17镜像同步19 回复
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19 条回复
考考坛友<img src="/img/ubb/em/12.gif" alt="em12" style="display:inline;border-style:none">
好好好 这样玩是吧<br>【 在 IWhisper#176 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 多爆几次，得到数据之后做个卷积，得出来一个回归模型之后直接拟合不就行了 </font>
没学好<br>【 在 IWhisper#686 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 我不管，反正100秒后必死 </font>
14秒啦<img src="/img/ubb/em/6.gif" alt="em6" style="display:inline;border-style:none"><br>【 在 IWhisper#686 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 我不管，反正100秒后必死 </font>
import numpy as np<br>import matplotlib.pyplot as plt<br><br># 模拟次数<br>n_simulations = 1000000<br><br># 记录每秒钟的爆炸次数<br>explosion_counts = np.zeros(100) # 假设模拟时间从第1秒到第100秒<br><br># 进行模拟<br>for _ in range(n_simulations):<br> for second in range(1, 101):<br> if np.random.rand() < second / 100.0:<br> explosion_counts[second - 1] += 1<br><br># 找到最可能爆炸的时间<br>most_likely_time = np.argmax(explosion_counts) + 1<br><br>print(f"最可能在第 {most_likely_time} 秒爆炸")
简单<img src="/img/ubb/em/12.gif" alt="em12" style="display:inline;border-style:none">