设总体X服从指数分布Exp〔λ〕,概率密度函数为(X1,X2,…,Xn)是取自总体X的一个样本.求未知参数λ的矩估计与最大似然估计.
设总体X服从指数分布Exp(λ),其概率密度为(X1,X2,…Xn) 是取自总体X的一个样本.(1)试证:和nZ=n[min(X1,X2,…,Xn)]都是参数的无偏估计;
如果对于区间上任意两点x1及x2，当x1<x2时，恒有f（x1）<f（x2），则称函数f（x）在区间I上是单调递增的；如果对于区间I上任意两点x1及x2，当x1<x2时，恒有f（x1）>f（x2），则称函数f（x）在区间I上是单调递减的。单调递增和单调递减的函数统称为单调函数。
上面最后的\x4\x3\x2\x1将覆盖到堆栈上的返回地址的位置。我们得把它改为这段shellcode的地址。特别提醒:最后一个字符千万不能是\x0a。不然下面的操作就做不了了。 3.4 确定\x4\x3\x2\x1到底该填什么 打开一个终端注入这段攻击buf (cat input_shellcode;cat) | ./pwn20191313 再开另外一个终端,用gdb...
首先,任何数的指数都是正数,也就是说,exp(x) > 0,对于任何实数x都成立。其次,exp函数是严格递增的,也就是说,当x1 < x2时,exp(x1) < exp(x2)。这意味着指数函数的值是随着指数的增加而增加的,增长的速度越来越快。此外,exp函数的导数等于它自身,即exp'(x) = exp(x),这是指数函数独特的特性之一...
设总体X服从指数分布Exp(λ),概率密度函数为(X1,X2,…,Xn)是取自总体X的一个样本.求未知参数λ的矩估计与最大似然估计. 相关知识点: 试题来源: 解析 解:EX=1/λ, 所以λ的矩估计.再求λ的最大似然估计. 似然函数为 L(λ)= (0i,i=1,2,…,n) , (0i,i=1,2,…,n) , 令, 从中解得 ,...
7•设X1,X2是取自总体X的一个样本. 试证:X1-X与X2-X相关系数等 于-1. 解: - X1 +X2 1 r 1 2 cov(X1, X) =cov(X1, 1 2)= cov(X1,X1)covX X2)] (二 0) 2 2 2 1 2 -CT 2 2 D( X1—X)=D(X1) D(X)-2cov( X11X)^r ...
x1= (-b + sqrt(delta)) / (2*a); x2= (-b - sqrt(delta)) / (2*a); printf("x1 = %.2lf,x2 = %.2lf\n", x1, x2); }else{ real= -b / (2*a); imag= sqrt(-delta) / (2*a); printf("x1 = %.2lf+%.2lfi\n", real, imag); ...
vectors_set.append([x1, y1]) # 生成一些样本 x_data = [v[0] for v in vectors_set] y_data = [v[1] for v in vectors_set] plt.scatter(x_data,y_data,c='r') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
Exp2 后门原理与实践 (1)使用netcat获取主机操作Shell,cron启动 (2)使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 (3)使用MSF meterpreter(或其他软件)生成可执行文件,利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell (4)使用MSF meterpreter(或其他软件)生成获取目标主机音频、摄像头、击键记录等内容,并尝试提权 ...