本社群由Nantou.py使用者社群以及國立虎尾科技大學電機資訊學院負責維護,它是一群熱愛智慧生活科技以及Python的專業教師所組成,大家一同快樂地研究有關數位生活中人工智慧、大數據、物聯網、雲端服務、APPS、福祉科技、感知網路服務、車載網路服務、及網際網路等資通訊技術,並運用這些資通訊以及Python技術來提升我們的日常生活品質,建立更好的生活環境。
機率應不高, 假設1.每次離開研究室出現在走道的時間為1分鐘(這段期間可能發生collision), 假設2.每人每天10次進出研究室, 那麼碰撞機率才(1/144)*(1/144), 除非阿敏哥有carry sense, 特地在你出現時進出
命中注定,讓我有機會向劉老師請教。
假設1.每次離開研究室出現在走道的時間為1分鐘(這段期間可能發生collision), 假設2.每人每天10次進出研究室, 那麼碰撞機率才(1/144)*(1/144)這個假設有問題。因為1.老師在學校的時間不是24小時。 所以不會是 144 為分母。2.只探討到出現在走道,也可能出現在廁所。所以會有兩個"狀態"點。可能要用到狀態分析才能去計算它的機率了。關於這個請洽敏大的論文即可了解。
機率應不高, 假設1.每次離開研究室出現在走道的時間為1分鐘(這段期間可能發生collision), 假設2.每人每天10次進出研究室, 那麼碰撞機率才(1/144)*(1/144), 除非阿敏哥有carry sense, 特地在你出現時進出
回覆刪除命中注定,讓我有機會向劉老師請教。
回覆刪除假設1.每次離開研究室出現在走道的時間為1分鐘(這段期間可能發生collision),
回覆刪除假設2.每人每天10次進出研究室, 那麼碰撞機率才(1/144)*(1/144)
這個假設有問題。
因為
1.老師在學校的時間不是24小時。 所以不會是 144 為分母。
2.只探討到出現在走道,也可能出現在廁所。
所以會有兩個"狀態"點。可能要用到狀態分析才能去計算它的機率了。關於這個請洽敏大的論文即可了解。