【求助】最近在学Python，要做一个仿真实验，需要设定10kn（1kn≈0.5m/s）的船舶的平均航速，因为要具有随机性，所以我就想用Python的random.randint来实现，但是不知道怎么才能把这组数的平均值和标准差给固定 数组要求为：10个数，平均值为10，数组的标准差为1；（这10个数是整数） import random average_speed=10 standard_deviation=1 n=0 while n<10: speed=random.randint(5,13) n+=1 print(speed,end=",") 我现在没啥思路，不知道怎么才能进一步实

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借助红石计划模组，我们可以建造原版游戏无法实现的各种机械。但由于红石计划模组被分成多个分包，而且需要安装多个前置模组，导致安装时有较大困难。 该压缩文件包含红石计划模组的所有分包（7个）和三个前置模组，使用时可直接将其解压到游戏安装目录的“mods”文件夹中，启动游戏便可使用。

EMMCKmer Ëpigenetic中号etagenomic中号OTIFÇharacterization由k聚体分析 概述 该工具比较基因组中每个现有 kmer 的 NATIVE 和 WGA 数据之间的 IPD 分布（使用对数似然比），然后使用迭代贪婪程序来识别重要的基序。 此工具的输出是经过显着修改的 kmers 列表。 ##Running 要运行代码，只需键入： sh EMMCkmer.sh [wga.cmp.h5] [nat.cmp.h5] [sample id] [fasta file] [output directory] 输入 这个包装器脚本将 NATIVE 和 WGA 数据的 cmp.h5 文件、SAMPLE 名称、参考基因组的 FASTA 文件和 OUTPUT 目录作为输入。 安装/要求 如果您满足以下要求，则不需要安装任何东西： PacBio 分发的 SMRT

启发搜索算法matlab代码

组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer )是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够

非线性方程组求解的Newton法和拟Newton法的比较，董伟，，在现代科研过程或工程技术中，常常会遇到非线性代数方程组的问题, Newton法和拟Newton法是求解非线性方程组的常用方法，Newton法有着较�

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面对运维，掌握的技能越多，工作起来就会越得心应手。以下技能和经验来自社区会员的分享奉献，供大家学习参考。