1、欔銠僫背【普华永道】独角兽CEO调研2019:来源：普华永道原文地址：【普华永道】独角兽CEO调研2019本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网 https:/ 图片来源：浙江新闻客户端来源：杭州日报（ID：hangzhoudaily），记者：蔡怀光原文地址：官宣！浙江第一批疫苗已产生抗体!本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网 https:/
2、丈夫：会把儿子养大，给二老养老送终樀釲:釳:妻子给你说的最后一句话是什么？吴丈夫石磊：她让我照顾好家里，她是个顾家的人。我想对她说，老婆你安心走吧，我会给岳父岳母养老送终，把儿子拉扯大。老婆走了，岳父岳母膝下无子，我就是二老的儿子。从校园相识相知到相爱，吴石磊和夏思思走过了11个年头。相濡以沫的日子本可继续，但新冠病毒却残忍地夺走了夏思思的生命，留下吴石磊独自悲叹。夏思思感染新冠肺炎，在医院治疗。图片/楚天都市报武汉协和江北医院范姓负责人向上游新闻记者介绍，1月14日，夏思思接触并负责管床一名发热病人，该病人1月17日转院。1月19日上午，夏思思感到乏力伴发热，随即收入该院16楼。经治疗后，1
3、月25日转入该院济和病区；2月7日凌晨病情恶化，急送重症医学科救治。医院组织专家会诊，还从武汉市亚洲心脏病医院借来ECMO（人工肺），中南医院ICU团队和火神山专家团队也参与了此次会诊。随后，夏思思被转往中南医院救治。“夏思思今年29岁，为人温厚善良。工作中，很多同事对她的印象都是勤勤恳恳，踏实肯干。”上述通报称，武汉协和江北医院对夏思思医生的不幸去世表示沉痛哀悼，向其家属表示深切慰问。昔日的恩爱夫妻，如今阴阳两隔。家属供图2月23日，上游新闻记者与夏思思的丈夫吴石磊有以下对话：上游新闻：你妻子为何选择当医生？吴石磊：我老婆出生在医护世家，岳父是军医，岳母是护士。受家庭影响，她从小就立下了当医
4、生的志向。上游新闻：你俩怎么认识的？吴石磊：我和她都在武汉江汉大学学医，是校园爱情。我俩走过了11个年头，用“相濡以沫”来说一点都不为过。她性格温和，很多事情让着我，我很爱她。她现在没了，我不知道以后的日子该咋办，只能硬挺着。上游新闻：谁为家庭付出得更多？吴石磊：我老婆。我是外科医生，与内科医生的老婆相比，我更忙一些。她操持着家里，没有一点怨言。我儿子是早产婴儿，23周时破水。为了保胎，她一动不动躺了十几天，在30周时剖腹产下儿子，当时只有3斤2两，在保温箱呆了很久。上游新闻：妻子和你最后一次见面是什么时候？吴石磊：她入院前见的最后一面，没想到竟是永别。她入院后一直昏迷，没办法微信视频。有一段
5、时间病情有点稳定，但没想到2月7日又恶化了。今天凌晨，知道她去世时，我哭的力气都没有了。夏思思住院期间，吴石磊鼓励妻子。家属供图上游新闻：妻子给你说的最后一句话是什么？吴石磊：她让我照顾好家里，她是个顾家的人。我想对她说，老婆你安心走吧，我会给岳父岳母养老送终，把儿子拉扯大。老婆走了，岳父岳母膝下无子，我就是二老的儿子。武汉协和江北医院发布通告，对该院消化内科医生夏思思去世表示沉痛哀悼。图片来自网络上游新闻：下一步有何打算？吴石磊：心里很乱，没有详细打算同，先料理完妻子的后事。料理完后，我还想上战疫一线。医院考虑到我们是双职工，开始没让我上一线。如今第二批名单下来了，我在名单上，我本来明天就要
6、上一线的。上游新闻记者 牛泰原文地址：武汉29岁医生夏思思感染肺炎殉职 丈夫：会把儿子养大，给二老养老送终本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网 https:/ 文库网 https:/ 文库网 https:/ 文库网 https:/ 文库网 https:/ 文库网 http:/ 本文将对大数定律和中心极限定理进行简单介绍。准备工作本文不会告诉大家如何去证明大数定律和中心极限定理，对它们只会做出简单的描述，以至于让大家快速的理解。同时将以实例的形式，以python代码试验
7、来说明大数定律 和中心极限定理的正确性。 既然需要以python代码来说明问题，那么首先介绍一下数据：数据并非真实数据，而是由python自动生成的，先让生成数据的代码，然后再做简单介绍：首先根据Numpy包里的random库里的多元变量高斯随机函数生成1000组数据，其中这三组数据的均值分别为1，5,15，然后分别只取其中的600,200,800个样本写入文件data.in 作为本文测试数据。上面的操作想要达到的目的是得到的数据不能是正态分布，大家也可以采取其他方式获得数据。由于是随机产生，所以大家如果使用相同的代码跑出来的结果和本文示例的 结果也是不一样的，但是没关系，本文的结论不会受影响
8、。为保证结果可重复，本文将一次产生的数据全部存在了data/data.in下面，后面所有分析都是基于这个数据，该数据将作为后面的一个总体。数据描述首先说明，本文产生的数据确实不是正态分布，为此画出其密度分布图如下：同时使用python计算该总体数据的均值和标准差：上述代码可以得到总体的均值为8.5741820797894341，标准差为7.1909492667730008。准备工作大致就到这里，然后本文将介绍大数定律和中心极限定理。大数定律若是有随机变量X1，X2，., Xn是独立同分布的，那么可计算这n个样本的样本均值：该样本均值收敛于真值（真实的总体均值）。在概率论中其描述为：当n趋近于无
9、穷大时，样本均值依概率收敛于总体均值大致就是在说，当n很大的时候，样本均值趋近于总体均值。其实这个结论非常的符合人们的直观感受：比如给全校的男生量身高，由于各种原因没有办法测量所有人的身高，只能选出其中100个人测量，发现平均身高为170，一般就会得出结论说：这个学校的男生的平均身高为170。这其实使用的就是大数定律的结论。为了验证大数定律，基于刚才提到的data.in数据，从中随机抽取不同数量的样本，然后看样本均值和总体均值的关系。上图中，中间的虚线代表总体均值，两种颜色分别代表两次测试。每一次测试的操作为：取不同的样本大小，从3到1000，然后求得样本均值。从图上可以看出样本均值 一直在总
10、体均值附近波动，并且随着样本量的增大，样本均值随着总体均值波动的程度越小。这样也就验证了大数定律的结论，当样本量较大时，样本均值趋近于总体均值。获得上述验证数据的python代码如下：为了更好的展示上述结果，我们在上述两次测试中，计算每次和真实值的差异的绝对值，分别将差异绝对值画在真实值两次，能够更加好的展示结果。同样给出python代码中心极限定理在说中心极限定理之前，先说样本标准差和总体标准差的关系，与大数定律中的样本均值与总体均值的关系类似，当样本量较大时，样本标准差趋近于总体标准差。 使用和上面类似的验证方式，我们做得如下图形：获得上述验证数据的python代码如下：为了更好的展示上述
11、结果，我们在上述两次测试中，计算每次和真实值的差异的绝对值，分别将差异绝对值画在真实值两次，能够更加好的展示结果。同样给出python代码中心极限定理主要内容若是有随机变量X1,X2，.,Xn是独立同分布的，且总体的均值为：总体的方差为：定义那么Yn收敛到均值为0，方差为1的正态分布。数学表示为：看着比较复杂，其实上述内容主要说了以下事情：1. 当n趋近于无穷大时，样本均值的分布趋近于正态分布。2. 上述正态分布的均值为总体均值：3. 上述正态分布的方差与总体方差以及样本量大小相关：实例测试首先说第一点和第二点，当n较大时，样本均值趋近于正态分布。在测试数据中，每次分别取10个样本和100个样
12、本，分别计算均值，如此抽样1000次，然后将每次10个样本和每次100个样本的1000个均值分别看其密度分布，如下图上竖直的虚线代表总体均值，可以看出来其密度图像越来越接近与正态分布的密度函数。同时也看到了该分布的均值与总体均值基本相同。代码如下：下面说明第三点同样做两次测试，如下图所示，红色为n在不同取值时的取值，另外两个颜色分别为两次测试的样本均值的方差。代码如下：总结说了这么多，总结一下应用：当样本量足够大时：1. 样本均值趋近于总体均值2. 样本方差趋近于总体方差3. 样本均值服从正态分布4. 样本均值所服从的正态分布的均值为总体均值5. 样本均值所服从的正态分布的方差乘上样本数量为总体方差Github使用电脑的同学可以通过Github链接直接查看高清版本！NGSHotpot Github: https:/ 文库网 https:/
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