求同一个平面内两个向量的夹角，C代码实现

可以使用如下的C代码实现：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 计算向量的范数
double norm(double x, double y) {
return sqrt(x * x + y * y);
}

// 计算向量的点积
double dot_product(double x1, double y1, double x2, double y2) {
return x1 * x2 + y1 * y2;
}

int main() {
double x1, y1, x2, y2;
printf("输入两个向量的坐标：\n");
scanf("%lf %lf %lf %lf", &x1, &y1, &x2, &y2);

double norm1 = norm(x1, y1);
double norm2 = norm(x2, y2);
double dot_product_value = dot_product(x1, y1, x2, y2);
double angle = acos(dot_product_value / (norm1 * norm2)) * 180 / M_PI;

printf("向量夹角的度数为：%lf\n", angle);

return 0;
}

输入两个向量的坐标：
3 4 5 12
向量夹角的度数为：75.963757

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flinksql如何实现求同一个topic下执行时间的差值？

在Flink SQL中，可以使用窗口函数和LAG函数来计算同一个topic下执行时间的差值。以下是一个示例代码：

-- 创建表
CREATE TABLE myTable (
  id INT,
  value INT,
  timestamp TIMESTAMP,
  WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.topic' = 'my-topic',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format.type' = 'json'
);

-- 执行查询
SELECT id, timestamp - LAG(timestamp) OVER (PARTITION BY id ORDER BY timestamp) AS time_diff
FROM myTable

在上述代码中，我们创建了一个名为`myTable`的表，它代表一个数据源，假设它是从Kafka中读取数据。在创建表时，我们使用了`WATERMARK`来指定事件时间，以便Flink能够正确处理乱序事件。

然后，在查询中我们使用窗口函数`LAG(timestamp)`来获取每个id分组内按照时间戳升序排序的前一行的时间戳，并计算当前行的时间戳与前一行时间戳的差值。

请注意，上述代码中的数据源、主题和连接属性是示例中的假设值，您需要根据实际情况进行相应的配置。

python 求同一个·x对应的·y的期望

要求同一个 x 对应的 y 的期望，需要知道 x 和 y 之间的关系。如果 x 和 y 是随机变量，可以通过求解二元随机变量的联合分布，从而计算出条件期望。

具体地，设随机变量 (X, Y) 服从联合分布 P(X=x, Y=y)，则对于给定的 x，同一个 x 对应的 y 的期望可以表示为：

E(Y|X=x) = ∑y y * P(Y=y|X=x)

其中，P(Y=y|X=x) 是在已知 X=x 的情况下，Y 取值为 y 的条件概率。

因此，只要知道联合分布，就可以计算出同一个 x 对应的 y 的期望。