题目：https://vjudge.z180.cn/contest/428881#problem/G #include <algorithm> #include <bitset> #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <deque> #include <functional> #incl
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # # 第三课 Pandas类别型数据分析 # ## 第一节 数据的离散化及分箱操作 # In[1]: import pandas as pd # * pandas.cut() # In[2]: # 创建数据 df = pd.DataFrame({'Name':['George','Andrea','micheal','maggie&
决策树的优缺点 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。既能用于分类，也能用于回归 缺点 可能产生过度匹配问题 信息熵是衡量信息量多少的，信息熵越大，说明包含信息越多，内部混乱程度越大 决策树可以是二叉树或非二叉树 使用决策树
水 vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素 // 二分求出x对应的离散化的值 int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置 { int l = 0,
一、离散型制造企业是指制造企业中的一类企业，他们的最主要特征为：生产过程中基bai本上没有发生物质改变，只是物料的形状和组合发生改变，即最终产品是由各种物料装配而成，并且产品与所需物料之间有确定的数量比例，如一个产品有多少个部件，一个部件有多少个零件，这些物料不能多也不能少。按
一、萤火虫算法 旅行商问题（TSP）是运筹学以及最优化理论等领域中的一个经典问题，它广泛应用于各行各业，如电路板钻孔、货物配送路线和车间调度安排等问题均可转化为 TSP，因此 TSP 的求解成为国内外学者研究的点.对于规模比较小的 TSP，可以应用分支定界法、贪婪法和割平面
对流项的数值离散 扩散项的离散在先前已经介绍，对于动量方程，更为棘手的问题在于N-S方程中对流项和压力项的离散处理。 在不可压流场的数值求解过程中，最重要的问题均是这两个一阶偏导项所引起的。 这里主要讨论关于对流-扩散项的离散方法。 对流项的离散方法 首先是关于对流项的两种
看了半天,终于看明白离散化了,激动不已的我就来发博客了. 离散化最重要的就是映射关系的体现:其实说白了,映射可以狭义地理解为函数(我感觉下面的映射都可以理解成函数).这个映射就是通过vector数组alls进行映射的,把原来需要用到的下标放到vector数组alls里面,这样原来的每
应用数学与信息安全交叉融合方向 1、密码学（每天用2位数的存款保护6位数的密码） 2、数据科学（从数据中提取有用知识的一系列技能和技术 ） 3、量子通信（有监控功能的、用来传密码的通信信道)） 4、复杂网络（社交网络中的任何一个成员与任意一个陌生人之间要取得联系，不会超过六个人 ） 5、组合
数据分布的特征 １、集中趋势：各数据向中心值靠拢或聚集的程度；【平均数、中位数、四分位数、众数】 2、离散程度：各数据远离其中心值的趋势；【极差、四分位差、方差、标准差、离散系数】 ３、分布形状：数据分布偏斜程度和峰度【偏态系数、峰态系数】 Excel表示： 平均数：AVERAGE()
问题 结论与证明 结论：钱等于平均值的同学就交平均值的钱即可，钱少于平均值的同学需要交全部的钱，钱多余平均值的同学需要均摊钱少于平均值的同学少交的那一部分钱 证明：标准差是一个衡量数据离散程度的统计量，用上述方法可以使数据的离散程度最接近平均值，因此离散程度最小。严格
1、饼图的绘制 饼图属于最传统的统计图形之一，几乎随处可见，例如大型公司的屏幕墙、各种年度论坛的演 示稿以及各大媒体发布的数据统计报告等； 饼图是将一个圆分割成不同大小的楔（扇）形，而圆中的每一个楔形代表了不同的类别值，通 常根据楔形的面积大小来判断类别值的差异； pie(x, explo
# 数据离散化处理 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] data = pd.read_csv("../data/stock_day.csv") # 取p_change这一列 data_p = data["p_cha
前言 如果有错误的话，可以在文章下方评论或私信博主 简介 密码学算法安全性RSA基于大素数分解的困难性数字签名基于离散对数的困难性分组密码（DES、AES等）基于离散对数的困难性SM2基于椭圆曲线的离散对数的困难性
离散化的通俗解释 在学习之前，一直认为离散化和离散数学应该是相关的，但是两者没啥关系 离散化就是把大范围内稀疏的坐标映射到小范围内稠密的坐标 离散化的应用条件 不需要考虑数据的绝对大小，只需要看它们的相对大小 就是这个数到底是多少无所谓，只要知道相对次序就行，这种情况下就可
0.通俗解释什么叫PID #关于PID通俗解释 1.解释了什么叫PWM占空比输出 #飞卡pid实战教学 2.PID的控制算法 #PID的控制算法计算问题 3.位置式PID公式 pwm=Kpe(k)+Ki∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] 4.增量式PID公式 pwm+=Kp[e（k）-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] 增量式使用一般只
在做CAD/CAM开发时，经常会遇到要将曲线离散成点。例如机床要沿一条空间曲线或平面样条曲线运行时，实际是把先把曲线离散成很小的直线段。然后进行直线插补运动。本文列出了我经常用到的几种算法并附上源码，供大家参考。 主要有三种离散方法，按数量离散、按长度离散、按弦高离散，根据实
学院一共有 n 位学生，用 1 编号。每天，学院都会派遣辅导员给学生发送若干通知，以保证各项措施、活动消息得到落实。 现在，学院要求辅导员发送一条关于光盘行动的通知。对于通知信息，同学们的反应往往各不相同，辅导员预测出第 i 号学生收到通知后会产生 wi 的愉悦度。此外，辅导
卓老师， 您好！我是一名分析化学专业的学生（夏朝双）。最近，由于使用傅立叶变换质谱分析，我很好奇为什么质谱仪器采集到的是电信号（瞬时信号/时域信号），而最终软件呈现给我们出的是质谱峰的结果？因此，我学习了一些文献报道和知乎、您微信公众号等网络平台的资料，整理了一下自己对这个问题
Task08学习思维导图 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明： from scipy import stats 前言 在第十一章的学习：数学函数 中，我们已经大体介绍了一些统计函数的基本使用方法： 在本次学习中让我们来系统性地学习一下
Task08学习思维导图 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明： from scipy import stats 前言 在第十一章的学习：数学函数 中，我们已经大体介绍了一些统计函数的基本使用方法： 在本次学习中让我们来系统性地学习一下
目前国内在各行业中已经掀起一阵MES系统应用潮流，企业既要抓住这个发展机会，又要充分考虑到企业自身的具体情况以谋求最合适企业现状的信息化解决方案。 企业的生产方式，主要可以分为按定单生产、按库存生产或上述两者的组合。从生产类型上考虑，则可以分为批量生产和单件小批
map,Hash表,unordered_map更优 int n; map<int,int>Hash; int query(int x) { if(Hash.count(x)==0) Hash[x]=++n; return Hash[x]; } int main() { for(int i=0;i<5;i++) query(i); cout<<Hash.size(); return 0; } sort,uniq
离散型二维随机变量的边缘分布列 连续型二维随机变量的边缘分布函数
gron 一款可以检索 JSON 数据的工具，gron 不仅可以将目标 JSON 数据进行离散化拆分，并能够让用户更加轻松地使用 grep 来对数据进行搜索，而且它还能够允许用户查看到数据的绝对路径。它简化了那些返回大量 JSON 但文档糟糕的 API 的探索之旅。
