在Eclipse里试一下，以下代码的输出是多少？ double a = 19 * 3.3 ; System.out.println("a: " + a); 为什么结果不是 62.7 ? 显示的结果为 62.699999999999996 ，而不是 62.7 ，为什么？ (1) 62.7 和 62.699999999999996 实际意义上是一样的，double是一个不精确的表示 (2) double用于表
考虑将三种转化为统一形式。 对区间 \([L,R]\) 做贡献； 对区间 \([A,A]\) 做贡献； 对区间 \((-\infty,B-1],[B+1,+\infty)\) 做贡献。 显然需要离散化后维护线段树。这里考虑最后答案可能的取值，即 \((L-1,L,R,R+1) (A-1,A,A+1) (B-1,B,B+1)\)。将其塞进离散化序列即可。 考虑比较
离散化的认识 离散化，一种常见的数据处理技巧，可以有效的降低时间复杂度，可以做到将一些低效的算法进行改进，甚至拟造出一些不可能的算法，使其速度大为提高。 离散化的基本思想就是将一些巨大的范围内，挑选出要用的值，再进行处理。 离散化的处理 注：对数据进行离散化处理的前提是这些数据
思想类似前缀和，访问某状态的线段树可通过末减初状态进行求解。 hdu4417 第二道模板题 有很多细节需要注意。 1.题目给定ai的高度可能为0，但通过离散化事实上不影响结论。 2.给定的访问区间[x,y]以及高度h也可能为零，因而x,y需对应++。查询依旧是root[y] - root[x-1]。 3.对于高度h，为
假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置x上的数加c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数l和r，你需要求出在区间[l, r]之间的所有数的和。 输入格式 第一行包含两个整数n和m。 接下来 n 行，每行包含两个整数x和c。
1、准备数据 基于信息熵的数据离散化算法是由监督学习算法，在使用该方法对数据进行离散化时，需要数据有对应的标签。 下面是一份用户最近点击的20个商品的价格与是否加入购物车对应关系： 价格 标签 价格 标签 价格 标签 价格 标签 56 1 641 1 10 1 2398 1
最近学习的音频信号处理无一例外都是最先讲解频域变换的，并且对于语音信号的处理，最常用的就是离散傅里叶变换，因为针对离散周期信号而言，频域变换之后仍然是离散周期信号。 时域信号 频域变换方式 1 连续 周期 傅里叶级数FS 2 连续 非周期 傅里叶变换FT 3 离散 周期
在制造企业中，MES系统可是“大名星”，因为它是制造业提升竞争力必备的“利器”，也是企业打造智能工厂，实现智能生产的必备“武器”。 MES系统是制造业中企业特性很强的软件，像离散型制造企业和流程型制造企业，这两者所需的MES系统都是不相同的；然后在离散企业中再细分其他小行业，所需MES也
病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒
概率一词，历史悠久，非常重要。日常生活中，有很多意思与概率非常贴近的词，包括几率、不确定性、运气、命运、可能性、不可预测性、倾向......等等。掌握统计概率常识，网上很多问题可能就不应该被提出来，它们归根结底就是概率问题。 比如这样的问题： 为什么高考状元，最后都很平庸？为什么学区房
这里只说一下离散化的简单思路（还不会难的（T _ T）） 离散化的就是将大范围的缩小到小范围来表示，这类问题一般是数的范围很大，但是个数不多， 具体的思路是，将他们用一个数组来表示，查找其原位置时用二分查找即可。 一个模板题：区间和 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是
discrete_log：通用的求离散对数的方法,discrete_log(a,base,ord,operation) discrete_log_rho：求离散对数的Pollard-Rho算法,discrete_log_rho(a,base,ord,operation) discrete_log_lambda：求离散对数的Pollard-kangaroo算法（也称为lambda算法）,discrete_log_lambda(a,base,bound
1、为什么要用这个编码？ 将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x
离散化：离散化就是把大范围的数，映射到一个小范围，即把无限空间中的有限个体，映射到有限空间中去，以此来提高算法的时空效率。 例题：求区间和 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置x上的数加c。 接下来，进行 m
题目描述 acwing802. 区间和 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置x上的数加c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数l和r，你需要求出在区间[l, r]之间的所有数的和。 输入格式 第一行包含两个整数n和m。 接下来 n
随机变量和随机过程 随机变量定义： 随机变量是对每个实验结果指定一个数值的函数（随机试验E的样本空间S={e}） 随机过程定义： 随机过程是对每个试验结果指定一个时间函数的函数。是t和e的二维函数。 随机过程是样本函数的集合。 其中选定一个时间\(t_1\)时，\(X(t_1,e)\)
P-中值模型 是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下，分别为 p 个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施，使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低。 P-中值模型一般适用于在工厂或者仓库的选址问题，例如要求在它们和零售商或者顾客之间的费用
sage中求解离散对数我目前知道的四个函数：discrete_log(a,base,ord,operation)，discrete_log_rho(a,base,ord,operation)，discrete_log_lambda(a,base,bounds,operation)，bsgs(base,a,bounds,operation)；这四个函数分别是通用的求离散对数的方法，求离散对数的Pollard-Rho算法，求离散对
大邻域搜索 回顾邻域 一个在最速下降局部搜索里的关键步骤是： 找到当前状态的最好相邻点 我们要求每个访问点都需要满足所有约束 大邻域 通常我们有小邻域，且我们探索邻域里的每一个点，利用： 穷举搜索 我们也可以有大邻域和通过以下方法探索： 约束编程，或 混合整数规划 大邻域
机器学习 决策树篇——解决离散变量的分类问题摘要熵增益和熵增益率计算熵增益和熵增益率运行结果离散变量的决策树模型决策树模型运行结果 摘要 本文通过python实现了熵增益和熵增益率的计算、实现了离散变量的决策树模型，并将代码进行了封装，方便读者调用。 熵增益和熵增益
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75521342 我们将傅里叶级数推导为傅里叶变换，而傅里叶变换计算的时候因为是一个积分，计算机并不是很好计算，所以要把积分换成一种累加形式，也就是本文要讨论的 离散傅里叶变化 DFT。 我们取上一篇的公式（7） 其中 因为傅里叶变化令 从而使一个累
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第24章 DSP变换运算-傅里叶变换 本章节开始进入此教程最重要的知识点之一傅里叶变换。关于傅里叶变换，本章主要是把傅里叶相关的基础知识进行必要的介绍，没有这些基础知识的话，后面学习FFT
一 简介 离散对数被誉为当代密码学领域的三大基础之一。1976年，Diffifie和Hellman提出了一种密钥协商协议， 诞生了首个离散对数系统模型；8年后，ElGamal提出了基于离散对数系统的公钥加密和签名方法。这2项工作奠定了离散对数密码学基础。从那时起，围绕离散对数系统研究产生了不少
上午： 差不多7 .30 起来的吧，明天争取7点起床，不然越起越晚 然后体育课老师忘记了，没上哈哈哈，我还表示懵逼，然后看了每日一题，然后写了博客（感觉自己哪里不对劲） 然后Hbase实验课老师电脑出问题了去修理，然后我也忘了干了啥，好像是整书籍整资料？看了一些Kaggle的介绍啥的，找了些资料吧
讨论产生线性频率变化的公式和它的离散公式之间的差异，并提出Chirp信号的修改方案。 Chirp信号的公式 对于固定频率f1f_1f1的信号，它的表达式为：r(t)=cos(2π⋅f1⋅t)r\left( t \right) = \cos \left( {2\pi \cdot f_1 \cdot t} \right)r(t)=cos(2π⋅f1⋅t) 其中正弦
