#include <stdio.h> #include <math.h> #include "dfc.h" #define pi 3.1415926 complex complexadd(complex a, complex b){ //复数加 complex rt; rt.re = a.re + b.re; rt.im = a.im + b.im; return rt; } complex complexMult(comp
一、一般的设计步骤 (1)在连续系统控制器与被控对象之间插入保持器，比如零阶保持器ZOH，检查插入后的连续系统是否稳定，如不稳定，则重新设计控制器D(s) (2)选择合适的方法将D(s)离散化为D(z) (3)对G(s) = ZOH*H(s)离散化，D(s)和G(z)共同构成离散系统。此时检查离散系统的特性是否满足
一、傅立叶变换的提出 首先让我们先看看为什么会有傅立叶变换？ 傅立叶是一位法国数学家和物理学家的名字，英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier（1768-1830），Fourier对热传递很感兴趣，于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争
802. 区间和 离散化是一种解题思路 , 即把比较大的区间范围内出现过的数(这些数大小相差比较大或者出现的数比较少)映射成小区间范围内的数,说白了就是把离散的一些数集中起来,但维持原来的相对顺序以便进行区间类的处理. (详情看代码注释吧. #include<bits/stdc++.h> us
二、标称属性（nominal attribute） 1）特点 标称属性的值是一些符号或事物的名称。 每个值代表某种类别、编码、状态，因此标称属性又被看做是分类的（categorical）。 标称属性的值不具有有意义的序，而且不是定量的。（也就是说，给定一个对象集，找出这种属性的均值没有意义） 2）其它 这
文章目录第一章1.1 INTRODUCTION1.2 SYSTEM AND CONTROL BASICS1.2.1 The Concept of System1.2.2 The Input–Output Modeling Process1.2.3 The Concept of State1.2.4 The State Space Modeling Process1.2.5 Sample Paths of Dynamic Systems1.2.6 State SpacesC
简单。 简单定义 把一些值域很大的正数映射到一个很小的范围内 适用范围 当题目中所给的数据为正数且值域很大（如，\([1,10^{19}]\)）时，如果题目不要求对这些数本身进行操作并且不需要求具体的值，只需要比较它们大小的关系或其它不涉及具体数值的操作，那么可以对这个序列进行离散化处理
https://blog.csdn.net/qq_44786250/article/details/100056975 unique返回尾坐标 解题思路 要算某个区间的和，直接使用前缀和来做就可以了 但是当这些区间的点中间很多个0的话，我们还是需要把他进行离散化 就是把原来的坐标映射到另外一个坐标当中去 首先我们把需要操作的坐标全部
当ai < 105的时候 1.树状数组向上修改，向下查询（即传统方法）。 逆向枚举每一个数，先查询已经插入树状数组中比他小的元素的个数，累加ans；然后再把这个数加入到树状数组。 for(i=n;i>=1;i--) { ans+=getsum(a[i]-1); fix(a[i]); } 代码如下 #include<cstdio> int a[500007],e
工业离散制造过程中的符合率业务需求问题 前期知识储备 机器学习三大件：Numpy Matplotlib Pandas 表格型数据 数据挖掘算法：有监督、无监督 机器学习神奇-Sklearn:Sklearn的机器学习算法的应用 大背景—— 智能制造带来的革命性影响(工业4.0) 业务场景分析 在高端制造领域，随着
本文内容： 1 标准化 & 归一化 2 离散化 / 分箱 / 分桶 3 二值化 —————————【 正文 】—————————— 1 标准化 & 归一化 导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 （Z
void lisan(int *a,int n) { vector<int> t(n); for(int i=0;i<n;i++) t[i]=a[i]; sort(t.begin(), t.end()); int len=unique(t.begin(), t.end())-t.begin(); for(int i=0;i<n;i++) a[i]=lower_bound(t.begin(), t.end()
变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 # 运行自定义函数所在文件 对自定义分箱文件要自己理解 %run
DT系统的特点：较CT系统来说，DT系统较为简单；（毕竟代数比微积分简单）DT和CT的分析方法类似；DT系统与电子电路和电脑有密切的关系；DT系统的表示方法：差分方程框图 右移操作符R将一个信号整体右移本质上就是对延迟了这个信号。信号与系统中引入了操作符R来表示将整个离散信号右移一个时间单位
最优运输可以看做是更一般的最短路问题 最短路原则：当在给定的点处有一个商品、人或者一些信息，这些东西需要被送到目标点。我们希望使用最少的工作量完成任务。（我们可以沿着直线或者测地线移动）最忧运输理论将这个问题一般化，一个人不是一次移动一个物品而是同时移动多个物品。
题意： 在一面长度为10000000 的墙上贴广告，告诉你每张海报的l,r（1 <= li <= ri <= 10000000.），让你求最后有几张海报露出来 链接：http://poj.org/problem?id=2528 思路： 由于数据较大，直接开数组不现实，所以我们考虑将每个点离散化，由于这里可能存在原本不相邻的点在离散化后变成相邻 例
网络流建模选做 标签（空格分隔）： 网络流 笔记 集合划分模型 概述 解决一类将集合划分为两类(因此是简化版的离散变量)的线性规划问题 其中划分在同/异集合的元素会在特定条件构成贡献 解决方法: 一般用一个虚拟点与条件限制点用一些特定方式连边后用割的容量来表示构不构成特殊条件
使用excel可以直接计算二项分布和超几何分布：
参考教材：计算机科学中的数学 我的另一篇博文：重温离散系列①之什么是证明 良序原理 Definition：非空非负的整数集合必有最小元素。 是的，你没有看错，良序原理就是这么显而易见。但是，良序原理却是离散数学中最重要的原理之一。 良序证明 良序证明是运用良序原理的一种证明方法。良
今天，在网上看见有网友在问什么是离线操作，什么是在线操作。 离线操作：读入所有的操作数据，然后一次性处理。 在线操作：每读入一个操作数据，就进行一次操作。 值得注意的是两者并不等价，有的时候，离线操作要比在线操作要快。 但是，离线操作的缺点也非常明显。那就是要占用一些额外的空间。
感觉现在写个啥都得搞离散化orz 目前已知的离散化方式： 1.手写多累，用map啊（可能会被卡掉） map<int,int>即可 2.vector离散化（应该没有手写快，不过一般不会被卡） 我们将要离散化的所有数存进vector里，排序。查询一个数被离散化之后的值用lower_bound即可 for(int i=1;i<=n;i++) a[i]=read
int num[maxn]; //原数据数组 int tp[maxn]; // 中间数组 int ans[maxn]; //离散化后数组 int n; //数据数量 map<int, int> mp; //原数组与离散化后数据的映射关系 int id[maxn]; //离散化后的数据对原数据的映射 for (int i = 0; i < n; ++i) { tp[i] = num[i]; } sor
后缀数组的详解参见此博客：https://www.cnblogs.com/victorique/p/8480093.html 这里主要理一下思路和注意点 后缀数组基本介绍： 后缀数组就是对一个字符串的$n$个后缀进行排序，但是考虑到每一个字符串都有一个长度，一位位比下来肯定炸飞，所以要优化。 先对于每一个字符进行离散
1. 引例 2. 二元随机变量 3. 二元离散型随机变量 4. 离散型随机变量的联合概率分布律 5. 离散型随机变量的联合概率分布律的性质 6. 离散型随机变量的联合概率分布律示例
