离散专题

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而，在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，我们通常会面临一个重要的问题，就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设，所以对于不同类型的特征，我们需要采取不同的处理方式。在本篇博客中，我们将探讨如何有效地处理

读线圈和离散状态寄存器信息

一.功能码操作类型二.读线圈状态需求实例读取设备地址为 3 的从设备的线圈状态寄存器，线圈地址为 19 到 55（从 0 开始计算）共 37 个状态。分析：由需求可知读取地址，则功能码是0x01,地址为3即为0x03,线圈地址为19到55则起始地址为19，即0x13,数量为37，即是0x25,查询报表如下所示：假设从设备的状态值如下：对应的响应包如下：使

【机器学习】基于Softmax松弛技术的离散数据采样

1.引言 1.1.离散数据采样的意义离散数据采样在深度学习中起着至关重要的作用，它直接影响到模型的性能、泛化能力、训练效率、鲁棒性和解释性。首先，采样方法能够有效地平衡数据集中不同类别的样本数量，使得模型在训练时能够更均衡地学习各个类别的特征，从而避免因数据不平衡导致的偏差。其次，合理的采样策略可以确保模型在训练过程中能够接触到足够多的样本，避免过拟合和欠拟合问题，提高模型的泛化能力

证：单位冲激函数（连续）和单位脉冲函数（离散）的拉普拉斯/Z变换皆为 “1”

输入信号 ( x(t) = \delta(t) ) 的拉普拉斯变换为 ( X(s) = 1 ) 是因为单位冲激函数 (\delta(t)) 的拉普拉斯变换有一个特殊且重要的性质。【在离散时间系统中，拉普拉斯变换的离散对应物是Z变换。】单位冲激函数 (\delta(t)) 的定义单位冲激函数（Dirac Delta 函数） (\delta(t)) 的定义是： (\delta(t)) 在 (

四种信号在时域和频域之间的对应关系（连续周期/非周期、离散周期/非周期）（拉普拉斯、Z变换）

1. 连续周期时间信号时域：连续周期时间信号可以理解为一种在时间上重复的波形，比如正弦波或余弦波。频域：在频域中，这种信号可以分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。每个正弦波对应一个频率和一个复数系数 (C_n)，这些系数告诉我们各个频率成分的强度和相位。公式解释： x ~ ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ C n ⋅ e j n ω 0 t \tilde{x}(t) = \

【离散化二维差分】850. 矩形面积 II

本文涉及知识点离散化二维差分 LeetCode850. 矩形面积 II 给你一个轴对齐的二维数组 rectangles 。对于 rectangle[i] = [x1, y1, x2, y2]，其中（x1，y1）是矩形 i 左下角的坐标， (xi1, yi1) 是该矩形左下角的坐标， (xi2, yi2) 是该矩形右上角的坐标。计算平面中所有 rectangles 所覆盖的总

HDU 3436 Queue-jumpers Splay+离散化

有n个人从小到大排成一列，分别记为1，2...，m次询问，3种操作： 1.把x这个人放到队首。 2.求x这个人在哪个位置。 3.求x这个位置是那个人。虽然最多有1亿个人，但是操作最多只有10w次，那就离散化，把连续一段没有出现过的数压缩成一个点，然后就是普通的Splay树了。 #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>u

hdu4288 线段树+离线化+离散化

题目看起来很麻烦，其实不难。题意是个坑，以为输入是有序的，结果居然不是，WA了好多遍。维护五颗记录和的线段树，分别对应对5取余的值，这个题简单的地方就在于查询时每次都查整个区间，所以只需要输出根节点即可，目测如果进一步改成子区间会难很多。维护时，相当于将每个点都作为一个区间，然后两个区间合并时，左孩子的记录可直接用，右孩子的记录需要参考左区间元素个数才能判断在整个区间的位置，公式很好推

poj1733 并查集+离散化

区间上的并查集，写过这类题的找到思路不难。题目给的数的范围特别大，不得不离散化，这里采用map的方式来离散化。具体解题思路可参考本博客hdu3038。 map离散化是指，比如1~10000，如果采用传统方式，明显是1和10000合并，但是离散化之后，用1代表1，2代表10000，1和2的合并便取代了1和10000的合并。采用map离散化，将原始值作为key，便能实现快速查找判断是否出现过

离散化——Acwing.802区间和

离散化定义离散化可以简单理解为将连续的数值或数据转换为离散的、有限个不同的值或类别。离散化就是将一个可能具有无限多个取值或在一个较大范围内连续取值的变量，通过某种规则或方法，划分成若干个离散的区间或类别，并将原始数据映射到这些离散的类别中。主要目的通常是为了简化数据处理、降低数据维度、提高计算效率或适应特定的算法和模型要求。离散化可以去除一些不太重要的细节信息，突出数据的主要特征和模式

离散化——unordered_map

学习一下unordered_map的用法，上海区域赛前才第一次见这个东西，看到和map用法一样自信觉得能用，然而场上卡住了，现在滚过来学一下orz【虽然事后发现G题根本不需要用这个东西。学过哈希的都很容易理解离散化，无非就是数据过大开不了那么大的数组时，但其实中间有很多浪费掉的空间，那么映射到另一个数组中就可以了。以前常用的c++离散化是 // a[i] 为初始数组,下标范围为 [1,

hdu4288--Coder--线段树--离线处理+离散化+想法！

做过的线段树做到现在收获最大的一题～～～以后还要多做几遍～～～学会了左加右减的位移思想，学会了离线处理数据，学会了用lower_bound或者upper_bound寻找hash中某个数值所在的数组下标～～整道题的思路和注释都写在代码里了。 //HDU 4288 线段树离线+离散化#include <cstdio>#include <

Codeforces 538F A Heap of Heaps 离线+树状数组+离散化

题意：给你n个数，这n个数构成1,2……,n-1叉树。问你构成1~n-1叉树，儿子比父亲大（即不符合最小堆的情况）的个数分别是多少。思路：首先把每个询问区间都求出来（每个询问区间分为两个区间，询问[l,r]，则分为[1,l-1]和[1,r]）两个for循环，遇到不存在的区间直接break。复杂度不会超，证明不会证= =|| 然后根据右端点从小到大排序（左端点都是1，因此结构体中不

离散点插值反距离加权法IDW C#实现

看了很多插值方法，总体来看写的都太复杂，简单应用的时候效率提不上去，数学不太好，只能套公式 1、反距离权重 (IDW) 插值介绍反距离权重 (IDW) 插值是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。设平面上分布一系列离散点，已知其坐标和值为Xi，Yi, Zi （i =1，2，…，n）通过距离加权值求z点值，则z值

连续状态方程的离散化例子

连续状态方程的离散化在控制系统中，连续状态方程的离散化是一个重要的步骤，用于将连续时间系统转换为离散时间系统，以便在数字控制器中实现。这通常涉及将连续时间的微分方程转换为离散时间的差分方程。常用的离散化方法前向欧拉法（Forward Euler）简单易实现，但精度较低后向欧拉法（Backward Euler）相对稳定，但计算复杂度较高双线性变换（Tustin 变换）在精度和稳定性之间取得了

3D游戏编程——离散仿真基础

HW2 1. 简答题解释游戏对象（GameObjects）和资源（Assets）的区别与联系。答： GameObjects是我们制作游戏时，游戏中运行的主体（主角）。而Assets指的是我们在制作游戏时，可以用于丰富GameObjects的东西。比如我们创建一个Script脚本，并将其挂在Scene中的一个Cube上，那么这个Cube就是游戏主体，而这个用于使Cube有自己的动作的脚

$哈希表与离散化（题目）$