题意:在一个二维平面上 有三种操作 1.添加一个点 2.删去一个点 3.询问严格在(x, y)右上的点 先取最左 然后最低的 题解:先把x离散化 然后用线段树维护横坐标为x的最大值 同样把每个x开一个set 就可以处理添加和删除操作了 询问(x, y) 就是在横坐标大于x的区域 求第一个最大值大于y ...
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2020-04-29 21:45:20
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是指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。如果随机变量X1和X2独立，是指X1的取值不影响X2的取值，X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布，这意味着X1和X2具有相同的分布形状和相同的分布参数，对离散 ...
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2020-04-28 00:44:07
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Elasticsearch诞生的本意是为了解决文本搜索太慢的问题，ES会默认将所有的输入内容当作字符串来理解，对于字段类型是keyword或者text的数据比较友好。但是如果输入的类型是数字，ES还会把数字当作字符串吗？排序问题还有范围查询问题怎么解决呢？这篇文章就简单介绍了ES对于数字类型（num... ...
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2020-04-27 13:44:18
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随机森林，是指用随机的方式建立一个森林，森林里面有许多决策树，且随机森林中的树与树之间是彼此独立的。在得到随机森林后，当有一个新的样本输入的时候，让森林中的每一棵树分别进行计算并进行统计汇总，得分最多的那个结果为最终的结果。随机森林既可以处理属性为离散值的样本(ID3算法)，也可以处理属性为连续值的 ...
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2020-04-23 00:41:07
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）、回归算法总结： 回归是统计学中最有力的工具之一。机器习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在 ...
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2020-04-22 16:25:55
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归和分类的区别最主要的一个是连续变量的预测，一个是离散变量的预测 损失函数 最小二乘法之梯度下降 梯度下降的动态图 课堂代码 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 线性回归可以应用在流行病学里做一个 ...
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2020-04-22 13:25:49
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 连续变量预测——回归 离散变量预测——分类 线性回归 我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度下降的方法来减少误差 沿着梯度相 ...
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2020-04-22 12:59:04
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modbus有四种数据，DI、DO、AI、AODI: 数字输入，离散输入，一个地址一个数据位，用户只能读取它的状态，不能修改。比如面板上的按键、开关状态，电机的故障状态。DO: 数字输出，线圈输出，一个地址一个数据位，用户可以置位、复位，可以回读状态，比如继电器输出，电机的启停控制信号。AI: 模拟 ...
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2020-04-20 15:41:54
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离散数学课程重点 命题逻辑 本次课的主要内容 ：命题及其表示法；联结词；命题公式与翻译。 本次课的重、难点 ：理解命题的概念和表示方法；弄懂命题联结词否定、合取、析取、条件（视频中称蕴含）和双条件（视频中称等价）的定义，及其与自然语言中相关联结词的联系和区别。掌握命题符号化的方法：（1）找出原子命题 ...
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2020-04-19 22:31:12
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pandas 对索引重命名、离散化处理、异常值处理和随机抽样操作。 ...
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2020-04-19 10:47:08
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