网络类型按照地理覆盖范围来划分,网络可以分为局域网(Local Area Network)、城域网(Metropolitan Area Network)和 广域网(Wide Area Network)。局域网(LAN)在某一地理区域内由计算机、服务器以及各种网络设备组成的网络。局域网的覆盖范围一般是方圆几千米以内。 典型的局域网有: 一家公司的办公网络,一个网吧的网络, 一个家庭网络等。城域网(M
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2023-07-21 01:38:43
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1，为什么要用到网络， 只有通过网络跟外界进行数据交互，数据更新，应用才能保持哦新鲜、活力如果没有网络，也就缺少数据变化。变成一滩死水。2， 良好的移动网络应用 ＝ 良好的UI ＋ 良好的用户体验 ＋ 实时更新的数据。新闻；视频音乐；lbs电商社交客户端。（client） 移动应用服务器（server）：为客户端提供服务，提供数据，提供资源的机器。请求，向服务器索取数据的一种行为。响应
一、IPv4:是Internet Protocol version 4（网际协议版本4）的英文简称，而中文简称为“网协版4”二、IPv4协议：网际协议版本4（英语：Internet Protocol version 4，IPv4），又称互联网通信协议第四版，Pv4是一种无连接的协议，操作在使用分组交换的链路层（如以太网）上。此协议会尽最大努力交付数据包，意即它不保证任
# 理解 Python 中的连续型与离散型数据
在数据科学与机器学习中，我们常常需要区分连续型数据和离散型数据。这篇文章将指导你理解这两个类型，并通过 Python 实现相应的数据分析功能。
## 1. 流程概述
首先，我们需要了解整体流程，以下是实现整个任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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[MatDEM](矩阵离散元MatDEM) 是南京大学刘春副教授自主研发的的岩土体大规模离散元模拟软件，该软件采用创新的 GPU 矩阵计算法和三维接触算法，能够时间数百万颗粒的离散元模拟，在岩土工程领域的许多大变形问题中具有广泛的应用。根据目前我所掌握的信息，MatDEM 的计算效率是要优于商业离散单元法软件 PFC2D&3D。此外，MateDEM 为开源软件，并且基于 Matlab 实现
简单概括，流程型与离散型有如下不同？
流程型制造使用配方或食谱。 离散制造使用物料清单（BOM）。 离散制造商顺着工艺路线进行组装，而流程制造商则多批量混合。 因此，离散制造商 - 包括按库存生产，按订单生产和组装订生产需要复杂周全的计划，调度和跟踪功能，以改善运营和盈利能力。
而具有批量或连续操作的流程型制造商依赖于复杂的跟踪和调配机制来保证高效的加工执行。离散制造就是组装东西
离散型变量的值可以列举出来。 连续型变量的值不能列举。 ...
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2021-09-06 20:08:00
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### Python如何区分连续型和离散型变量
在机器学习和数据分析中，数据变量可以分为连续型和离散型两种类型。连续型变量可以取任意值，而离散型变量只能取有限个值。Python提供了多种方法来区分连续型和离散型变量，本文将介绍其中几种常用的方法并给出相应的代码示例。
#### 1. 观察变量的取值范围
连续型变量的取值范围通常是一个连续的区间，可以通过观察变量的最小值和最大值来判断。如果变量
原创
2023-08-19 07:42:47
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## Python如何区分连续型和离散型变量
在机器学习和数据分析中，我们经常需要处理各种类型的变量。其中，最基本的分类是连续型变量和离散型变量。连续型变量是指在一个区间范围内可以取无限个值的变量，而离散型变量是指只能取有限个值的变量。本文将介绍如何使用Python来区分连续型和离散型变量，并通过一个具体的问题来解释这个过程。
### 连续型变量和离散型变量的区别
在开始之前，我们先来回顾一
原创
2023-09-01 06:44:42
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一.机器学习应用场景1）自然语言处理2）无人驾驶3）计算机视觉4）推荐系统二.特征工程1.数据类型1）离散型数据由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数数据，所有这些数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他们的精确度。2）连续型数据变量可以在某个范围内取任一数，即变量的取值可以是连续的，如，长度、时间、质量值等，这类整数通常是非整数，含有小数部分。 注：只要记住一点，离
数据的提取数据集的网站常用数据集的结构组成特征工程的描述字典特征数据抽取文本的特征抽取TF-IDF(重要性的特征处理)归一化(MinMaxScaler标准化(standarScaler)缺失值处理:(imputer) 数据集的网站kaggle:https://www.kaggle.com/ uci:http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php scikit-le
目录1 离散型随机变量1.1 （0-1）分布1.2 伯努利试验1.3 二项分布1.4 几何分布1.5 泊松分布2. 连续型随机变量2.1 分布函数与概率密度函数2.2 均匀分布2.3 指数分布2.4 正态分布2.4.1 标准正态分布2.4.2 一般正态分布References 1 离散型随机变量离散型随机变量指的是取到的值时有限个或者可列无限多个的随机变量。有限个值很好理解，但是可列无限多个值就
一、直方图理论灰度级范围[0，L-1]的数字图像的直方图是离散函数 其中r的k是第k级灰度值，n的k是图像中灰度为r的像素个数。二、普通直方图def plot_demo(image):
"""
:param image: hist(
x, bins=None, range=None, density=False, weights=None,
cumu
连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。离散化有很多种方法，这使用一种最简单的方式去操作，例如：原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184假设按
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2023-06-27 09:11:12
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一.高级处理——数据离散化学习目标目标
应用cut、qcut实现数据的区间分组应用get_dummies实现数据的one-hot编码应用
找出股票的涨跌幅异动（异常）值1 为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。2 什么是数据的离散化连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个
使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型一、有序型离散变量处理什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：二、无序型离散变量处理衣
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2023-10-09 09:12:53
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数据结构学习总结（一） 我们讨论的数据结构，一般是指数据在内存中的组织形式。从本质上来说，数据在内存中有两种存储方式。一种是连续存储，另一种是离散存储。连续存储是指数据存储时，在内存中是连续不间断的，而离散的则是指不连续的，间断的。连续存储由于数据存储时连续的，故而知道了第一个元素的地址，就可以推知其他元素的位置，从而遍历所有数据；也是由于同样的原因，连续存储的存储单元（un
你NFR了吗？NFR，即非功能性需求 (Non -Functional Requirements) ，即系统能够完成所期望的工作的性能与质量。具体包括如下内容：– 效率： 软件实现其功能所需要的计算机资源大小，“时间 -空间”；– 可用性： 用户使软件的容易程度，和学习；– 可维护性： 软件适应“变化”的能力，系统很容易被修改从而新需求 或采用新的算法、数据结构能力；– 可移植性： 软件不经修改或
引入：有些随机变量,它全部可能取到的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量:例如，掷骰子朝上一面的点致，一唇夜 110 接到的呼叫次数等均为离散型随机变量.2.2.1 离散型随机变量的分布律 定义2.3 设X是一个离散型随机变量，若X的全部可能取值为 X1，X2则Xi取龙，的概率P{X=2.1=力，i=1.2…称为子的概率分布或简称分布律，也可以称为
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2023-11-07 15:04:58
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1.离散型
1.1 单点分布单点分布(one-point distribution)亦称一点分布，或称退化分布，是一种最简单的离散型分布。假如随机变量X仅取数值a，即P{X=a}=1，则称随机变量X服从单点分布或退化分布。单点分布的均值E(x)=a，方差Var(x)=0。如果
