最近在研究图计算的性能，需要构造不同的测试数据对图算法进行压测，其中就涉及到均匀图的概念。因为做的是理论测试，因此就需要一种理论上绝对均匀的图测试数据，接下来我们就讨论一下绝对均匀图的生成。一、何为绝对均匀图？为了方便讨论，我们只讨论无向图，而且图中的边是无权值的，且两点之间只能存在一条边，即边仅代表结点之间的关联。从图论角度出发，我们都知道图都是由结点以及结点之间的关联边组成的。直观上理解，绝对
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2024-09-25 10:41:48
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一、正交设计与均匀设计的对比1、正交设计的特点： ①更适用于因素数目较多而因素水平不多的实验；②为了保证整齐可比性，实验次数至少是因素水平数的平方。2、均匀设计的特点：①用于多因素多水平的实验设计中具有很大的优越性；②只有均匀分散性（保证选取的样本点具有代表性），没有整齐可比性（不能用直观分析法）；③实验次数一般是因素水平的数目，或者是因素水平数目的倍数，而不是水平数目的平方，因此当因素数目较多时
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2023-11-28 11:44:12
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目录迫零均衡器 最小均方误差均衡信道均衡的基本原理就是对经信道传输后抵达接收端的信号进行与信道特性相反的处理，可以视作反向滤波，用于抵抗不理想信道引起的信道失真，并最终将接收到的信号准确恢复出来。均衡技术实际上是一种补偿技术，主要是为了弥补信道中各种失真尤其是符号间干扰（ISI)对于信号的影响，因此，在设计均衡器的时候，通常是先经过信道估计获得信道特性之后再设计的。毫米波信道一般都是频率
电子科技大学 实验设计方法绪论实验：去做实验验证某个已知结论；试验：去做实验探索某个未知结论。 实验设计方法：把数学上优化理论、技术应用于试验设计中，科学的安排试验、处理试验结果的方法。或者是，采用科学的方法去安排试验，处理试验结果，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技术方法。田口正交设计法，Taguchi 田口玄一。 华罗庚优选法，华罗庚是中国的实验设
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2024-01-01 10:37:00
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试验设计必须遵循以下原则：重复、随机、局部控制。重复即每个处理都要有至少2个试验单位，目的是估计试验误差，降低试验误差。若只有1个观测值，无法估计试验误差。平均数抽样误差估计值大小与重复次数的平方成反比，适当提高重复次数课降低试验误差，但重复次数过多，试验动物也将增多，初始条件难达成一致，不一定降低误差。若初始条件差异大，可多重复几次。随机即随机分组，避免主观倾向，排除非实验因素的影响，目的是获得
1.简介正交试验设计法(Orthogonal experimental design), 是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗卡瓦理论导出的“正交表”，合理的安排试验的一种科学的试验设计方法。（假如进行测试时有大量数据和大量场景，可以依据类似于穷举法来设计一个正交实验。）2.解释 正交试验设计法分为： ◆指标:通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标 ◆因子(因素Facto
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2023-12-24 14:20:59
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正交试验法的特点有：(1). 试验点的分布是均衡的。均衡分散性是用正交表安排试验的最重要的特点之一。(2). 各因素水平出现的次数相同。因素各水平在试验中变化有规律，试验结果用平均值就能方便地进行比较，这种特性称为整齐可比性。选择正交表的原则：(1).能容纳所研究的因素数和水平数。(2).选用试验次数最少的正交表。1.3.2均匀实验设计方法不考虑整齐可比，而让试验点在试验范围内充分均衡分散，则可以
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2023-11-25 17:46:42
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# 均匀分配Java实现
## 引言
在开发过程中，有时候我们需要将一组数据按照某种规则均匀分配到多个目标上。本文将教会你如何使用Java实现这一功能。
## 问题定义
我们需要将一组数据按照均匀分配的方式分配到多个目标上。具体来说，我们有n个数据和m个目标，我们希望每个目标上的数据数量尽量相等。
## 解决方案
我们可以使用以下步骤来实现均匀分配的功能：
1. 计算每个目标上的数据数量：
原创
2024-02-14 07:29:27
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# Python均匀采样的实现方法
## 1. 简介
在数据分析和机器学习中，经常需要从大量的数据中进行随机采样以获取样本集。均匀采样是一种常见的采样方法，它可以保证每个样本被选中的概率相等，从而保证采样结果具有一定的代表性。本文将介绍如何使用Python实现均匀采样。
## 2. 实现步骤
下面是实现均匀采样的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2024-01-16 12:20:32
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1 >>> a=mat(zeros((3,2)));
2 >>> uniform(size=a.shape)
3 array([[ 0.08886636, 0.37942544],
4 [ 0.37711361, 0.3751705 ],
5 [ 0.11307029, 0.05820116]]) 使用uniform函
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2023-07-05 22:45:34
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# Python随机均匀分布实现
## 引言
在开发过程中，我们经常需要使用到随机数。而均匀分布的随机数是一种非常常用的随机数分布方式。本文将介绍如何在Python中实现均匀分布的随机数生成，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程概览
下面的表格展示了实现“Python随机均匀”的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入random模块 |
|
原创
2023-10-17 07:24:57
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步骤2：对于每一个链接，获取它的网页内容。很简单，只需要打开urls.txt文件，一行一行地读出来就可以了。也许这里会显得多此一举，但是基于我对解耦的强烈愿望，我还是果断地写到文件里了。后面如果采用面向对象编程，重构起来是十分方便的。获取网页内容部分也是相对简单的，但是需要把网页的内容都保存到一个文件夹里。这里有几个新的用法：复制代码 代码如下:os.getcwd()#获得当前文件夹路径os.pa
问题：从 1到n个数中随机选出m个不同的数。（编程珠玑12章）第一种算法，从r个剩余的整数中选出s个，以概率s/r选择下一个数 1 initialize set S to empty
2 Size:=0
3 while Size<m do
4 T:=RandInt(1,N)
5 if T is not in S then
6 insert T i
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2024-09-15 18:55:51
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这几天在一个项目上需要用到K均值聚类算法，以前都是直接利用百度老师copy一个Kmeans算法代码，这次想自己利用已知的算法思想编写一下，编写才知道，虽然熟悉了算法思想，真正实现时，还是遇到不少bug，这就是小学老师说的"眼高手低"，还是需要亲自动手实现一下，才算真正的掌握思想。回顾一下Kmeas算法思想，将若干元素聚为k类，使之，每一类内的元素相似度较高，类间的元素相似度较低，达到将若干元素划分
一、Java流程控制1.用户交互Scanner基础语法//基本语法：
Scanner s=new Scanner(System.in);
//通过Scanner类的next()与nextLine()方法获取输入的字符串，在读取之前我们一般需要使用hasNext()与hasNextLine()判断是否还有输入的数据
//举例：
package com.study.scanner;
import
Lens shading(镜头渐晕), Light falloff(光衰减), Vignetting(渐晕)图像的均匀性检测分为亮度均匀性检测和色度均匀性检测，我们可以从产生不均匀性的原因去分析处理图像。图像非均匀性通过均匀性和均匀互动性来衡量。 测试系统还可以测量其他传感器不均匀性，包括颜色均匀性，固定像素， 局部灵敏度变化和噪声。 它们在Imatest Master和IS中
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2023-12-21 02:50:53
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发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
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2023-10-12 13:25:15
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圆内的均匀随机点前言最近遇到一个问题，需要在以一个坐标为中心的区域内生成一组均匀分布的随机点，首先想到的就是以圆作为区域。圆内随机点方法1:根据x2+y2=R2x2+y2=R2,那么自让想到可以先随机生成[-R,R]间的横坐标x，然后生成[−R2−X2−−−−−−−√,R2−X2−−−−−−−√−R2−X2,R2−X2]范围内的随机数y，那么(x,y)自然也就是在圆内的随机点了。写一段代码看一看:
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2024-07-12 20:39:00
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均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数， 几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。然而，即使是如此简单的分布，其采样过程也并不是显然的，需要精心设计一定的策略。如何编程实现均匀分布随机数生成器？ 首先需要明确的是，计算机
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2023-08-02 20:36:36
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