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度量空间笔记整理及教材不严谨之处分析
以下笔记整理基于 Walter Rudin 所著的 《Principles of Mathematical Analysis Third Edition》（数学分析原理第三版），在下文以及标题中简称为教材. 定义1：度量空间 度量空间（metric space）是一个集合，记为 X，其元素称作点，在 X 上定义一个适用于其中任意两点 p 和 q 距离函数 d(p, q)，该函随机网络中的孤立点(片)处理
在用ER随机图生成随机网络的时候，如果连接概率设置得小，很有可能会产生孤立的节点或者比较小的分散的连通片，这对分析网络的性能造成了一定的困扰。 有些情况下不想出现孤立点，否则在网络处理的时候会很不方便，采用最大连通片的模式来消除孤立点，连通片求解对于有向网络和无向网络CF1621F Strange Instructions 题解
给出一个 01 串 \(s\)，每次可以进行以下操作： \(00 \to 0\)，收益为 \(a\)。 \(11 \to 1\)，收益为 \(b\)。 删除一个 \(0\)，代价为 \(c\)。 要求相邻两次操作的型号的奇偶性必须不同，你可以进行任意多次操作，问最后的收益最大值。 \(|s| \le 10^5,1 \le a, b, c \le 10^9\) 贪心1、热力学模型-熵
通俗意义上去理解熵，熵值越大----混乱程度高-----可能性大 熵越大，意味着发生的可能性越大。而整个宇宙，自发地朝着可能性更大的方向，也就是熵更大的方向在发展，这就是 熵增原理 的更准确的描述 基于上面熵的初步认识，可以简单应用生活中几个例子 1.如果随波逐流，一个普通人的人生更大可16条职场经验分享给你
1.如果你是个普通人，坚持在一个领域深挖是回报率最高的做法。 十年前你看到机械专业火，你从计算机转到机械;五年前你看到土木工程火，你又从机械转到土木;今年计算机火了，但是你再也转不回去了。专业这东西，都是三十年河东，三十年河西。如果没有足够的前瞻眼光，就认定一个方向，踏踏实实的这个社会不缺聪明人，稀缺的是善良
01. 善良的人 我一直都喜欢善良的人，这是我交朋友的底线。 在上学的时候，经常有一些同学因为各种原因，被大家所孤立，比如家里比较贫困，比如行为有些障碍，那时候我们年纪都很小，当有人带头欺负他们的时候，大部分同学可能为了所谓的合群而不和他们交往。 可能是小时候武侠小说看得太多，我Task04-高维数据异常检测
#异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging 孤立森林 文章目录 1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、总结 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK5】
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK5】 前言1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、代码实践5、总结6、练习 前言 异常检测TASK5主要内容： 学习高位数据的异常检测方法 了解集成方法的思想理解feature bagging原理掌握孤立森林算法 内容来自datawhal异常检测-task5-集成方法
学习目标： 学习异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging孤立森林 学习内容： 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距使用孤立森林进行异常检测
异常检测是对罕见的观测数据进行识别，这些观测数据具有与其他数据点截然不同的极值。这类的数据被称为异常值，需要被试别和区分。造成这些异常现象的原因有很多:数据的可变性、数据收集过程中获得的错误，或者发生了一些新的、罕见的情况。 管理这些离群值很有挑战性的，因为通常不Datawhale组队学习21期_异常检测_Task5：高维异常
异常检测——高维数据异常检测主要内容包括：Feature Bagging孤立森林 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。异常检测——高维数据异常检测
主要内容 Feature Bagging 孤立森林 引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度异常检测（五）--- 高维数据的异常检测
五、高维数据的异常检测 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。 维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离异常值检测方法（Z-score,DBSCAN,孤立森林）
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clc; clear all; close all; %点检测测试图像（Detection of Isolated Points） I=im2double(imread('D:\Gray Files\10-4.tif')); [M,N]=size(I); %% %===========================孤立点检测===================================== %输出图像 g=zeros(M,N); %拉普拉斯内核（LaplVLAN 攻击
VLAN攻击 默认交换机接口模式为auto或desirable ，主机模拟交换机发送DTP协商帧，建立trunk链路。 学习交换网络中的某些重要信息，发送 VTP/BPDU等信息干涉交换网络工作 解决方案：将连接用户的接口设置为access接口 ； 在trunk 链路中针对Native 打标记. Private VLAN ：私有 Primar第一天：数据结构和算法
1.什么是数据结构？什么是算法？ 广义：数据结构是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法 狭义：是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、堆、栈、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶，我们可以直接拿来用 图书储藏书籍、图书管理员一般会将书籍分门别类进SQL SERVER-孤立用户
--SQL SERVER用户管理分为两层，实例级的login和数据库级的用户--login的SID和数据库用户的SID必须一样才行--数据库搬迁login在重建时生成新的sid，与原来数据库的用户SID对应不上所以就成了孤立用户--每个login有唯一的SID，域账号为域里的SIDSELECT * FROM master.sys.server_princiCodeForces 209C Trails and Glades[构造]
欧拉回路是经过所有边仅一次 无向图有欧拉回路的条件是:每个点的度数都是偶数 并且图连通（可以有孤立点） #include <cstdio> #define N 1000007 int f[N],I[N],d[N],n,m,u,v,A; int F(int x) {return x==f[x]?x:f[x]=F(f[x]);} int main() { d[1]=2;//孤立点不需要连边 但一定要经