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论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data
小白准备讨论班而看的论文，《Causality for Machine Learning》太长了有空再看着玩吧。 惯例先上文献：K. Budhathoki and J. Vreeken, "Accurate Causal Inference on Discrete Data," 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018, pp. 881-886, doi: 10.11ggplot2: display every nth value on discrete axis
every_nth = function(n) { return(function(x) {x[c(TRUE, rep(FALSE, n - 1))]}) } ggplot(mpg, aes(x = class, y = cyl)) + geom_point() + scale_x_discrete(breaks = every_nth(n = 3)) https://stackoverflow.com/questions/52919899/ggplot2-display-every-nth-value-在Python中使用逆变换方法生成随机变量
目标 在仿真理论中，生成随机变量是最重要的“构建块”之一，而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。 概念 给定随机变量U，其中【RTS笔记8】Discrete system
【RTS笔记7】Discrete system Discrete Signals 离散信号Digital Control 数字信号控制Sampling 采样Linear Algebra 线性代数Vector向量：Matrix矩阵：Cramer’s rule克莱姆法则： ，两辆车分别从左右向中间开，速度都是1。路中间有若干个旗子，每经过一个旗子，车的速度会上升1。问多少时间之后两车会相遇？ 题解 这个时间值明显是可以二分的，“已经相遇”当且仅当两车经过的总路程超过 \(l\) 。那么问题转换问怎么求指定时间内某车经过的sage求解离散对数
discrete_log：通用的求离散对数的方法,discrete_log(a,base,ord,operation) discrete_log_rho：求离散对数的Pollard-Rho算法,discrete_log_rho(a,base,ord,operation) discrete_log_lambda：求离散对数的Pollard-kangaroo算法（也称为lambda算法）,discrete_log_lambda(a,base,boundsage之离散对数求解
sage中求解离散对数我目前知道的四个函数：discrete_log(a,base,ord,operation)，discrete_log_rho(a,base,ord,operation)，discrete_log_lambda(a,base,bounds,operation)，bsgs(base,a,bounds,operation)；这四个函数分别是通用的求离散对数的方法，求离散对数的Pollard-Rho算法，求离散对《Introduction to discrete event systems》学习笔记---第一章
文章目录第一章1.1 INTRODUCTION1.2 SYSTEM AND CONTROL BASICS1.2.1 The Concept of System1.2.2 The Input–Output Modeling Process1.2.3 The Concept of State1.2.4 The State Space Modeling Process1.2.5 Sample Paths of Dynamic Systems1.2.6 State SpacesCLESSON 3- Discrete Memory-less Sources
1. Entropy H[X] - bounds on Lmin 2. Huffman’s algorithm for optimal source codeLESSON 2-Discrete Source Encoding
Keywords: Source types, Discrete source coding, Kraft inequality 1. Source classes About Figure 1.1 in LESSON1, the source encoder converts the sequence of symbols from the source to a sequence of binary digits, preferably using as few binary digitsUVA1426 Discrete Square Roots
思路：\(exgcd\) 提交：\(2\)次 错因：输出格式错误OTZ 题解： 求：\(r^2 ≡ x \mod N , 0 \leq r < N\)，并且题目会给出 \(x,N\) 和一个合法的\(r_0\)。 原式可以转化为 \(r^2-r_0^2\equiv 0 \mod N\) 即 \((r+r_0)*(r-r_0) \equiv 0 \mod N\) 可以得到 \((r + r_0)*(r - r_0) = k * n\) 假[翻译] 禁用双GPU笔记本电脑的独显 Disabling discrete graphics in dual-GPU laptops
来源：https://www.tonymacx86.com/threads/guide-disabling-discrete-graphics-in-dual-gpu-laptops.163772/ Overview 概述 The purpose of this guide is to show you how to disable the discrete graphics device with DSDT/SSDT edits in “switched” dual-GPU laptops论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data
Accurate Causal Inference on Discrete Data 这个组在因果学习尤其是离散变量因果定向方面做了很多相关的工作。本文还算是比较近的一篇。 本文提出的是一个利用信息熵和ANM模型来对两个变量的因果性进行确定的算法。这里的数据集只考虑离散数据集。 仍然沿用前面说过的ANMUVALive - 4270 Discrete Square Roots (扩展欧几里得)
给出一组正整数$x,n,r$，使得$r^2\equiv x(mod\: n)$，求出所有满足该等式的$r$。 假设有另一个解$r'$满足条件，则有$r^2-r'^2=kn$ 因式分解，得$(r+r')(r-r')=kn$ 将$n$分解成$a*b$，则有$\left\{\begin{matrix}r+r'=xa\\ r-r'=yb\end{matrix}\right.$ 两式相加得$2r=xa+yb$，这是一个二元线