entropy

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    我們對數據庫中的日期有一個非常愚蠢的數據要求。小時,月,日,年,分,&存儲在單獨的列中。顯然,這對於查詢日期範圍尤其是使用實體框架並不理想。 我們決定創建一個名爲combinedDate的新列,它是一個帶有相關日期信息的SQL smalldatetime。在嘗試更新我們的數據庫時,我們的應用程序只是凍結並且從未完成更新。我們的測試數據庫只有8400行,所以這絕對不應該是一個大問題。 我們應該使用存

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    我使用Weka的信息增益的屬性選擇功能,我試圖找出Weka在處理連續數據時使用的具體公式。 我理解熵的常用公式爲this,因爲數據中的值是離散的。我明白,在處理連續數據時,可以使用微分熵或離散值。我試着看着Weka對InfoGainAttributeEval的解釋,並且已經瀏覽了很多其他的參考資料,但找不到任何東西。 也許它只是我,但誰會知道Weka如何實現這種情況? 謝謝!

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    我創建了一個使用套接字的select和tkinter聊天系統,但是如果客戶端重新啓動,它將無法再次連接,直到我重新啓動服務器。 這是客戶端代碼: from tkinter import * import tkinter.scrolledtext as tkst import socket import threading import time class myChatProgram

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    我如何配置curl使用/ dev/random作爲entropy的唯一來源? 我試過的是。 --with-random=/dev/random. 但儘管如此,當我這樣做strace的捲曲--help它爲我打開/ dev/urandom的的。 有什麼我失蹤?

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    在android studio中,我正在試驗GAE雲端點並能夠從JPA註釋的實體類生成端點。但是,如果我使用JDO註釋定義實體類,則禁用生成端點的選項(工具 - > Google雲端點 - >生成端點)。 如何爲JDO註釋實體類添加生成端點的支持?

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    您好,我需要計算文件的階m的熵,其中m是位數(m < = 16)。 所以: H_m(X)= - sum_i = 0到i = 2^m-1個{(P_I,M)(log_2(P_I,M))} 所以,我想創建一個輸入流來讀取文件,然後計算每個由m位組成的序列的概率。 對於m = 8,這很容易,因爲我考慮了一個字節。 由於這個m < = 16我試圖考慮爲原始類型short,將short的每個short存儲在數

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    我環顧四周,並出人意料地沒有像儘管Scikit學習,爲全面互信息(直方圖)度量庫中找到了逐點互信息(Wiki PMI)計算的易用性框架或現有的代碼。這是Python和熊貓的背景! 我的問題: 我有一系列[X,Y]每行中示例的數據幀,並希望計算一系列PMI值的按式(或更簡單的一個): PMI(x, y) = log(p(x,y)/p(x) * p(y)) 到目前爲止,我的做法是: def pmi_f

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    在複製函數的測試過程中,我將數據從/ dev/random複製到/ dev/null並測量吞吐量。在我的Debian測試機器上,我一直獲得大約200 kb/s的速度。在Ubuntu 14.04上,Ubuntu測試和運行Linux 3.12.53-40(無名)的服務器上,我得到2個字節/秒。 維基說的/ dev /隨機只具有有限的熵池和塊時是空的。然而,我無法找到關於Debian如何更快生成的任何內

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    熵的量通常在[0,1]範圍內。但運行後 E = entropy(I) E是[0,1]之間表示灰度圖像的熵的標量值I的E> 1.I希望即請引導我或建議另一個功能。

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    有人能給我一個清晰和簡單的最大熵分類的定義嗎?如果有人能夠提供一個明確的比喻,這將會非常有幫助,因爲我正在努力去理解。