离散化匿名函数
是指将连续的函数转化为离散的函数，并且对函数的输入和输出进行匿名化处理的过程。离散化是指将连续的数据或函数转化为离散的数据或函数，通常通过将连续的自变量划分为离散的取值来实现。匿名化是指对数据或函数进行隐私保护，使得无法直接识别出数据的个体身份或函数的具体形式。
离散化匿名函数的分类：
- 离散化方法：离散化匿名函数可以通过不同的离散化方法来实现，如等宽离散化、等频离散化、聚类离散化等。
- 匿名化方法：离散化匿名函数可以通过不同的匿名化方法来实现，如数据脱敏、数据加密、数据扰动等。
离散化匿名函数的优势：
- 隐私保护：离散化匿名函数可以对数据进行匿名化处理，保护个体隐私，防止敏感信息泄露。
- 数据处理效率：离散化后的函数可以更好地适应离散数据的处理方式，提高数据处理效率。
- 数据安全性：离散化匿名函数可以增加数据的安全性，减少数据被恶意攻击或滥用的风险。
离散化匿名函数的应用场景：
- 数据挖掘：在数据挖掘领域，离散化匿名函数可以用于对连续数据进行处理，提取数据的特征和模式。
- 隐私保护：在隐私保护领域，离散化匿名函数可以用于对敏感数据进行匿名化处理，保护用户隐私。
- 数据共享：在数据共享领域，离散化匿名函数可以用于对数据进行匿名化处理，实现数据共享的安全性和可行性。
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我有一个名为fun的函数，需要运行以下代码：p = @(theta) integral(@(r)polarfun(r,theta),0,Inf);我是这样做的(n是之前定义的)：
v =
浏览 3提问于2016-08-04得票数 1
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您是否知道将tensorflow或keras约束为一组离散权重并使用离散/刚性激活函数(例如sign或hard-tanh)的方法？可能我将不得不扩展(例如)(相应框架的)密集层类，并定义一个自定义的前向传播函数(及其派生函数)。
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我想如果我保留零，那么离散化我的愿望就会实现。, 10, 1, 2, 4, 5, 5, 6)), class = "data.frame", row.names = c(N
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我从连续状态空间的离散化过渡到函数近似。我的动作和状态空间(3D)都是连续的。我的问题主要是由于混叠错误和长期训练后几乎没有收敛。另外，我不知道如何选择合适的步长进行离散化。给定一个连续的查询/状态，它由N个基函数描述，每个基函数对应于它所属的纵横加成的单个块/平方。2)有谁能给我举一个用python编码的例子吗？(Q学习，离散进退两难，分块编码，函数</em
浏览 3提问于2016-05-04得票数 8
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db << "select age,name,weight from user where age > ? ;" >> [&](int age, string name, double weight) {
浏览 5提问于2022-06-01得票数 0
然后，我对连续控制器进行了离散化，以两种不同的、但等价的方式实现了，这两种离散实现提供了不同的结果--，尽管它们应该是等效的。两个离散控制器都是用相同的离散化方法(Tustin)得到的，但一个是作为一个DLR Xcos传递函数来实现的，另一个是作为P和I分别实现的。附加模型包含上下文中的所有设置，并说明了连续控制器以及两个离散控制器。
“分量离散控制”较好地跟踪连续控制器，而“传递函数离散控制”是不
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我正在使用Eclipse版JavaScript代码格式化程序，并使用带有white: true选项的插件进行代码约定验证。var f1 = function() {但是jshint-eclipse插件提供了一个“函数后缺少空格”的警告。这个插件的正确格式是：
var f1 = functio
浏览 4提问于2012-03-05得票数 4
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因此，我有一个从1到100的值数组，在对每个离散值应用别名时，我需要使其离散。例如： 10 55 70122我的问题也不同于 (类似的标题)。
浏览 1提问于2014-01-27得票数 0
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有时，我不得不用matplotlib直方图离散值。在这种情况下，选择二进制可能是至关重要的:如果您使用10桶直方图0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10，那么其中一个回收箱的数量将是其他的两倍。在其他术语中，绑定大小通常应该是离散化大小的倍数。虽然这个简单的例子比较容易自己处理，但是是否有一个指向库/函数的指针可以自动处理这个问题，包括浮点数据，其中离散化的大小可能由于FP四舍五入而略有变化？
谢谢。
浏览 1提问于2015-05-07得票数 29
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在离散变量(interval方法)之后，我很难检查某个值是否属于某个区间。向量c(1:10)中的离散化a[1] [ 1.0, 2.8) [ 2.8, 4.6) [ 4.6,离散化函数和findInterval不能很好地结合起来？
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离散数据的地块类型
、、、
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我该如何看待来自Drake的线性化系统的显式形式？我想知道A、B和C矩阵，以便明确地写出我的离散时间动力学。另外，Drake中有没有实现离散化的技术？
浏览 17提问于2020-05-06得票数 0
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所以当我使用连续变量函数的无监督离散化时df2 <- discretizeDF.supervised(df1, default = list(method = "caim", breaks = 3如何将间隔转换为离散值，如-1，0，
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我理解在这种情况下，值函数近似是势在必行的。然而，这两个流行的例子都有非常少的可能的离散操作。我有三个问题：
1)如果您没有少量的离散操作，那么处理此类问题的正确方式是什么？为操作A选择离散化步骤也会影响我对状态变量Y离散化的精细程度。我如何选择离散化步骤？非常感谢!
浏览 0提问于2016-04-07得票数 1
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我有以下函数和一组值：我需要使用采样周期Ts=0.01来确定z(n×Ts) = z(n)，因此对函数进行离散化。我尝试使用d2d，但据我所知，只能应用于zpk函数。
还有没有别的办法呢？
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模型本身是线性函数，我们寻找该线性函数的系数。我们通过增加特征交叉，将数据可能具有的非线性特性引入到线性模型中。线性函数y(x_1, x_2) = b +m_1x_1+m_2x_2不能近似这一点。如果我们添加x_3 = x_1x_2，我们可以找到一个表示这一点的模型。最后，我们试图找到一个适合某些数据的函数y。这让我想起了数值求解微分方程。在此，我们将函数y建立为局部基函数y(x) = \sum_i m_i\phi_i(x)之和。为什么我们要用全局基函数而不是局部基<e
浏览 0提问于2019-09-11得票数 0
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