限幅(clipping)，是降低OFDM系统PAPR最直接的方法。
根据峰均比的统计特性可知，高峰平比出现的概率极小，削去过高的瞬时高幅值,降低整个系统的误比特率功能，改善CCDF曲线
根据峰均比的统计特性可知，高峰平比出现的概率极小，削去过高的瞬时高幅值,降低整个系统的误比特率功能，改善CCDF曲线
2020/8/12 20:38:27
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信息论是人们在长期通信实践活动中，由通信技术与概率论、随机过程、数理统计等学科相结合而逐渐发展起来的一门新兴交叉学科。
而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度,能有效反映事件包含的信息。
而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度,能有效反映事件包含的信息。
2019/10/9 2:15:41
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概率论与数理统计教程_第二版_习题与解答_茆诗松_pdf，高清，包含详细目录，默许打开目录
2019/11/24 16:17:27
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
2016/5/11 17:46:49
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蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。
是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。
是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。
蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。
故适用于对离散系统进行计算仿真试验。
在计算仿真中，通过构造一个和系统功能相近似的概率模型，并在数字计算机上进行随机试验，可以模拟系统的随机特性。
是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。
是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。
蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。
故适用于对离散系统进行计算仿真试验。
在计算仿真中，通过构造一个和系统功能相近似的概率模型，并在数字计算机上进行随机试验，可以模拟系统的随机特性。
2015/4/19 11:38:06
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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