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传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离，并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上，综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等，提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法，该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量，并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明，改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。

CMOS混合信号电路设计

前言 学习中如果碰到问题，参考官网例子： D:\boost_1_61_0\libs\python\test 参考：Boost.Python 中英文文档。 利用Boost.Python实现Python C/C++混合编程 关于python与C++混合编程,事实上有两个部分 extending 所谓python 程序中调用c/c++代码, 其实是先处理c++代码, 预先生成的动态链接库, 如example.so, 而在python代码中import example;即可使用c/c++的函数 . embedding c++代码中调用 python 代码. 两者都可以用 python c

改善败血症治疗策略 这是论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库 评论者评论 表1中的数据清楚地显示了数据集幸存者/非幸存者的失衡率。 学习不平衡会导致分类器的预测模型出现偏差。 但是，作者没有详细说明他们如何通过使用特定的重新平衡方法或对成本敏感的学习方法来解决此问题，但未提供任何评论。 数据集分为固定的75％训练和验证集和25％的测试集。“->作者应使用10倍交叉验证。 如表2所示，尽管他们的专家混合（MoE）方法的性能在数值上优于医师，内核和DQN的性能，但分析这种数值增加的显着性还是不错的。 随机策略会产生什么效果？ 有没有一种方法可以衡量这些方法之间的性能差异的重要性？ 本文未介绍其方法的任何时间性能。 训练这种方法需要多长时间？ 这个培训时间对于为ICU患者制定个性化治疗策略是否可行？ RL和Deep网络都因训练时间长而臭名昭著。 动机 败血症是IC

应用于光子集成的硅基混合集成人工微结构硅波导输出激光器研究

针对自主吸尘机器人非结构化的工作环境及避障的实时性要求，提出融合了超声波传感器和红外传感器的混合视觉算法，并且基于BP神经网络的传感器信息融合技术进行了实验。

演示如何在C#中调用非托管C++的类，是C#C++的混合编程技术的简单示例，VS2010开发 演示如何在C#中调用非托管C++的类，是C#C++的混合编程技术的简单示例，VS2010开发

像阿里巴巴云这样的云提供商通常并广泛使用由固态驱动器（SSD）和硬盘驱动器（HDD）组成的混合存储节点，从而获得各自的好处：SSD的性能和HDD的容量。 这些混合存储节点通常将传入的数据写入其SSD，然后将其刷新到其HDD副本（称为SSD回写（SWB）模式），从而确保低写入延迟。 当全面分析来自阿里云底层大型存储平台盘古的实际生产工作负载时，我们发现（1）存在许多以写为主的存储节点（WSN）； 但是，（2）在SWB模式下，这些WSN的SSD遭受严重的高写入强度和长尾延迟的困扰。 为了解决WSN的这些独特问题，我们提出了SSD写重定向（SWR），这是WSN的运行时IO调度机制。 SWR会根据运行时情况明智地有选择地将部分或全部SSD写入转发到HDD。 通过有效地将过多数量的写入IO从过载的SSD卸载到WSN中未充分利用的HDD，SWR能够充分缓解WSN遇到的上述问题。 这显着提高了整体系统性能和SSD耐久性。 通过在云测试平台上重播从阿里巴巴云收集的生产工作负载跟踪数据，我们对SWR进行了跟踪驱动的评估，结果表明SWR减少了SSD写入的平均延迟和99til-percentile延迟，分别