非均衡学习

技术上，当处理非方阵问题时，通常难以直接应用反函数求解。为了在Matlab中获得均衡器的抽头系数，我们采用了特定的编程方法。

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

本代码实现 MATLAB 中的直方图均衡化算法，用于图像处理实验。

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek

这是一个简易的matlab实现，演示了如何在没有matlab函数的情况下进行直方图均衡。

等值和非等值连接的 SQL 写法，和你写普通多表查询差不多，但稍微绕点，尤其是非等值连接这块，多人一不留神就写成了笛卡尔积，查出来一堆莫名其妙的数据。这个资源就比较实在，讲得挺清楚，例子也贴得全，基本从FROM写法、AS取别名，到WHERE条件怎么写，都有。 等值连接就是把多个表的字段通过WHERE或者ON连起来，比如：subject.GradeID = grade.GradeID，这样查出来才是有交集的记录。而非等值连接嘛，一般用在比如分数段、等级那种场景，得靠区间匹配，不是单纯的相等。 嗯，顺手还列了好几个相关文章，如果你对优化、应用案例感兴趣，可以点过去看看。像非等值连接优化、实用操作示

使用Matlab中的递归最小二乘（RLS）算法实现均衡技术

负载均衡在 Kafka 消息系统里有两部分：生产者的负载均衡和消费者的负载均衡。生产者通过一个到所有 broker 的连接池发送消息，决定消息要发到哪个 partition，由 partitioner 来决定。这个 partitioner 是应用程序实现的。消费者和 broker 之间的负载均衡是通过 zookeeper 来实现的。所有的 broker 和消费者都会在 zookeeper 上注册，zookeeper 会保存它们的元数据信息。当某个 broker 或消费者发生变化时，其他的 broker 和消费者都会得到通知，这样就能确保系统的负载均衡和稳定性。如果你需要理解这些机制，可以参考这

根据理想全通滤波器特性，设计均衡器以消除信道传输后线性调频信号的失真。通过对比各通道与参考信道的特性，采用FIR滤波器模拟抛物线型群时延的IIR滤波器。此外，探究了信噪比对均衡效果的影响。

Simulink 模型展示了自适应滤波器如何适应和校正信道对信号的影响，有助于分析和研究。可查看自适应滤波器权重、符号散点图、滤波器频率响应等范围。通过该模型，您可以看到滤波器如何逐渐根据信道更改权重。