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。

逻辑非的用法，真挺适合初学 MySQL 的你去过一遍的。讲的是!这个运算符——单目逻辑非，理解起来其实不难。你要是之前接触过布尔值，那就更轻松了，true变false，反之也一样。 逻辑非的特点是简洁直接，用在布尔表达式前面就能立马得到反转结果。像!true直接变false，没啥绕弯的地方，适合写判断逻辑的时候用。 比如你在 SQL 里一些判断条件时，NOT操作其实就是!的文字版。写复杂点的筛选语句时，用逻辑非会让代码更清晰。像下面这样： SELECT * FROM users WHERE NOT active; 这类 PPT 讲得比较通俗，适合快速过一遍概念。有点像你平时一边喝咖啡一边扫一眼

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。

NIO（New Input/Output）是 Java 的一种非阻塞 I/O 模型，适合大数据时的高效数据传输。它允许单线程多个通道，避免了为每个通道创建线程的开销，适合高并发场景。在 NIO 中，核心组件包括通道（Channels）、缓冲区（Buffers）和选择器（Selectors）。通过这些组件，NIO 可以在不阻塞线程的情况下高效地管理大量并发连接，适合大数据的应用环境。比如 NIO 用于 Tomcat 服务器，单线程就能多个客户端连接，避免了传统 I/O 的高资源消耗。如果你在做大数据项目，理解 NIO 的源码实现，掌握它的使用技巧，可以有效提升效率。

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

稀疏表示的玩法里，K-SVD算是个老熟人了。它是训练字典（也就是一堆基础向量）的一把好手，用起来思路清晰、效果还挺不错。非负变体也挺实用，是你在图像、语音这些非负数据时，就会发现它蛮顺手的。K-SVD 的核心就是两个步骤：先找出每个信号的稀疏系数，再更新字典。和 K-Means 挺像，但不是搞聚类，是搞信号还原。你甚至能用它来降噪，比如配合OMP去人脸图像，效果一看就知道。它的非负版本就更细腻了，约束系数和字典都是非负的，适合图像像素、语音频谱这种不能出现负数的场景。用法也不复杂，约束多点，但也更贴合实际数据。你要是常在做图像、语音识别或者搞点推荐系统，非负 K-SVD值得你试试。还有，别忘了

使用Matlab中的递归最小二乘（RLS）算法实现均衡技术