直线插补

44.Algorithm Gossip: 插补搜寻法 说明 如果却搜寻的资料分布平均的话，可以使用插补（Interpolation）搜寻法来进行搜寻，在搜寻的对象大于500时，插补搜寻法会比 二分搜寻法 来的快速。 解法 插补搜寻法是以资料分布的近似直线来作比例运算，以求出中间的索引并进行资料比对，如果取出的值小于要寻找的值，则提高下界，如果取出的值大于要寻找的 值，则降低下界，如此不断的减少搜寻的范围，所以其本原则与二分搜寻法是相同的，至于中间值的寻找是透过比例运算，如下所示，其中K是指定要寻找的对象， 而m则是可能的索引值： 代码示例 # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <time.h> # define MAX 10 # define SWAP(x,y) {int t; t = x; x = y; y = t;} void quicksort ( int [ ] , int , int ) ; int intsrch ( int [ ] , int ) ; int main ( void ) { int number [ MAX ] = { 0 } ; int i , find ; srand ( time ( NULL ) ) ; for ( i = 0 ; i < MAX ; i ++ ) { number

最近有个项目，需要使用XY两轴十字滑台做圆弧和直线轨迹。进而由西门子PLC去查询相关信息。了解到了以下信息。 插补（interpolation）运动是控制器根据输入点坐标值，对起始点和目标点之间的轨迹做密化的操作，在数控机床上，就是使用硬件或者软件算法将刀具工作点的运动轨迹有限次的逼近预定轨迹的操作。因为控制器输出对每个轴而言，只是一串脉冲信号或者通过通信在通信周期内给出的位置命令信号，所以，可以认为控制器给出的插补运动由电机实际执行后，其实是有限个直线段拟合出来的轨迹。控制器把命令按时间划分为有限个区间，每个区间向关联的驱动器发出多个预定的命令，驱动器再实现为一小段行程，最终，相关轴的有限个极小距离运动从宏观上看就成了规划的实际运动。这个有限的时间区间内，控制器会通过响应的算法计算下一个时间段运动的小段行程值。这个区间越小，控制器的插补控制精度越好，但也不是无限小就无限好。因为刀具加工，振动以及其他因素的影响，小到一定程度以后，再继续小下去实际产出的效果可能不及继续细分的开销。 常用的插补运动有： 这几项插补运动方式需要大量的计算，所以一般插补运动功能的实现，由专用的控制器或控制芯片去做运算，主控制器只负责芯片间的通讯或控制。 通过查资料，发现，我比较熟悉的西门子品牌既能使用插补算法又能做普通工艺处理的控制器有S7-300T和S7-1500T两个系列，这个跟供应商沟通过

特征工程系列：数据清洗 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见， 特征工程在机器学习中占有相当重要的地位 。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么？ 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。 特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论数据预处理的方法及实现。 特征工程是机器学习中最重要的起始步骤，数据预处理是特征工程的最重要的起始步骤，而数据清洗是数据预处理的重要组成部分，会直接影响机器学习的效果。 0x01 数据清洗介绍 数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。 0x02 格式内容清洗 1.格式内容问题产生的原因