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数据收集和预处理：这一步涉及到从不同的来源收集数据，并对其进行清洗、转换和标准化，以便于后续的分析。 特征选择和提取：这一步涉及到从数据中选择和提取与分类任务相关的特征或属性。特征可以是数值的、类别的或文本的。特征选择和提取的目的是降低数据的维度，减少噪声和冗余，提高分类的准确性和效率。。
提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。 机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而，现实世界中的数据，例如图片、影片，以及感测器的测量值都非常的复杂、冗长又多变，如何有效的提取。
ti qu te zheng de ma fan ， yun xu ji suan ji xue xi shi yong te zheng de tong shi ， ye xue xi ru he ti qu te zheng ： xue xi ru he xue xi 。 ji qi xue xi ren wu ， li ru fen lei wen ti ， tong chang dou yao qiu shu ru zai shu xue shang huo zhe zai ji suan shang dou fei chang bian yu chu li ， zai zhe yang de qian ti xia ， te zheng xue xi jiu ying yun er sheng le 。 ran er ， xian shi shi jie zhong de shu ju ， li ru tu pian 、 ying pian ， yi ji gan ce qi de ce liang zhi dou fei chang de fu za 、 rong chang you duo bian ， ru he you xiao de ti qu 。
每个整数角度的正弦值，在后面的程序需要正弦值的时候，使用查找表从内存中提取临近角度的正弦值而不是使用数学公式进行计算。 在计算机出现之前，人们使用类似的表格来加快手工计算的速度。非常流行的表格有三角、对数、统计density函数。另外一种用来加快手工计算的工具是计算尺。。
提取尽可能多的信息。 估计理论的全部目的都是获取一个估计函数，最好是一个可以实现的估计函数。估计函数输入测量数据，输出相应参数的估计。 我们通常希望估计函数能最优，一个最优的估计意味着所有的信息都被提取出来了；如果还有信息没有提取出来，那就意味着它不是最优的。 一般来说，求估计函数需要三步：。
。最后提取最终哈希的前dkLen位作为密钥。因此PBKDF1存在大小限制。 当使用 HMAC 作为其伪随机函数时，PBKDF2 有一个有趣的特性。可以简单地构造任意数量的不同密码对，并且每对密码对都存在冲突。如果提供的密码长于底层HMAC散列函数。
函数。任何携带信息的物理量皆可以作为信号。信号本身所携带的信息是我们的目的，从中提取有需要有用的信号，抑制干扰部分是信号处理的目标。 按照信号时间向量的不同，可以分为：连续时间信号（Continuous-Time）和离散时间信号（Discrete-Time）。连续信号是时间的连续函数，而离散信号是时间的离散函数。。
世纪30 年代问世，并于20 世纪中期进入商业化应用阶段，这种电子仪器能够在极强噪声环境中提取信号幅值和相位信息。锁相放大器采用零差检测方法和低通滤波技术，测量相对于周期性参考信号的信号幅值和相位。锁相测量方法可提取以参考频率为中心的指定频带内的信号，有效滤除所有其他频率分量。如今，市面上最好的锁相放大器具有高达120。
(computer science)）。即使纯函数式语言仍可以不使用单子来实现这些“不纯”计算，特别是通过对函数复合和传递续体风格（英语：continuation-passing style）（CPS）的错综复杂混合。但是使用单子，多数这些脚手架可以被抽象出去，本质上通过提取出在CPS代码中每个反复出现的模式并集束到一个独特的单子之中。。
提取方法（Extract Method）—意思是将大段代码中的一部分提取后，构成一个新方法。这种重构可以使整段程序的结构变得更清晰，从而增加可读性。这也对函数（Function）通用。 类一般化（英语：Type generalization）（Generalize Type）—将多个类/函数共用的类型抽象出可以公用的基类（base。
1} 上，此无穷级数收敛并为一全纯函数。欧拉在1740年考虑过 s 为正整数的情况，后来切比雪夫拓展到 s > 1。波恩哈德·黎曼认识到：ζ函数可以通过解析延拓，把定义域扩展到几乎整个复数域上的全纯函数 ζ(s)。这也是黎曼猜想所研究的函数。 虽然黎曼的ζ函数。
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记忆化（英语：memoization）是一种提高计算机程序执行速度的优化技术。通过储存大计算量函数的返回值，当这个结果再次被需要时将其从缓存提取，而不用再次计算来节省计算时间。 记忆化是一种典型的在计算时间与电脑记忆体空间之中取得平衡的方案。 彩虹表。
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在SQL中，窗函数(window function)或分析函数(analytic function)是一个函数，它使用来自一行或多行的值来为每一行返回一个值。 与之形成对比，聚合函数（英语：Aggregate function）为多行返回单个值。窗口函数有一个OVER子句；任何没有OVER子句的函数。
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点扩散函数（英语：point spread function，简称PSF）是描述光学系统对点源解析能力的函数。因为点源在经过任何光学系统后都会由于衍射而形成一个扩大的像点，通过测量系统的点扩展函数，能够更准确地提取图像信息。 Rachel Noek*, Caleb Knoernschild*, Justin。
函数，使用二维相提取算法从便可从脉冲的FROG记录中提取脉冲的相关信息。 FROG替代了原有的自相关方法而成为当前测量超短激光脉冲的标准技术。旧的自相关方法只能大致估计脉冲长度，而FROG是谱分辨的自相关，允许人们利用相提取。
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函数，它接受指定数量的参数，并具有指定的类型。和类型的所有可能值的集合是其变体的所有可能值的集合的集合论之和，即不相连的联合。枚举类型是和类型的一个特例，其中构造函数不需要参数，因为每个构造函数只定义一个值。 代数类型的值是用模式匹配来分析的，它通过构造函数或字段名来识别一个值，并提取它所包含的数据。。
阿隆佐·邱奇（Alonzo Church，1903年6月14日—1995年8月11日）是美国数学家，1936年发表可计算函数的第一份精确定义，对算法理论的系统发展做出巨大贡献。邱奇在普林斯顿大学受教并工作四十年，曾任数学与哲学教授。1967年迁往加利福尼亚大学洛杉矶分校。。
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SURE screening (范剑青和吕金翅提出) PLUS (张存惠提出) 特征提取可以看作变量选择方法的一般化：变量选择假设在原始数据中，变量数目浩繁，但只有少数几个真正起作用；而特征提取则认为在所有变量可能的函数(比如这些变量各种可能的线性组合)中，只有少数几个真正起作用。有代表性的方法包括：。
green, blue, alpha）传递函数定义每个体素可能值对应的RGBA值。 通过提取几何体中等值的曲面并且将它们作为多边形进行渲染，或者直接将立体作为数据块进行渲染，这两种方法都可以使几何体可见。Marching Cubes算法是从立体数据中提取曲面的常用技术。直接体渲染是一件计算量很大的工作，可以用几种不同的方法来实现。。
函数来读取一个字符，另一种方法是使用istream的getline()成员函数来读取多个字符。istream的read(char* addr, streamsize size)函数从输入流中提取size个连续的字节，并将其放在地址从addr开始的内存中。istream成员函数。
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函数或特殊语法来延迟求值（如Scheme的delay或force）。 延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。例如，可以建立生成无限斐波那契数列表的函数（经常叫做“流”）。第n个斐波那契数的计算仅是从这个无限列表上提取出这个元素，它只要求计算这个列表的前n个成员。。
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