https://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7619665 https://www.jianshu.com/p/63f6cf19923d https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5996269.html https://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/4053652.html https://www.jianshu.com/p/51f7089c082b 概念: 在一个给定长度的

蓄水池采样算法 问题描述分析 采样问题经常会被遇到,比如: 从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计. 从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计. 从 Google 搜索 "Ken Thompson",从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的. 这些都是很基本的采用问题. 既然说到采样问题,最重要的就是做到公平,也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的.所以可以想到要想实现这样的算法,就需要掷骰子,也就是随机数算法.(这里就不具体讨论随机数算法了,假定我们有了

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How

最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le

一.直接采样 直接采样的思想是,通过对均匀分布采样,实现对任意分布的采样.因为均匀分布采样好猜,我们想要的分布采样不好采,那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样. 假设y服从某项分布p(y),其累积分布函数CDF为h(y),有样本z~Uniform(0,1),我们令 z = h(y),即 y = h(z)^(-1),结果y即为对分布p(y)的采样. 直接采样的核心思想在与CDF以及逆变换的应用.在原分布p(y)中,如果某个区域[a, b]的分布较多,然后对应在CDF曲线中,[h(a), h(b

1. 问题 给定一个单链表,随机返回一个结点,要求每个结点被选中的概率相等. 2. 思路 在一个给定长度的数组中等概率抽取一个数,可以简单用随机函数random.randint(0, n-1)得到索引来抽取. 本题是给定了链表,当然也好做,可以事先遍历一次求长度,每次要取的时候随机求索引,然后遍历一次. 时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) 或者事先把数据放到数组中,每次要取的时候随机求索引,然后直接取到对应的数. 时间复杂度O(1),空间复杂度O(n) (延伸一下)如果对于长度未知,会不断增

目录 背景: RC优势: 储备池计算主要理论组成: ESNS数学模型 结构表示 状态方程和输出方程 计算过程 储备池的优化 GA:使用进化算法对参数进行优化: 基于随机梯度下降法的储备池参数优化 参考文章: Reservoir Computing 背景: 神经网络的一种弥补RNN缺点 神经网 络方法在具体应用过程中也存在一些局限性 .比如前向 结构的神经网络一 般不适 合处理与 时序相 关的机 器学 习问题 , 而在实际应用中出 现的问 题往往 与时 间相关 , 比如预测 .系统辨识 .自适应滤

问题描述 给定一个数据流,数据流长度 N 很大,且 N 直到处理完所有数据之前都不可知,请问如何在只遍历一遍数据(O(N))的情况下,能够随机选取出 m 个不重复的数据. 比较直接的想法是利用随机数算法,求 random(N) 得到随机数,但是题目表明数据流极大,这种大数据量是无法一次都读到内存的,这就意味着不能像数组一样根据索引获取元素.获取 N 只能对所有数据进行遍历,耗费时间较大,并且题目强调只能遍历一遍,意味着不能先获取到 N ,那么采用分块存储数据的方法也不可取(遍历不止一遍):如果采

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

1.背景         此实验建立在STM32F429核心板基础上,对于深刻了解STM32Cube使用具有深刻意义.利用DMA进行ADC采样,具有速度快,极大减少CPU消耗的优势,对于数据采集系统具有很大的优势,特别是其单路2.4MSPS采样速度,三路组合可以达到惊人的7.2MSPS采样速度,对于一般应用均可满足. 2.STM32Cube配置      2.1 工程建立在前面均与简述,这里不做赘述,系统时钟180MHz.        2.2 ADC参数配置              Scan

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. --------------------------------------------------------------------------------------- 问题 随机抽样问题表示如下: 要求从N个元素中随机的抽取k个元素,其中N无法确定. 这种应用的场景一般是数据流的情况下,由于数据

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

系统要创建一个物化试图,用到很多张表,执行的时候报错:   ora-01445:无法从不带保留关键字的表的连接视图中选择ROWID或采样   网上搜了下,有多种原因和解决方法,最终我选择先尝试一下修改系统隐含参数:   SQL> alter system set "_COMPLEX_VIEW_MERGING"=FALSE;   系统已更改.   SQL> alter system set "_SIMPLE_VIEW_MERGING"=FALSE;   系