越学越懵了,计算机中是怎么进行采样的,用了这么久的 rand() 函数,到现在才知道是怎么做的. 从均匀分布中采样   计算机中通过线性同余发生器(linear congruential generator,LCG)很容易从一个 $ x \sim Uniform[0, 1)$ 的均匀分布中进行采样.如果要从 \(y \sim Uniform[a, b)\) 的均匀分布中采样,只需要 \(x\) 的基础上做个变换 \(y = (b-a)x + a\) 即可.   当然除了 LCG 外,还有其它…

OProfile 性能分析工具 官方网站:http://oprofile.sourceforge.net/news/ oprofile.ko模块本文主要介绍Oprofile工具,适用系统的CPU性能分析,最主要它能深入内核函数,这是很多用户态工具达不到的地方. Oprofile是一个内核态工具,通过oprofile.ko模块内核模块来获取数据需要在加载oprofile.ko模块的时候,传递”timer=1″参数. modprobe oprofile timer=1 oProfilehttp://…

http://blog.csdn.net/wlsfling/article/details/5876134http://www.lenky.info/archives/2012/03/1371http://blog.chinaunix.net/uid-361890-id-276370.htmlhttp://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-oprof/ oprofile:yum install oprofile 1.opcontrol --init 2.…

一. 软件平台与硬件平台 软件平台: 1.操作系统:Windows-8.1 2.开发套件:ISE14.7 3.仿真工具:ModelSim-10.4-SE 硬件平台: 1. FPGA型号:Xilinx公司的XC6SLX45-2CSG324 2. Flash型号:WinBond公司的W25Q128BV   Qual SPI Flash存储器 二. 原理介绍 SPI(Serial Peripheral Interface,串行外围设备接口),是Motorola公司提出的一种同步串行接口技术,是一种高速…

实验目的 理解Bezier曲线.曲面绘制的基本原理:理解OpenGL中一维.二维插值求值器的用法. 掌握OpenGL中曲线.曲面绘图的方法,对比不同参数下的绘图效果差异: 代码1:用四个控制点绘制一条三次Bezier曲线 Github地址 #include "stdafx.h" #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <GL/glut.h> //4个控制点的3D坐标——z坐标全为0 GLfloat…

纹理(Texture) 为了能够把纹理映射(Map)到三角形上,我们需要指定三角形的每个顶点各自对应纹理的哪个部分. 这样每个顶点就会关联着一个纹理坐标(Texture Coordinate) 用来标明从纹理图像的哪个部分采样(采集片段颜色). 之后在图形的其它片段上进行片段插值(Fragment Interpolation). 纹理坐标在x和y轴上,范围为0到1之间.(注意我们使用的2D纹理图像). 使用纹理坐标获取纹理颜色叫做采样(Sampling). 纹理坐标起始于(0,0),也就是纹理图…

一.简介 oProfile是Linux平台上的一个功能强大的性能分析工具,支持两种采样(sampling)方式:基于事件的采样(eventbased)和基于时间的采样(timebased),它可以工作在不同的体系结构上,包括MIPS.ARM.IA32.IA64和AMD.   二.安装 1)打开内核OPROFILE选项,否则运行oProfile将提示: [root@localhost oprofile-]# opcontrol --init FATAL: Module oprofile not f…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x…

餐具:coffee pot 咖啡壶coffee cup 咖啡杯paper towel 纸巾napkin 餐巾table cloth 桌布tea -pot 茶壶tea set 茶具tea tray 茶盘caddy 茶罐dish 碟plate 盘saucer 小碟子rice bowl 饭碗chopsticks 筷子soup spoon 汤匙knife 餐刀cup 杯子glass 玻璃杯mug 马克杯picnic lunch 便当fruit plate 水果盘toothpick 牙签中餐:bear's…

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期…

每一个小步骤的源码都放在了Github 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 游戏玩家对Texture这个词应该不陌生,我们已经知道了怎么为每个顶点添加颜色来增加图形的细节,但,如果想让图形看起来更真实,颜色更多,就必须有足够多的顶点,从而指定足够多的颜色,就会产生很多额外开销,所以现在我们需要纹理(Texture),也可翻译做贴图,下面统称纹理 什么是Texture 纹理是一个2D图片(也有1D和3D的Texture),它可以用来添加物体的细节,我们可以在一张图片上插入非常多的细节,这样就可以让…

本文转载自:https://blog.csdn.net/yangwen123/article/details/39502689 音频基础知识声音有哪些重要属性呢? 响度(Loudness)响度就是人类可以感知到的各种声音的大小,也就是音量.响度与声波的振幅有直接关系. 音调(Pitch)音调与声音的频率有关系,当声音的频率越大时,人耳所感知到的音调就越高,否则就越低. 音色(Quality)同一种乐器,使用不同的材质来制作,所表现出来的音色效果是不一样的,这是由物体本身的结构特性所决定的. 如何…

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/…

转载地址:https://www.cnblogs.com/liujinggang/p/9609739.html 一. 软件平台与硬件平台 软件平台: 1.操作系统:Windows-8.1 2.开发套件:ISE14.7 3.仿真工具:ModelSim-10.4-SE 硬件平台: 1. FPGA型号:Xilinx公司的XC6SLX45-2CSG324 2. Flash型号:WinBond公司的W25Q128BV   Qual SPI Flash存储器 二. 原理介绍 SPI(Serial Perip…

原文地址:https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式:             GAN网络主要由两个网络构成,生成网络G和辨别网络D,生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的样本,即共同进步的过程,辨别模型D对样本的判别能力不断上升,生成模型G的造假能力也不断上升!              需要注意的是,生成模型G的输入是服从-1~1均匀分布的随…

Oracle自动性能统计   高效诊断性能问题,需要提供完整可用的统计信息,好比医生给病人看病的望闻问切,才能够正确的确诊,然后再开出相应的药方.Oracle数据库为系统.会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息.本文主要描述oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象,以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础. 一.性能统计信息的几个术语 增量值(delta)   性能统计信息依赖于delta值的累计,即增量值.增量值反映了在某个特定时段某个特定事件的趋势,或者说波动的幅度.通过对比…

一.oprofile简介 Oprofile是linux上的性能监测工具,有人说是性能测试的神器.通过CPU硬件提供的性能计数器对事件进行采样,从代码层面分析程序的性能消耗情况,找出程序性能的问题点. oProfile是Linux平台上的一个功能强大的性能分析工具,支持两种采样(sampling)方式:基于事件的采样(eventbased)和基于时间的采样(timebased). 基于事件的采样是oProfile只记录特定事件(比如L2 cache miss)的发生次数,当达到用户设定的定值时oP…

在上章3.QOpenGLWidget-通过着色器来渲染渐变三角形,我们为每个顶点添加颜色来增加图形的细节,从而创建出有趣的图像.但是,如果想让图形看起来更真实,我们就必须有足够多的顶点,从而指定足够多的颜色.这将会产生很多额外开销. 所以使用纹理(Texture).纹理是一个2D图片(甚至也有1D和3D的纹理),你可以想象纹理是一张绘有砖块的纸,无缝折叠贴合到你的3D的房子上,这样你的房子看起来就像有砖墙外表了. 下面你会看到之前教程的那个三角形贴上了一张砖墙图片: 除了图像以外,纹理也可以被用…

Beam Search的问题 先解释一下什么要对Beam Search进行改进.因为Beam Search虽然比贪心强了不少,但还是会生成出空洞.重复.前后矛盾的文本.如果你有文本生成经验,一定对这些现象并不陌生.在语言模型还不像如今的BERT.GPT这么厉害的时候,这种现象更加明显. 没有经验也没关系,我们来看一个论文里面的例子.输入模型的引文(context) "The study, published in the Proceedings of the They were cattle c…

目录 要完成的纹理效果 纹理环绕方式 纹理过滤 多级渐远纹理 加载与创建纹理 stb_image库的使用方法 生成纹理对象 应用纹理 纹理单元 参考资料:OpenGL中文翻译 要完成的纹理效果 纹理是一个2D图片(甚至也有1D和3D的纹理),它可以用来添加物体的细节:你可以想象纹理是一张绘有砖块的纸,无缝折叠贴合到你的3D的房子上,这样你的房子看起来就像有砖墙外表了.因为我们可以在一张图片上插入非常多的细节,这样就可以让物体非常精细而不用指定额外的顶点. 为了能够把纹理映射(Map)到三角形上,…

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp…

Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network 实现使用LSTM生成音乐的模型,你可以在结束时听你自己的音乐,接下来你将会学习到: 使用LSTM生成音乐 使用深度学习生成你自己的爵士乐 现在加载库,其中,music21可能不在你的环境内,你需要在命令行中执行pip install msgpack以及pip install music21来获取. from __future__ import print_function import IPython impo…

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se…

纹理可以理解为一个二维数组,它可以存储大量的数据,这些数据可以发送到着色器上.一般情况下我们所说的纹理是表示一副2D图,此时纹理存储的数据就是这个图的像素数据. 所谓的纹理贴图,就是使用Opengl将这个纹理数据渲染出来,这个过程有点像装修工人给墙体贴瓷砖,而瓷砖好比作纹理. 纹理坐标 如果为了将一副纹理图贴到Opengl绘制的一个矩形上,那么就需要解决一个问题,如何知道矩形的具体某个点对应纹理图的某个点呢?为了解决这个问题就引出了纹理坐标, 通过矩形的顶点坐标与纹理坐标关联,这样就明确了每个顶…

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…

Super Sampling Anti-AliasingSSAA算是在众多抗锯齿算法中比较昂贵的一种了,年代也比较久远,但是方法比较简单,主要概括为两步1.    查找边缘2.    模糊边缘这是一种post processing的处理方法,接下来我们就看看怎么实现 查找边缘 查找边缘的原因也是因为减少消耗,这样就可以只在边缘处进行超级采样,不必为全图进行采样了.之前的文章详细说过三种查找边缘的方法Roberts,Sobel,Canny ,其中sobel最优,所以我们就是用sobel查找边缘这里…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有…

2018-12-09 16:40:30 一.使用Rand7()来生成Rand10() 问题描述: 问题求解: 这个问题字节跳动算法岗面试有问到类似的,有rand6,求rand8,我想了好久,最后给了一个特殊解法,就进行三次,每次取前三个数和后三个数的概率相等为1 / 2,那么最后需要得到的概率是1 / 8,就可以通过取三次得到.问题就转变成了映射的问题,当然映射的方式是很简单的,类似二进制的方法,很容易就可以进行映射. 但是,上述的解法在本题中是没有办法使用的,就需要更通用的解法,说实话,之前也…