维基百科,自由的百科全书 图示两个方形脉冲波的卷积.其中函数 "g" 首先对  反射,接着平移 "t" ,成为  .那么重叠部份的面积就相当于 "t" 处的卷积,其中横坐标代表待积变量  以及新函数  的自变量 "t" . 图示方形脉冲波和指数衰退的脉冲波的卷积(后者可能出现于 RC电路中),同样地重叠部份面积就相当于 "t" 处的卷积.注意到因为 "g" 是对称的,所以在这两张图中,反

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论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4

在前面搞清楚了Sentinel的使用后,大致理了一下Sentinel的责任链,搞清楚了这个,基本就已经梳理清楚sentinel-core模块的大部分内容,顺着这条链路可以继续梳理很多东西. 知其然.知其所以然.而阅读源码就是最好的知其所以然的方式.这一次找了一些空闲时间,捋了一下它的滑动窗口算法,在这里做一个记录.后面会继续去梳理它的令牌算法和漏桶算法. 关于滑动窗口的原理,Sentinel为什么要使用滑动窗口,Sentinel是怎样使用的滑动,直接使用下面这两张图.一图胜千言,一张好的图足以说

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.

原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一个影子变量,该影子变量随着训练的进行,会最终稳定在一个接近真实权重的值的附近.那么,在进行预测的时候,使用影子变量的值替代真实变量的值,可以得到更好的结果. 操作步骤 训练阶段:为每个可训练的权重维护影子变量,并随着迭代的进行更新: 预测阶段:使用影子变量替代真实变量值,进行预测. 滑动平均模型在梯

近来看batch normalization的代码时,遇到tf.train.ExponentialMovingAverage()函数,特此记录. tf.train.ExponentialMovingAverage()函数实现滑动平均模型和计算变量的移动平均值. TensorFlow官网上对于这个方法的介绍: Some training algorithms, such as GradientDescent and Momentum often benefit from maintaining a

滤波器在2017年IC前端的笔试中,出现频率十分的高.不论今后是否会涉及,还是要记住一些会比较好.接下来就将从这四个方面来讲解,FIR数字滤波器的工作原理(算法)与verilog实现. ·什么是FIR数字滤波器 ·FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的对比 ·从sobel算法.高斯滤波算法着手,讲解FIR滤波器算法 ·FIR数字滤波器的几种verilog代码实现 一.什么是FIR数字滤波器 FIR滤波器的全称是Finite Impulse Respond Filter.中文全称是有限脉冲响应滤波器

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链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶

关于算法,面太广.本系列只研究实际应用中遇到的核心算法.了解这些算法和应用,对java码农进阶是很有必要的. 对于Paxos学习论证过程中,证实一句话:有史以来学习paxos最好的地方wiki:Paxos (computer science) 目录 1.背景 2.Paxos算法 3.Muti-Paxos算法 4.Muti-Paxos在google chubby中的应用 ===============正文分割线============================ 一.背景 Paxos 协议是一

Hash算法 我们对同一个图片名称做相同的哈希计算时,得出的结果应该是不变的,如果我们有3台服务器,使用哈希后的结果对3求余,那么余数一定是0.1或者2,正好与我们之前的服务器编号相同,如果求余的结果为0, 我们就把当前图片名称对应的图片缓存在0号服务器上,如果余数为1,就把当前图片名对应的图片缓存在1号服务器上,如果余数为2,同理,那么,当我们访问任意一个图片的时候,只要再次对图片名称进行上述运算,即可得出对应的图片应该存放在哪一台缓存服务器上,我们只要在这一台服务器上查找图片即可,如果图片在

数据结构与算法--最小生成树之Prim算法 加权图是一种为每条边关联一个权值或称为成本的图模型.所谓生成树,是某图的一棵含有全部n个顶点的无环连通子图,它有n - 1条边.最小生成树(MST)是加权图的一棵权值和(所有边的权值相加之和)最小的生成树. 要注意以下几点: 最小生成树首先是一个生成树,所以我们研究的是无环连通分量: 边的权值可能是0也可能是负数 边的权值不一定表示距离,还可以是费用等 加权无向图的实现 之前图的实现都没有考虑权值,而权值存在于边上,所以最好是将"边"这个概念

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一.主要内容: 介绍图论中两大经典问题:最小生成树问题以及最短路径问题,以及给出解决每个问题的两种不同算法. 其中最小生成树问题可参考以下题目: 题目1012:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1012 题目1017:还是畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1017 题目1024:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1024 题目1028:继续畅通工程 ht

CGA填充算法之种子填充算法 平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界 (也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充).区域填充中最常用的是多边形填色,本文讨论种子填充算法(Seed Filling)   如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充.种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进

转自:http://www.smatrix.org/bbs/simple/index.php?t5662.html //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////目录1.    PHP的散列函数及其应用2.    PHP中的对称密码算法及其应用3.    PHP的公钥密码算法及其应用/////////////////////////////////////////////////////

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