应用场景:加权采样,即按照随机事件出现的概率抽样 具体算法: 举例如上,随机事件出现的概率依次是1/2,1/3,1/12,1/12;记随机事件的个数为N,则所有事件概率乘以N后概率为2,4/3,1/3,1/3; 记队列small,large分别存放小于1和大于1的事件下标(例子中small=[0,1],large=[2,3]): 记accept存放第i列对应的事件i矩形的面积百分比;alias存放第i列不是事件i的另外一个事件的标号; 每次从small,large中各取一个,将大的补充到小的之中

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

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

概要 本章对“公平锁”的获取锁机制进行介绍(本文的公平锁指的是互斥锁的公平锁),内容包括:基本概念ReentrantLock数据结构参考代码获取公平锁(基于JDK1.7.0_40)一. tryAcquire()二. addWaiter()三. acquireQueued()四. selfInterrupt()“公平锁”的释放锁的机制在后面一章再做介绍,锁的使用示例请参考“Java多线程系列--“JUC锁”02之 互斥锁ReentrantLock”. 转载请注明出处:http://www.cnbl

概要 前面一章,我们学习了“公平锁”获取锁的详细流程:这里,我们再来看看“公平锁”释放锁的过程.内容包括:参考代码释放公平锁(基于JDK1.7.0_40) “公平锁”的获取过程请参考“Java多线程系列--“JUC锁”03之 公平锁(一)”,锁的使用示例请参考“Java多线程系列--“JUC锁”02之 互斥锁ReentrantLock”. 注意:(01) 这里是以“公平锁”来进行说明.(02) 关于本章的术语,如“AQS”,“CAS函数”,“CLH队列”,“公平锁”,“非公平锁”,“独占锁”,“

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

一.公平锁 1.为什么有公平锁 CPU在调度线程的时候是在等待队列里随机挑选一个线程,由于这种随机性所以是无法保证线程先到先得的(synchronized控制的锁就是这种非公平锁).但这样就会产生饥饿现象,即有些线程(优先级较低的线程)可能永远也无法获取cpu的执行权,优先级高的线程会不断的强制它的资源.那么如何解决饥饿问题呢,这就需要公平锁了. 产生饥饿的另一个原因是:某个线程占据资源不释放,那其他需要该资源的线程只能处于无限等待中.在这里我们主要解决第一种饥饿问题. 2.什么是公平锁 公平锁

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

The K-League Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 715   Accepted: 251 Description Supporters for the professional soccer clubs participating in the K-League, formerly the Korea Professional Soccer League, hold orderly and orga

1.可重入锁 如果锁具备可重入性,则称作为可重入锁. ========================================== (转)可重入和不可重入 2011-10-04 21:38 这种情况出现在多任务系统当中,在任务执行期间捕捉到信号并对其进行处理时,进程正在执行的指令序列就被信号处理程序临时中断.如果从信号处理程序返回,则继续执行进程断点处的正常指令序列,从重新恢复到断点重新执行的过程中,函数所依赖的环境没有发生改变,就说这个函数是可重入的,反之就是不可重入的.众所周知,在进

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/

概要 前面两章分析了"公平锁的获取和释放机制",这一章开始对“非公平锁”的获取锁/释放锁的过程进行分析.内容包括:参考代码获取非公平锁(基于JDK1.7.0_40)释放非公平锁(基于JDK1.7.0_40)关于锁的数据结构请参考"Java多线程系列--“JUC锁”03之 公平锁(一) ",锁的使用示例请参考“Java多线程系列--“JUC锁”02之 互斥锁ReentrantLock”. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12

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

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

1.头文件 #include "tiva_adc.h" // ADC 2.引脚 3.初始化 // ADC初始化 // 光敏电阻(PE0)为通道3,存在序列0中,硬件平均为8个点 adc_init(TIVA_ADC1 , Channel_3, Sequence0, GPIOE, Pin0, ); // 滑动变阻器为通道2  adc_init(TIVA_ADC1 , Channel_2, Sequence1, GPIOE, Pin1, 8); //具体函数内容 //channel:0-11