作者:桂. 时间:2017-06-03  15:40:33 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937576.html 前言 本文主要记录麦克风阵列的几个基本知识点,并简单介绍基本的波束合成方法:Delay and sum (DSB). 一.栅瓣效应 类似干涉仪中的phase-wrapping问题:传感器的距离超过半波长的距离. A-Beam Pattern 以线性阵列为例 输出为 对应的增益,也就是output,取频率为1KHz的数据: 有时候也用极

B. Modulo Sum time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given a sequence of numbers a1, a2, ..., an, and a number m. Check if it is possible to choose a non-empty subsequence

Sum Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 131072/131072K (Java/Other) Total Submission(s) : 78   Accepted Submission(s) : 30 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description Sample Input 2 Sample Output 2

FM:解决稀疏数据下的特征组合问题  Factorization Machine(因子分解机) 美团技术团队的文章,觉得写得很好啊:https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 复杂度变成(kn) FFM是(knn),FMM是隐变量和fileld相关 假设样本的 n个特征属于 f个field,那么FFM的二次项有 nf个隐向量.而在FM模型中,每一维特征的隐向量只有一个.FM可以看

上一节介绍3D Tiles渲染调度的时候,我们提到目前Cesium支持的Cesium3DTileContent目前支持如下类型: Batched3DModel3DTileContent Instanced3DModel3DTileContent PointCloud3DTileContent Composite3DTileContent 其中Composite3DTileContent是复合数据,PointCloud3DTileContent是只包含FeatureTable和BatchTable

一.Delay 在右上角都有一个表盘的图标,表示不是在当帧内执行,而是需要一定时间才能完成的. 鼠标移上去,会有一段文字注释.根据指定的延迟时间执行一个延后的动作.当计时还没有结束的时候,如果再次被调用的话,这个调用会被忽略,计时不会被重置. 如果在2秒内连续多次按下A键,屏幕上只会打印一次“A is Pressed” 二.Retriggerable Delay:可被再次被触发的Delay 在右上角也有一个表盘的图标,表示不是在当帧内执行,而是需要一定时间才能完成的.当计时还没有结束的时候,如果

原创作品,转载请注明出处哦~ 了解RNN的前向.后向传播算法的推导原理是非常重要的,这样, 1. 才会选择正确的激活函数: 2. 才会选择合适的前向传播的timesteps数和后向传播的timesteps数: 3. 才会真正理解为什么会梯度消失和爆炸: 4. 才会从根源上想怎样尽量去避免梯度消失和梯度爆炸: 5. 才会知道为什么Attention的提出的意义: 6. 才会知道Google Transformer这个模型设计时候,是怎么想到要这样做的…… 作为一名眼高手低的NLPer,某一天忽然推

$.fn.retarder = function(delay, method) { var node = this; if (node.length) { if (node[0]._timer_) clearTimeout(node[0]._timer_); node[0]._timer_ = setTimeout(function() { method(node); }, delay); } return this; }; 原理就是用了setTimeout这函数, 使用方法 $(div).re

初识Callable and Future 在编码时,我们可以通过继承Thread或是实现Runnable接口来创建线程,但是这两种方式都存在一个缺陷:在执行完任务之后无法获取执行结果.如果需要获取执行结果,就必须通过共享变量或者使用线程通信的方式来达到目的.Java5提供了Callable和Future,通过它们可以在任务执行完毕之后得到任务执行结果. Callable and Future源码: (1)Callable接口: public interface Callable<V> { V

总目录 从C#到TypeScript - 类型 从C#到TypeScript - 高级类型 从C#到TypeScript - 变量 从C#到TypeScript - 接口 从C#到TypeScript - 类 从C#到TypeScript - function 从C#到TypeScript - 装饰器 从C#到TypeScript - Promise 从C#到TypeScript - Generator 从C#到TypeScript - async await 从C#到TypeScript -

/* 按坐标排序 以餐厅为起点向两边扩展区间 dp[i][j][0]表示送完区间[i,j]的饭后停留在左边的代价 dp[i][j][1]表示送完区间[i,j]的饭后停留在右边的代价 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; ]; int cmp(A a,A b){return a.x<b.x;} ],

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12422.html 前言 移动端的数据库选型一直是一个难题,直到前段时间看到了WeMobileDev(微信前端团队)放出了第三个开源组件-WCDB WCDB(WeChat DataBase)是微信官方的移动端数据库组件,致力于提供一个高效.易用.完整的移动端存储方案 项目目录 微信团队怎么说 基于SQLCipher WCDB-iOS/Mac WCDB-Android 数据库损坏修复工具WDBRepair 背景 WCDB的

opengl中使用Frustum来设置透视投影,函数原型: frustum(float left, float right, float buttom, float top, float near, float far); 注意,near的值不能为0.对于near不能为0,这里有数学上的解释,但其中关于“far和near的比例越大,区分临近表面的有效深度缓冲区就越少.”这句话有点不理解,按照我的理解应该是整个深度缓冲区的精度都丢失了,因为far/near无穷大. 从透视投影矩阵的推导过程理解,

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2086 Problem Description 有如下方程:Ai = (Ai-1 + Ai+1)/2 - Ci (i = 1, 2, 3, .... n). 若给出A0, An+1, 和 C1, C2, .....Cn. 请编程计算A1 = ? Input 输入包括多个测试实例. 对于每个实例,首先是一个正整数n,(n <= 3000); 然后是2个数a0, an+1.接下来的n行每行有一个数ci(i

>>点击进入原题测试<< 思路:用KMP优化的暴力写了一遍,超时!没有充分利用KMP中next数组的性质. 首先这个题是肯定要用到KMP算法的,然后会有一个next[]数组. 用一个数组来sum[i]表示长度为i的前缀的字符串有多少个,于是默认所有初始值为1: 然后倒着递推sum[next[i]]+=sum[i];原理的话自己找个样例手动模拟一下应该就清楚了,真的是很神奇的一个规律. 注意使用长整形,有个样例会溢出! 参照一下帖子 https://blog.csdn.net/lar

AsyncContext理解 Servlet 3.0(JSR315)定义了Servlet/Filter的异步特性规范. 怎么理解"异步Servlet/Filter"及其使用情景? Servlet3.0以前 流程: 容器初始化ServletRequest与ServletResponse对象. 容器调用Servlet实例的service(ServletRequest, ServletResponse)执行业务逻辑. 容器Commit ServletResponse, 将响应结果写回客户端并

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昨天我们学习了支持向量机基本概念,重申数学推导原理的重要性并向大家介绍了一篇非常不错的文章.今天,我们使用Scikit-Learn中的SVC分类器实现SVM.我们将在day16使用kernel-trick实现SVM. 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据 数据集依然是Social_Network_Ads,下载链接: https://pan.baidu.com/s/1cPBt2

总览 今天我们就来小用一下Jsoup,从一个整体的角度来看一看爬虫 一个基本的爬虫框架包括: [x] 解析网页 [x] 失败重试 [x] 抓取内容保存至本地 [x] 多线程抓取 *** 分模块讲解 将上述基本框架的模块按逻辑顺序讲解,一步一步复现代码实现过程 失败重试 一个好的模块必然有异常捕捉和处理 在之前的内容中,我们提到过一个简单的异常处理,小伙伴还记得么 简易版 // 爬取的网址 val url = "https://www.zhihu.com/explore/recommendatio

实验8-1:EIGRP 基本配置 实验目的通过本实验可以掌握:(1)在路由器上启动EIGRP 路由进程(2)启用参与路由协议的接口,并且通告网络(3)EIGRP 度量值的计算方法(4)可行距离(FD).通告距离(RD)以及可行性条件(FC)(5)邻居表.拓扑表以及路由表的含义(6)查看和调试EIGRP 路由协议相关信息 实验拓扑 实验步骤n    步骤1:配置路由器R1,R2,R3保证链路的连通n    步骤2:配置路由器R1R1(config)#router eigrp 90R1(config

EIGRP Cisco私有协议1.高级距离矢量路由协议(混杂型hybrid)单播和组播结合,组播更新地址: 224.0.0.10 2.最快速收敛 (使用Diffusing Update 算法(DUAL),次优路由) 3.100%无环的无类路由(EIGRP EIGRP 使用Diffusing Update 算法(DUAL)来实现快速收),支持 VLSM和不连续子网 4.配置简单 5.触发增量更新 6.支持等价(最大6,默认4)和非等价的负载均衡 7.EIGRP默认在有类边界(接口位于不同的majo