转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v

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

课程目标 完成本课程的学习后,您应该能够: •引子—统计信息的作用 •如何收集统计信息 •系统统计信息 •对象统计信息—表.字段.索引统计信息 •动态采样   统计信息的作用 Optimizer statistics are a collection of data that describe more details about the database and the objects in the database. These statistics are used by the quer

原文地址:<如何做Gibbs采样(how to do gibbs-sampling)> 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法最早有数学家乌拉姆提出,又称做蒙特卡洛方法.蒙特卡洛是一个著名的赌场,赌博总是和统计有着密切的关系,所以这个命名风趣而贴切,被广为接受. 随机模拟的一个重要问题就是给定一个概率分布\(p(x)\),如何生成它的样本.均匀分布\(Uniform(0,1)\)的样本可以通过线性同余发生器生成的伪随机数来模拟.常见的概率分布,无论是离散的还是连续的分布,都可以基于\(Unif

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

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

有时候我们会遇到,由于统计信息不准确导致优化器生成了一个错误的执行计划(或者这样表达:一个较差的执行计划),从而引起了系统性能问题.那么如果我们怀疑这个错误的执行计划是由于统计信息不准确引起的.那么我们如何判断统计信息不准确呢?当然首先得去查看实际执行计划中,统计信息的相关数据是否与实际情况有较大的出入,下面我们抛开这个大命题,仅仅从统计信息层面去查看统计信息的更新时间,统计信息的采样行数.采样比例等情况. 1:首先,我们要查查统计信息是什么时候更新的. 2:其次,我们查看统计信息的采样的百分比

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

本文前言 在学习图形学(games101 from bilibili)的时候,也遇到了像这样的问题,Cook-Torrance模型无法实现粗糙度为0时,物体微表面呈现绝对镜面的效果(呈现出一面镜子),为了搜寻解决办法,因此看到了这篇博客,因为是全英文,所以就花了一点时间翻译了一下,方便日后重新观看,红色字对原博客的补充说明 前言 最近我正在为我的渲染器开发microfacet brdf模型,我注意到为microfacet brdf提供一个单独的采样方法是非常必要的,而不是使用默认的方法,因为默认

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

SNService是一款基于分布式的唯一ID生成服务,主要用于提供大数量业务数据建立唯一ID的需要;服务提供最低10K/s的唯一ID请求处理.如果你部署服务的CPU资源达到4核的情况下那该服务最低可以提供100K/s的请求处理能力.服务支持部署到Linux mono 3.2.3和Windows .Net4.0 ID生成规则 服务生成的ID是64位无符号长整型,其中48位是现有时间和2013年1月1日时间差的毫秒数,另外16位则是针对当前毫秒的递增值.即每毫秒支持6万多个唯一ID生成,每秒则支持多

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

在分布式系统中,经常需要使用全局唯一ID查找对应的数据.产生这种ID需要保证系统全局唯一,而且要高性能以及占用相对较少的空间. 全局唯一ID在数据库中一般会被设成主键,这样为了保证数据插入时索引的快速建立,还需要保持一个有序的趋势. 这样全局唯一ID就需要保证这两个需求: 全局唯一 趋势有序 全局ID产生的几种方式 数据库自增 当服务使用的数据库只有单库单表时,可以利用数据库的auto_increment来生成全局唯一递增ID. 优势: 简单,无需程序任何附加操作 保持定长的增量 在单表中能保持

在IOS5之后,苹果为避免根据UDID获得用户的信息,而禁止使用uniqueIdentifier获得UDID,但是仍有些应用需要根据UDID区分设备 有一个系统的库IOKit.framework可以获得设备的唯一标识 NSString *serialNumber = nil; NSString * path = [[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"IOKit.framework" ofType:nil]; const char * a =[p

在开发中会遇到应用需要记录设备标示,即使应用卸载后再安装也可重新识别的情况,在这写一种实现方式--读取设备的UUID(Universally Unique Identifier)并通过KeyChain记录. 首先iOS中获取设备唯一标示符的方法一直随版本的更新而变化.iOS 2.0版本以后UIDevice提供一个获取设备唯一标识符的方法uniqueIdentifier,通过该方法我们可以获取设备的序列号,这个也是目前为止唯一可以确认唯一的标示符.好景不长,因为该唯一标识符与手机一一对应,苹果觉得

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

一.在 .NET 中生成1.直接用.NET Framework 提供的 Guid() 函数,此种方法使用非常广泛.GUID(全局统一标识符)是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值(即保证所有机器都是唯一的).关于GUID的介绍在此不作具体熬述,想深入了解可以自行查阅MSDN.代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Syste

http://www.51-n.com/t-4264-1-1.html PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳.在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据.即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合md5函数来生成唯一ID.PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一这种方法会产生大量的重复数据,运行如下PHP代码会数组索引是产生的唯一标识,对应的元素值是该唯一标识重复的次数. <?php $units = arr

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