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蒙特卡洛采样
加权递推平均滤波法
公式如下:(Yn):滤波后输出(Xn-i):第(n-i)次
采样
值(Wi):权重系数(通常按时间递减)2.STM32实现步骤2.1配置ADC与DMA//示例:STM32CubeMX配置ADC_HandleTypeD
CircuitWizard
·
2025-03-25 18:25
单片机算法
算法
208、【数值模拟】计算圆周率(Python)
题目描述不使用math库,计算出圆周率思路采用
蒙特卡洛
方式进行模拟。在[-1,1]中生成大量的随机点,得到点数N。(近似于一个正方向)判断生成的点,是否在半径为1的圆内。
辰阳星宇
·
2025-03-25 16:36
数据结构与算法刷题
python
算法
开发语言
优化FFmpeg编码器参数设置
参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率,
采样
码率越大,目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差,允许的误差越大,视频越小gop_size=300//
iummature
·
2025-03-25 05:22
ffmpeg
【傅里叶级数原理讲解--信号的合成与分解--含LabVIEW源码】
主要使用了:信号
采样
概念,fs
采样
率,f信号频率,每周期的
采样
点N=fs/f;队列生产和消费结构来实现信号合
做一个码农都是奢望
·
2025-03-24 21:45
course
labview
FFT
传感器与测试技术
中频信号解析:瞬时相位信息的原理与应用
发射机混频器本振信号中频信号ADC
采样
数字信号处理一、瞬时相位的基本概念瞬时相位是描述信号在某一时刻相位状态的重要参数,反映了信号在时间-频率域中的动态特性。
小驴技术站
·
2025-03-24 18:21
FPGA信号处理
信号处理
matlab
fpga开发
0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS
大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和
采样
参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。
·
2025-03-24 15:38
百度云大模型gpu
YOLOv8 改进:添加 AKConv(任意
采样
形状和任意数目参数的卷积)
YOLOv8改进:添加AKConv(任意
采样
形状和任意数目参数的卷积)引言在目标检测领域中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其速度和效率而受到广泛关注。
鱼弦
·
2025-03-24 12:34
人工智能时代
YOLO
CG-0A 电子水尺 城市道路积水助手 预警实时监测
本产品具有
采样
精度与传感器的测量体长度无关的特点,对不同变幅的应用环
zhang13383089075
·
2025-03-24 11:24
网络
人工智能
自动化
运维
服务器
【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用
采样
一致性初始配准(SA
点云侠
·
2025-03-23 19:35
点云配准专题
开发语言
计算机视觉
算法
3d
c++
Python预训练模型实现俄语音频转文字
使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz
采样
。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
啥都鼓捣的小yao
·
2025-03-23 05:03
人工智能
python
音视频
人工智能
逐行讲解大模型解码超参数大全(temperature、top-k、top-p等所有参数)
目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ
采样
η
采样
Classifier-FreeGuidance
Gaffey大杂烩
·
2025-03-23 01:56
大模型
机器学习
人工智能
关于离子滤波小记
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于
蒙特卡洛
方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。
文弱_书生
·
2025-03-21 15:12
乱七八糟
人工智能
计算机视觉
算法
Zynq PS端外设之IIC
IIC协议高电平
采样
:时序电路的信号
采样
一般靠的是时钟上升沿
采样
,而IIC协议则是靠高电平
采样
。读写数据帧ZynqPS的IIC外设1.PS的I2C0I2C0的引脚既可以使用MIO,也可以使用EMIO。
Mazy.v
·
2025-03-21 10:53
fpga开发
S32K144外设实验(三):ADC单通道连续
采样
(中断)
这次的实验比较简单,主要目的就是验证一下ADC的中断功能,思路是使用软件触发ADC的连续单通道
采样
,将
采样
值通过串口发送到上位机观察数是否正确。
上层精灵的赞美诗
·
2025-03-20 21:39
#
S32K144的外设基础实验
单片机
stm32
嵌入式硬件
eclipse
mcu
笔记
A/B测试结果置信度不足时如何决策
通过优化
采样
策略和科学分配资源,能够有效提升测试数据的稳定性和可信度,为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为
·
2025-03-20 18:01
测试工具
集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap
采样
的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
代码骑士
·
2025-03-20 12:57
#
机器学习
集成学习
机器学习
人工智能
SMOTE算法的改进与扩展
对属于“Danger”类少数类样本进行过
采样
,可增加用于确定分类边界的少数类样本。这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量,使得模型在
Java 第一深情
·
2025-03-20 06:33
不平衡数据分类
机器学习
人工智能
DMA的工作模式详解
适用场景:非连续或一次性数据传输(如文件单次读写、传感器单次
采样
)。示例配置(STM32):hdma.Init.Mode=D
浩瀚之水_csdn
·
2025-03-20 05:25
#
嵌入式高速总线研究
DMA
S32K144外设实验(二):ADC单通道单次
采样
(软件触发)
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2
采样
通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活,笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设
上层精灵的赞美诗
·
2025-03-20 02:57
#
S32K144的外设基础实验
单片机
嵌入式硬件
eclipse
mcu
笔记
3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下
采样
:采用统计滤波与体素网格下
采样
,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
夏末之花
·
2025-03-20 00:42
人工智能
【论文精读】SCINet-基于降
采样
和交互学习的时序卷积模型
动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性:即使在将时间序列下
采样
成两个子序列后,时间关系(例如数据的趋势和季节性成分)也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
打酱油的葫芦娃
·
2025-03-19 17:17
时序预测算法
时序预测
SCINet
TCN
深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下
采样
,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。
·
2025-03-19 11:37
深度学习
大语言模型的训练数据清洗策略
目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码(Python实现数据去重):2.过滤有害内容问题解决方案示例代码(基于关键词过滤有害内容):3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码(欠
采样
非均衡数据
gs80140
·
2025-03-19 10:23
AI
python
23章12节:抽样的
蒙特卡洛
方法
蒙特卡洛
方法作为一种基于随机抽样的数值计算技术,在工程、金融、统计、物理等众多领域中得到了广泛应用。该方法通过对大量随机数的模拟,来解决那些难以解析求解的问题。
DAT|R科学与人工智能
·
2025-03-18 11:18
用R探索医药数据科学
r-4.2.1
开发语言
数据库
人工智能
r
论文阅读:Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上
采样
操作导致运行时间昂贵;2
行走的歌
·
2025-03-18 09:26
文献阅读
图像处理
计算机视觉
机器学习
深度学习
图像去雨
图像处理
麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》:从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”
1.初始训练集:暴力
采样
与特征空间坍缩慕青青(Agent_M)的成长环境可视为一个高偏差训练集:数据污染事件:村主任(Node_V)通过恶意共识算法(如嫉妒驱动的PoW机制),煽动村民(Sub_Nodes
短剧萌
·
2025-03-18 08:45
算法
安全
scikit-image(Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包,使用原生的 NumPy 数组作为图像对象)
skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下
采样
图像
Clark-dj
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2025-03-18 02:58
图像处理
python
numpy
XGBoost算法的相关知识
文章目录背景定义损失函数(1)原始目标函数Obj(2)原始目标函数Obj的泰勒展开(3)具体化目标函数的泰勒展开细节(4)求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征
采样
和样本
采样
VariableX
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2025-03-18 01:46
机器学习基础
算法
机器学习
利用pprof对golang进行性能分析
IO分析-监控文件/网络IO操作,发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集:选择业务低峰期进行
采样
忍界英雄
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2025-03-17 19:00
go学习笔记
golang
训练数据重复
采样
,让正负样本比例1:1
详细解释resample函数:resample函数来自sklearn.utils,用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样,即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同:通过resample函数,你可以确保正训练集和负训练集的数量相同,即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num,res
kimi-222
·
2025-03-17 14:24
机器学习
人工智能
深度学习
地理数据中的分辨率转换
数据分辨率问题气象海洋数据在实际应用中,常常涉及到重
采样
,即分辨率的提高或降低等操作。本文提供了matlab以及python的样例程序,以降低(网格平均)或提高(线性插值)数据的分辨率。
木叶清风666
·
2025-03-17 12:41
地理信息数据处理
matlab
python
开发语言
一个简单的语音识别实现---百度在线语音识别REST API SDK(Python)简单使用
测试音频链接:http://pan.baidu.com/s/1o8Ue4B4密码:o5r1]注意事项音频格式限制pcm(不压缩)、wav、amr
采样
频率及位数支持评测8k/16k
DerrickOzil
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2025-03-17 12:09
语音识别
python
sdk
语音识别
FFMPEG实现音频重
采样
原文:https://blog.csdn.net/hiwubihe/article/details/81259134[音频编解码系列文章]音频编解码基础FFMPEG实现音频重
采样
FFMPEG实现PCM编码
QQ_1695710968
·
2025-03-17 01:47
音频重采样
FFMPEG
PCM
二.使用ffmpeg对原始音频数据重
采样
并进行AAC编码
重
采样
:将音频三元组【
采样
率
采样
格式通道数】之中的任何一个或者多个值改变。一.为什么要进行重
采样
?
djykkkkkk
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2025-03-17 01:47
ffmpeg学习
ffmpeg
音视频
aac
一.ffmpeg打开麦克风,录制音频并重
采样
一.windowswindows下使用msys编译ffmpeg,先编译libx264和libx265,然后编译ffmpeg的时候需要添加这两个库的路径才能--enable;为什么ffplay--enable了还是没有呢,仔细看编译打印,可能刚有一段报错提示SDL找不到,这个时候咱们就直接使用msys安装SDL,然后--enable启动sdl,这样ffplay就可以编译成功了。参考这个博主:FFmp
djykkkkkk
·
2025-03-17 01:16
ffmpeg学习
ffmpeg
音视频
7、基于osg引擎实现读取vtk数据通过着色器实现简单体渲染(1)
1、顶点着色器代码#version110/*GLSL1.10需要显式声明精度(OpenGLES要求)*/#ifdefGL_ESprecisionhighpfloat;#endif//体数据
采样
步长uniformfloatxStepSize
不收藏找不到我
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2025-03-16 21:48
着色器
着色器
Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍
热点数据计算整体来讲就是基于访问频率,可以是整体的访问次数,可以是一定时间内的频率,可以是部分请求的
采样
,可以借助成熟工具等,要根据业务需求来定1.基于访问频率原理:通过统计每个键的访问频率(如每秒访问次数
hxj..
·
2025-03-16 15:35
分布式
缓存
redis
数据库
热点数据
数据预热
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有
蒙特卡洛
算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推
wxchyy
·
2025-03-16 14:29
强化学习
算法
华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分)
一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸
采样
员和志愿者对人群进行核酸检
哪 吒
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2025-03-16 09:49
华为od
动态规划
python
音视频入门基础:RTP专题(18)——FFmpeg源码中,获取RTP的音频信息的实现(上)
一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频
采样
率、通道数信息:ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp
崔杰城
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2025-03-15 14:32
音视频技术
FFmpeg源码分析
音视频
ffmpeg
32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡
模拟量输入通道数32路精度12位*大
采样
频率100KsPs多通道
采样
速度各通道*大
采样
频率/设置的采
阿尔泰1999
·
2025-03-15 08:13
数据分析
嵌入式硬件
科技
pjsip pjsua_media_config 结构体说明
clock_rate描述:设置会议桥(conferencebridge)的时钟频率(
采样
率)。默认值:0(使用默认值PJSUA_DEFAULT_CLOCK_RATE,通常为16kHz)。
小gpt&
·
2025-03-15 01:08
Pjsip
音视频
qt
c++
阿里云国际站代理商:怎样量化虚拟世界的QoE体验指标?
音频质量(QA):涉及音频的平均码率(Bra)、声道数(NAC)、
采样
率(Sra)和编码标准(Codeca)。音视频同步时延(Tasyn):衡量音视频的同步性,影
linglideman
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2025-03-14 17:29
阿里云
【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速
采样
多走一步,再比较
Leafing_
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2025-03-14 12:14
Diffusion
Model扩散模型
人工智能
深度学习
AIGC
扩散模型
AI
视频生成
算法
人工智能
深度学习
EasyRTC实现海思设备与Web浏览器小程序双向通话,收到浏览器端发来的音频应该如何解码播放音频
最近我们在调试EasyRTC双向通话时(海思设备与浏览器),发现很多对接的开发者不知道怎么用海思SDK去播放浏览器传过来的音频数据;EasyRTC在浏览器端
采样
的音频参数为:8000
采样
,编码格式G711A
EasyRTC
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2025-03-14 05:29
webrtc
p2p
音视频
arm
嵌入式硬件
Manus详解,看这一篇就够了
规划代理采用
蒙特卡洛
树搜索(MCTS)算法优化任务拆
程序员鑫港
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2025-03-14 02:39
langchain
数据库
人工智能
AI
大模型
Agent
智能体
模型训练和推理
计算图以及前向后向传播训练时需要梯度,推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可,requires_grad=True推理❌❌❌
采样
、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶!
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2025-03-13 12:02
视觉与网络
python
梯度
反向传播
训练
推理
STM32F407 内部参考电压校准实现 HAL库
在芯片制造时,厂家将VREFINT在3.3V的电源电压下的ADC
采样
值记录在了flash地址0x1FFF7A2A中什么意思呢?厂家出厂的时候给了一个很精确的3.3V电源作为VDD,并记录了在该精准3
电工小王(全国可飞)
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2025-03-13 04:54
使用HAL库开发stm32
stm32
单片机
嵌入式硬件
如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析
YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理:P2层对应更高分辨率的浅层特征图(如1/4下
采样
),能捕捉更细粒度的纹理
AI-AIGC-7744423
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2025-03-12 14:22
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
FFmpeg入门:最简单的音频播放器
下面我会重点说一下这个部分SDL音频渲染音频渲染的方式和视频不太一样的,我们对于音频的播放速度其实是根据
采样
率定义的(音频的
采样
率==视频的帧率),在初始化的时候SDL播放器就
_多拉不懂A梦
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2025-03-12 09:20
ffmpeg
音视频
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