采样脉冲宽度

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize
进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

MCU应用踩坑笔记（ADC 中断 / 查询法）

问题描述IC：SC92F7596,在使用过程中，发现一个问题，就是我们使用到了ADC功能，程序的代码如下：ADC采样周期200ms，采样个数：4在使用过程中，因配置了ADC中断使能，在中断服务程序中，清除了了中断标志位
woainizhongguo.·2025-02-11 03:15

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。
PixelLancer·2025-02-09 22:42

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

本文将探讨一种创新的方法——通过动态采样方式从原始词表中提取有效词汇，并限制词表大小在8192以内，同时保留对更大规模词表内容表达的能力。
东方佑·2025-02-09 18:50

有限长序列的z变换收敛域_求出以下序列的Z变换及收敛域

n)],0≤n,k【判断题】目前我国的证券投资基金均为契约型基金【简答题】求出以下序列的Z变换及收敛域[u(n)-u(n-10)]【简答题】用部分分式法求以下X(z)的反变换【单选题】在对连续信号均匀采样时
weixin_39757122·2025-02-09 09:18

CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理

基于公开资料与实测反馈总结：项目CosyVoiceF5-TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成，支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示，SwaySampling采样策略零样本
云樱梦海·2025-02-08 10:27

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori
zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

音频基础知识集合

采样率（SampleRate）采样率（采样频率）即每秒内进行采样的次数。单位是Hz。采样率越高，数字波形的形状就越接近原始模拟波形，声音的还原就越真实。如44100HZ,48000HZ等。
超开心~·2025-02-06 10:36

delta-sigma ADC基础知识(一)

这些转换器基本上由一个过采样调制器后跟一个数字/抽取滤波器组成，共同产生高分辨率的数据流输出。本文分两部分深入探讨DSADC的核心。第一部分将探讨DS调制器的
通信射频老兵·2025-02-05 21:58

将音频mp3文件添加背景音乐

统一两者的采样率和时长（如果需要）。降低背景音乐音量，提高朗诵音频的音量（可调整）。合并两条音轨并导出最终的MP3文件。Python代码frompydubimportAudioS
MonkeyKing.sun·2025-02-05 02:43

ADC及DMA的使用原理和使用过程

传感器一般是利用电阻电容等测量外界信息的物理量，导致测量电路电压发生变化，产生模拟信号，二单片机只能读取数字信号，所以就需要我们把模拟信号转变为数字信号ADC的类型积分型：工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号
Zack Zhou·2025-02-04 15:18

最小边际采样在分类任务中的应用

最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。
ningaiiii·2025-02-03 11:57

第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测

1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）
老张谋·2025-02-02 20:35

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码
weixin_33908217·2025-02-02 20:03

嵌入式工程师必学（111）：示波器带宽和采样率

概述：探头与示波器一起作为测量系统的一部分工作。精密测量从探头尖端开始。与示波器和被测设备（DUT）相匹配的正确探头不仅可以将信号干净地带到示波器，还可以放大和保留信号，以实现最大的信号完整性和测量精度。带宽决定了示波器测量信号的基本能力。随着信号频率的增加，示波器准确显示信号的能力会下降。带宽规格表示示波器可以精确测量的频率范围。带宽是系统可以精确测量或通过而不会有明显衰减的频率范围，以Hz为单
芯片-嵌入式·2025-02-02 10:22

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决
读思辨·2025-01-31 15:21

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

据统计，VVC的编码压缩率比HEVC提升一倍，支持RPR参考帧重采样、SCC屏幕内容编码等新技术。这意味着在5G时代，VVC视频编码让
shengyin714959·2025-01-31 12:19

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

golang 性能分析(pprof)

采样方式net/http/pprof适用于程序长期运行的线上服务底层也是调用的runtime/pprof提供的函数，封装成接口对外提供网络访问如果是使用了HTTP包的路由，则只需要import_"net
_萤火·2025-01-31 00:39

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

1.24随机宇宙：生成现实世界数据的艺术目录随机宇宙：生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验
精通代码大仙·2025-01-30 09:31

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

媒体容器封装格式文件播放时长文件平均码率（视频+音频）视频属性（编码器名称、视频分辨率、帧率、编码码率）音频属性（编码器名称、采样率、
福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

【算法思考】Radial basis function interpolation （RBF）插值法

目录什么是插值什么是Radialbasisfunction如何基于Radialbasisfunction中建立插值计算插值的权重基于插值权重求解新采样点函数值代码实现参考文献什么是插值假设我们有n个采样点
Kross Sun·2025-01-29 11:27

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解色度采样概述色度采样（ChromaSubsampling）是一种在图像和视频处理中，通过减少色度分量（U、V）的采样量来压缩数据的技术。
又吹风_Bassy·2025-01-29 03:16

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论
XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

Silero VAD 开源项目教程

该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation
理想不闪火·2025-01-27 19:46

ADC与DAC(PWM)

DAC-DigitaltoAnalogConverter数模转换器PWM-PulseWidthModulation脉冲宽度调制ADC分辨率模拟信号是一个连续函数，在信号范围内能输出的离散信号值越多，其分辨率就越高
tadus_zeng·2025-01-27 07:56

MATLAB 工具库的使用说明和案例示例

包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法，还包括参数化和线性预测建模算法。
go5463158465·2025-01-27 01:16

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

LE Audio

首先是全新的编解码器LC3，它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量，且具有更低的功耗和更短的延迟，其采样率可在8-48KHz浮动自行设置，LEAudio的延迟可以做到低至20ms，
百态老人·2025-01-25 17:36

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。
会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

OpenGL ES 05 纹理单元和采样器是怎么对应上的

激活纹理单元//激活0号纹理单元，把rawData纹理数据绑定到0号纹理单元glActiveTexture(GLenum(GL_TEXTURE0))glBindTexture(GLenum(GL_TEXTURE_2D),texture)glTexImage2D(GLenum(GL_TEXTURE_2D),0,GL_RGBA,GLsizei(width),GLsizei(height),0,GLen
陈皮话梅糖@·2025-01-25 08:00

数据可视化期末复习-简答题

数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样
熊假猫威XStar·2025-01-25 06:12

matlab构造线性相位FIR滤波器

构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs=1000;%采样频率
~Young.·2025-01-24 01:29

STM32 GPIO工作模式设置

上拉输入：GPIO_Mode_IPU当外部电平不确定时，会被拉至高电平；3、下拉输入：GPIO_Mode_IPD当外部电平不确定时，会被拉至低电平；4、模拟输入：GPIO_Mode_AIN用作内部AD采样脚
LLLLLLZZZZZZHHHHHH·2025-01-24 01:56

Android openGL渲染图片纹理

因此在纹理采样时，按照openGL纹理坐标采样，则Android窗体中显示时会出现上下翻转的问题，未解决此问题，可以在采样阶段将openGL纹理坐标上下翻转，最终采样结束在窗体可以正常显示。
toblyn·2025-01-23 21:56

LimeSuite库函数说明

rate:采样率，以Hz为单位，设置为设备与主机之间数据交换的采样率。oversample:RF硬件的过采样比率。有效的过采样值有：1,2,4,8,16,320表示使
Christal_pyy·2025-01-23 14:40

问题调试定位法宝箱及动态启停/采样抓栈方案

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第16课。本次围绕HarmonyOS应用开发展开。着重介绍其关键的调试工具及高效定位问题的方法。其中，调试工具涵盖堆栈异常解析，可依据常见异常格式深入剖析问题根源。通用日志与离线日志过滤能力有助于精准筛选有用信息，配合应用沙箱访问与智能检测功能，全方位辅助开发。DFX维测领域的抓栈和trace能力同样重要，明确其启用方式、规格以及解读方法，能
·2025-01-23 13:13

python random模块中seed函数的详解_详解Python基础random模块随机数的生成

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。
Fccf·2025-01-23 05:32

DSP实验七 综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、
BeBeter」·2025-01-22 11:36

Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader

针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch
JimmyTotoro·2025-01-22 04:11

FPGA在高速数据采集系统中的应用！！！

以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用，以及一些具体例子：1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合，如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。
FPGA资料库·2025-01-21 05:50

温度保险丝在安装时还需要注意这些？

被动元器件，保护器件，特殊电阻，采样电阻，电流检测电阻--顺海科技：廖先生温度保险丝一、安装注意事项：1、当使用引线被弯曲，该距离应是弯曲超过6毫米根构件;当弯曲时，不能破坏根部和引线不能被强行拉，推，
深圳市顺海科技有限公司·2025-01-21 02:14

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分
SetMaker·2025-01-20 22:47

2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements

对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。
WX Chen·2025-01-20 22:15

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样
OpenSani·2025-01-20 01:13

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本
释迦呼呼·2025-01-19 03:55
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