sampling 第23页

如何用MATLAB产生25Gbaud的基带QPSK调制信号

参数设置：symbolrate=25GbaudDACsamplingrate=64Gbaud随机序列生成和QPSK调制选取一次性生成的符号数目1600。

欢腾的咸鱼饼·2020-09-12 22:51

RoIAlign源码解析

spatial_scalefeaturemap放缩的尺寸vgg是1/16*channelsheightwidthfeaturemap的通道高和宽不用多说*pooled_heightpooled_widthRoIAlign后的feature大小*sampling_ratioRoIAlign

爆米花好美啊·2020-09-12 20:29

深度之眼Paper带读笔记GNN.04.metapath2vec

文章目录前言论文结构基础知识补充研究背景本文研究的对象模型框架研究意义研究成果论文泛读摘要核心论文标题论文精读metapath2vec详解问题定义细节一：Heterogeneousskip-gram细节二：Meta-Path-BasedRandomWalks细节三：softmaxandnegativesampling

oldmao_2001·2020-09-12 15:24

反卷积(Deconvolution)上采样(Upsampling)上池化(Unpooling)的区别——附翻译

http://blog.csdn.net/u012949263/article/details/54379996提供了英文版Question：Deconvolutionnetworksusedeconvolutionlayerstoinfersparsefeaturemapsandfilters(thisisthesameasconvolutionalsparsecoding).Inthecont

AC_Lee·2020-09-12 14:40

【游戏开发】多人游戏网络同步相关技术（延迟处理）

非网络延迟（latency）网络游戏中非网络延迟分类：输入采样延迟（inputsamplinglatency）渲染流水线延迟（renderpipelinelatency）驱动程序->命令缓冲区->GPU

归暮亭·2020-09-12 14:39

NLP以赛代练 Task5：基于深度学习的文本分类 2

基于深度学习的文本分类2学习目标文本表示方法Part3词向量1.Skip-grams原理和网络结构2.Skip-grams训练2.1Wordpairsand“phases”2.2对高频词抽样2.3Negativesampling3

Debroon·2020-09-12 13:29

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程六）Weka采样Filter/Resample/SMOTE

常见的采样有：SimpleRandomSampling(简单随机采样)，OfflineSampling(离线等可能K采样)，OnlineSampling(在线等可能K采样)，Ratio-basedSampling

yang1young·2020-09-12 13:23

阵处理与波束形成学习心得（二）

第二节：传感器阵列：空间采样此部分的原理描述采用引用一段原文Ingeneral,wecanthinkofasensorarrayasamechanismforspatiallysamplingwavefrontspropagatingatacertainoperating

三水罗Sudoooo·2020-09-12 12:13

SubsamplingScaleImageView加载大长图

1、SubsamplingScaleImageView是一个非常优秀长图加载控件，使用起来也非常简单，主要适用于当原图的长度和宽度都超过手机屏幕的长度和宽度，当用普通的ImageView控件的时候，图片会严重的变形的

qq_36190583·2020-09-12 10:14

subsampling-scale-image-view加载长图源码分析（一）

subsampling-scale-image-view源码分析背景介绍使用源码分析总结参考背景对于安卓开发人员，最头疼的问题就是内存问题了，而内存问题又当属bitmap最头疼，虽然说现在市面上已经有越来越多成熟的图片加载框架

少年阿涛·2020-09-12 09:52

深度学习之语义分割-RefineNet

RepeatedsubsamplingoperationslikepoolingorconvolutionstridingindeepCNNsleadtoasignificantdecreaseintheinitialimageresolution.WepresentRefineNet

leo_whz·2020-09-11 23:44

Android Audio框架 audio_policy.conf文件

例如下面：1Primary{2sampling_rates44100|480003channel_masksAUDIO_CHANNEL_OUT_STEREO4forma

辉色投像·2020-09-11 17:41

手撕随机森林的超参数

随机森林有两大随机特点：1、Randomsamplingoftrainingdatapointswhenbuildingtrees2、Randomsubsetsoffeaturesconsideredwhensplittingnodesfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

手撕机·2020-09-11 14:50

mxnet的upsampling，，，大坑

最后找到可用的是:self.upsample2=nn.Conv2DTranspose(channels=256,kernel_size=4,strides=2,padding=1,weight_initializer=mx.init.Bilinear(),use_bias=False,groups=256)self.upsample2.collect_params().setattr("lr_mu

ANONYMOUSLYCN·2020-09-11 14:06

C++ 格式读取文件中的参数

C++中格式读取文件中的参数参数文件parameters.txt大概是这样的形式#Parameters#samplingrateofframes(referencevalue:2-10)samplingRate2

哀酱·2020-09-11 13:47

zzminer·2020-09-11 12:44

TypeError: init() got multiple values for argument 'axis'

fromkeras.layersimportInput,mergeup2=merge([UpSampling2D(size=(2,2))(conv5),conv4],mode='concat',concat_axis

Nick Blog·2020-09-11 11:17

（二）用JAVA编写MP3解码器——帧头信息解码

11sync0x7FF2version1=mpeg1.0,0=mpeg2.02lay4-lay=layerI,IIorIII1errorprotection0=yes,1=no4bitrate_index见下文2sampling_freq

ycb1689·2020-09-10 21:01

An introduction to reinforcement learning

CONTENTIntroductionTerminologyGoalClassificationMarkovDecisionProcessMarkovProcessMarkovRewardProcessMarkovDecisionProcessDynamicProgrammingSamplingMethodsformodel-free

OverTheMoon·2020-09-10 15:36

OverTheMoon·2020-09-10 15:35

在Frenet坐标系下的动态障碍物避障

其中包括：cubicsplinegenerationFrenettransformationtoglovalcoordnatessampling-basedsearchmethodBeziercurvecostfunctionformalizationlazycollisioncheckingpurepursuittrajectorytrac

gophae·2020-09-10 13:33

3.2 为超参数选择合适的尺度

samplinguniformly并不是适用于所有的参数。有时候需要考虑对数尺度。

布纸所云·2020-09-10 12:14

纹理映射(Texture Mapping)

如何将多个纹理元素的颜色融合到一个像素就取决于纹理过滤方式4种纹理过滤方式：最近点采样过滤(nearst-pointsampling):最近点采样,不进行任何过滤操作的速度最快也最简单，只是针对

不负初心·2020-09-10 10:26

【深度学习实战】GraphSAGE（pytorch）

GraphSage示例（使用Cora数据集）推荐阅读：[论文笔记]：GraphSAGE：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs论文详解NIPS2017目录1.采样（sampling.py

喵木木·2020-09-02 18:57

The rational of mipmapping

thinkofNyquistprinciple,downsampleeffectivelyreduceshigh-frequency(thinkabouttheartifactw/omipmapwhensampling

阿隆的小窝·2020-08-28 00:16

【算法研究】数字信号升采样(upsampling) 和降采样(downsampling) 技术

在采集数据时，往往会采用高采样率的ADC，这时就需要采用降采样（downsampling）来降低采样率以减少信号处理的MIPS。

Jacob C Chen·2020-08-26 23:06

如何处理类别不平衡问题

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093三种方法：对较多的那个类别进行欠采样(under-sampling)，舍弃一部分数据，使其与较少类别的数据相当对较少的类别进行过采样

HW_WY·2020-08-26 16:46

【转】粒子滤波

其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态

volkswageos·2020-08-26 14:04

样本不均衡

2.欠采样大样本欠抽样（也叫下采样、under-sampling）方法通过

Avada__Kedavra·2020-08-26 14:51

分类问题中不平衡数据分布的解决方案

2.从采样的角度处理over-sampling，对小样本增加副本（复制部分）under-sampling，对大样本选取部分3.人工生成样本SMOTE+TomekSMOTE或者

himon980·2020-08-26 14:02

up1 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv2], mode='concat', concat_axis=1) TypeError: 'mod

up1=merge([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3),conv2],mode='concat',concat_axis=1)TypeError:'module'objectisnotcallable

Kun Li·2020-08-26 14:26

kalman、particle filter直白理解

1.particlefilterSamplingImportanceResampling(SIR)，根据重要性重采样。

文开发·2020-08-26 14:57

数据不平衡处理----smote算法

数量太小的类别直接扔掉，数量太多的类别随机抽一部分，数量不多也不少的就直接copy到指定数量就好………………好Low啊就去查了查，对于这个问题，貌似也没特别好的方法，主要两方面入手：1.对数据进行采样（over-sampling

PlusTang124·2020-08-26 14:59

分类方法中样本类别不均衡问题

二、解决方法1、欠抽样（undersampling）欠抽样，是指减少分类中数目较多的类别数量，来实现样本均衡。

lpty·2020-08-26 14:23

标准粒子滤波算法之四种基本重采样算法

#include#include#include#include"resampling.h"usingnamespacestd;intmain(){Resamplere;intn=10;doubleweight

Aircraft GNC·2020-08-26 14:59

粒子滤波（PF：Particle Filter）

其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling

flyingworm_eley·2020-08-26 12:56

粒子滤波（PF：Particle Filter）目标跟踪

其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling

薄荷微光少年梦·2020-08-26 12:11

2019 sample-free（样本不平衡）目标检测论文阅读笔记

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文转载自知乎，已获作者同意转载，请勿二次转载（原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100052168）背景《IsSamplingHeuristicsNecessaryinTrainingDeepObjectDetectors

我爱计算机视觉·2020-08-26 11:00

粒子滤波（particle filtering）梳理

本文根据MLaPP第23章，从importancesampling开始梳理，直至导出粒子滤波，并给出相应的范例程序。rejectionsampling太简单，就不介绍了。

foreseerwang·2020-08-26 11:40

正负样本不均衡的解决办法

1.SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)过采样小样本（扩充小类，产生新数据）即该算法构造的数据是新样本，原数据集中不存在的。

贾世林jiahsilin·2020-08-26 11:49

粒子滤波算法

其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling)。

cjn_·2020-08-26 11:36

广告数据定量分析：第一章——广告优化中的统计学

1、统计学2、学会运用统计3、统计学的主要思想4、统计学和广告优化的关系5、广告数据定量分析的主要理念（1）目的性Purpose（2）有限性Limited（3）相关性Correlation（4）抽样性Sampling

探岳精神·2020-08-26 08:49

强化学习策略梯度梳理3-SOTA上（附PPO2代码）

强化学习策略梯度梳理-SOTA上强化学习策略梯度梳理-SOTA进阶方向1PG总结TRPOnaturalpolicygradientImportancesamplingTrustRegionsACKTR目标是为了提高

ThousandsOfWind·2020-08-26 08:17

android加载大图推荐框架LargeImageView及所遇问题——部分机型图片模糊

qugengting·2020-08-25 18:36

[深度学习-理论篇]什么是卷积神经网络CNN

卷积神经网络1.为什么用卷积神经网络1.1.局部感知(localfield)1.2.权值共享(SharedWeights)1.3.下采样或池化(subsampling)2.卷积的具体过程卷积过渡到三维池化层

茫茫人海一粒沙·2020-08-25 17:41

强化学习Exploration漫游

本文打算抓重点来讲，主要介绍三种最重要的Exploration思路——OptimisticExploration、PosteriorSampling和Inform

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-25 01:00

李宏毅机器学习系列-强化学习之近端策略优化PPO

李宏毅机器学习系列-强化学习之近端策略优化策略梯度的另一个问题从现在学习到离线学习(Fromon-policytooff-policy)重要性采样(importancesampling)重要性采样的问题近端策略优化

王伟王胖胖·2020-08-25 01:23

Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice 译文

Model-BasedReinforcementLearning:TheoryandPracticeModel-basedtechniques**Analyticgradientcomputation****Sampling-basedplanning

zachary2wave·2020-08-25 00:35

上池化(unpooling),上采样(unsampling)和反卷积(deconvolution)的区别

池化也叫下采样(down-sampling),操作与普通卷积基本相同,不过根据取最大值或平均值可分为最大池化和平均池化,同时无反向传播过程(无需学习参数).上池化保留位置信息补0,上采样不保留位置信息直接复制

D_Major·2020-08-24 22:45

面试题从很长的数据流等概率随机采样蓄水池抽样 Reservoir Sampling

题目：有一个网页抓取器每秒钟抓取一个网页，定义一个API，每次调用的时候要等概率的从目前已经抓取的网页中随机选取一个，应该怎么实现？分析：这题题目定义有一定迷惑性，最直接的思路貌似应该是先保存当前采集到的所有网页，然后随机采样，这显然不是这题的考点。这题想只用O（1）的空间。其实就等价于有一个很长的数据流，数据量大到无法载入内存，怎么做随机等概率采样？容易想到的思路是产生一个0到1之间的随机数，然

LarryNLPIR·2020-08-24 11:51

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