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Weighted Sum Power Maximization for Intelligent Reflecting Surface Aided SWIPT

本文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.05558.pdfAbstract首先：SWIPT:simultaneouswirelessinformationandpoweertransfer(SWIPT)本文主要将IRS引入一个SWIPT的新场景中目标是：最大化加权总功率（在EHR端）约束：单个IDR的SINR约束方式：precoder和phaseshifts的联合优化分析：

Palace_w·2020-09-17 02:30

算法实现Alg17《Infrared Small-Target Detection Using Multiscale Gray Difference Weighted Image Entropy 》

发表期刊：IEEETRANSACTIONSONAEROSPACEANDELECTRONICSYSTEMSVOL.52,NO.1FEBRUARY2016Impactfactor：1.975NotSCI文章引用：DengH,SunX,LiuM,etal.Infraredsmall-targetdetectionusingmultiscalegraydifferenceweightedimageentr

zxchz·2020-09-17 00:12

红外小目标检测matlab程序——基于《Infrared Small-Target Detection Using Multiscale Gray Difference Weighted Image》

阅读了论文《InfraredSmall-TargetDetectionUsingMultiscaleGrayDifferenceWeightedImageEntropy》，小菜鸟决定用MATLAB实现一下。clear;clc;K=3;w=2;c=0.5;I=imread('3.jpg');f=rgb2gray(I);[MN]=size(f);subplot(2,3,1);imshow(f);tit

lymcool·2020-09-16 23:00

R weighted-mean加权函数

R-weighted.mean()转载2015-10-0716:01:17加权平均在一组数据里，一个数据出现的次数称为权。

给我瓶叶小白·2020-09-14 21:18

R语言平均值和加权平均值

>a=c(70,80,60)>mean(a)#平均值[1]70>wt=c(3,3,4)>weighted.mean(a,wt)#加权平均值[1]69转载于:https://www.cnblogs.com

babude2008·2020-09-14 18:15

反距离插值（Inverse Distance Weighted）

反距离插值InverseDistanceWeighted反距离权重法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数，默认值为2。（一般0.5到3的值可获得最合理的结果）。通过定义更高的幂值，可进一步强调最近点。因此，邻近数据将受到更大影响，表面会变得更加详细（更不平滑）。随着幂数的增大，内插值将逐渐接近最近采样点的值。指定较小的幂值将对距离较远的周

edgelee·2020-09-13 10:30

[ExtJs] 利用weighted构建可配置覆写的容器

在ExtJs6.5+版本中，提供了以weighted配置项。如果设置为true，则可以将子项item指定为一个object对象，每个item属性名称指定一个itemId，并且属性值为子项配置对象。

29号同学·2020-09-13 00:25

WMSE

classWeighted_mse_mae(nn.Module):def__init__(self,mse_weight=1.0,mae_weight=1.0,NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE=0.00005):super(Weighted_mse_mae

嗨皮lemon·2020-09-10 20:29

nginx使用用户真实IP做hash（解决经过CND后ip_hash失效问题）

://www.zifangsky.cn/611.html）中已经介绍过了，在nginx中常用的有以下四种负载均衡的算法，分别是：round-robin、ip-hash、least-connected和weighted

weixin_34283445·2020-08-25 08:17

一致性Hash算法（Consistent Hash）

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括：轮循算法(RoundRobin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(LeastConnection)、响应速度算法(ResponseTime)、加权法(Weighted

SimminonGarcia·2020-08-24 23:16

F1 micro macro 区别和详解

micro-F1和macro-F1详解摘要micro-F1：macro-F1：weighted-F1调参摘要F1-score：是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标，用于测量不均衡数据的精度。

还卿一钵无情泪·2020-08-24 11:33

语音去混响算法之WPE( Weighted Prediction Error for speech dereverberation)

目录简介信号模型WPE算法（Weightedpredictionerror）TVG模型（time-varyingGaussianmodel）目标函数迭代求权重离线解参考文献附Python代码更新：简介背景噪声和空间内声反射产生的混响是声学信号处理和远场语音识别的两大障碍。WPE(WeightedPredictionError)算法主要用于去除信号中的混响成分，此算法基于线性预测估计，是目前针对去混

新一姬·2020-08-24 10:19

tensorflow中四种不同交叉熵函数

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()tf.nn.weighted_cross_entropy_with_l

xujingpilot·2020-08-23 08:50

Speech Recognition Algorithms Using Weighted Finite-State Transducers

语音识别概述语音识别统计框架语音分析/特征提取声学模型子词模型和发音字典上下文相关音素模型语言模型解码WFSTFAFA基本性质半环理论基本操作转换器组合算法优化算法：确定化、weightpushing、minimizationepsilonremoval基于WFST的语音识别基于WFST的语音识别概述WFST的构建：声学模型、因素上下文相关、发音字典、语言模型CompositionandOptim

qq_14962179·2020-08-23 06:03

论文翻译：Speech Recognition with Weighted Finite-State Transducers

摘要：本文介绍了基于WFST的语音识别的一般形式和算法框架。这些转换器为语音识别系统的主要部件提供了通用自然的表示形式，包括HMM模型，上下文相关模型，发音词典，统计语法，以及word或者phone的点阵。介绍了用于构建和优化转换器模型的通用算法，包括组合模型的组成，加权确定，最小化以用于优化时间和空间的要求，以及为语音识别最佳的重新分配过度权重的权重推演算法。详细说明了这些方法在大词汇量任务中的

JamesWH·2020-08-23 06:48

Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 下篇

Nginx版本：1.9.1我的博客：http://blog.csdn.net/zhangskd上篇blog讲述了加权轮询算法的原理、以及负载均衡模块中使用的数据结构，接着我们来看看加权轮询算法的具体实现。指令的解析函数如果upstream配置块中没有指定使用哪种负载均衡算法，那么默认使用加权轮询。也就是说使用加权轮询算法，并不需要特定的指令，因此也不需要实现指令的解析函数。而实际上，和其它负载均衡

zhangskd·2020-08-23 04:05

多标签评价指标--Macro-F1、Micro-F1

对于多标签分类的评价指标比较复杂，一般对于n个二分类混淆矩阵要引入宏平均、微平均、权重评价即Macro-average、Micro-Average，Weighted-Average，近期正好应用，所以就总结一下

云仄·2020-08-22 17:08

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

主要包括下面几个方法：Weighted-Residual-Connectio

wywywy01·2020-08-22 04:34

Lightweight Image Super-Resolution with Adaptive Weighted Learning Network

文章链接：https://arxiv.org/abs/1904.02358一、简介TheseSRnetworksgenerallysufferfromtheproblemofaheavyburdenoncomputationalresourceswithlargemodelsizeswhichlimitstheirwidereal-worldapplications越深的模型往往可以产生更好的效果

叱咤风云666·2020-08-22 02:27

Jmeter系列（56）- 详解 Weighted Switch Controller 权重控制器

如果你想从头学习Jmeter，可以看看这个系列的文章哦https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html简单介绍它能分配其子项目（ChildItem）的权重，从而控制子项的执行概率它是一个插件，需要额外下载哦插件下载地址https://jmeter-plugins.org/权重控制器权重控制器界面介绍Randomchoice：勾选后，会随机选一

小菠萝测试笔记·2020-08-21 12:00

可视化河流图基础要点

以下是更为科学的g0的计算公式（weighted_wiggle算法）该算法的目的是在让每个层尽量少地出现“扭动”的情况。颜色设计：颜色方案的选择与数据密

yinghdb·2020-08-21 11:26

多分类评价指标python代码

precision_score(y_true,y_scores,average='micro'))average：string，[None，'binary'（默认），'micro'，'macro'，'samples'，'weighted

anyi6536·2020-08-21 08:16

pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)

-retinaface(三种损失使用的函数)retinaface损失函数定义：（1）L(cls)(面分类损失):#计算交叉熵loss_c=F.cross_entropy(conf_p,targets_weighted

王小凡wxf·2020-08-21 02:29

Weighted Interval Scheduling

带权重的区间调度问题ProblemdescriptionAnalysisCodeRefProblemdescription 给定若干个工作的开始时间、结束时间和权重（可以理解成重要程度），求出能完成的最大的工作权重（尽可能地完成更重要的工作），当然必须满足各个工作相容。如以下三个工作：开始时间结束时间权重工作1034工作2565工作32810 由不带权重的区间调度方法，依次结束时间最早且相容的

繁华落尽心伤·2020-08-19 16:39

XGBoost 阅读之 Weighted Quantile Sketch

3.3WeightedQuantileSketch（加权分位数略图）Oneimportantstepintheapproximatealgorithmistoproposecandidatesplitpoints.Usuallypercentilesofafeatureareusedtomakecandidatesdistributeevenlyonthedata.Formally,letmult

Iam-xyZ·2020-08-19 16:57

2014年山东省第五届ACM--Weighted Median

WeightedMedianTimeLimit:2000MSMemorylimit:65536K题目描述Fornelementsx1, x2, ..., xnwithpositiveintegerweightsw1, w2, ..., wn.Theweightedmedianistheelementxksatisfyingand，SindicatesCanyoucomputetheweighted

KeepTing·2020-08-19 10:01

sigmoid_cross_entropy_with_logits and weighted_cross_entropy_with_logits

当样本的labels是多个独立的二分类问题时，loss函数之前的激活函数应该是sigmoid/tanh，而不能使用softmax了。如果激活函数是sigmoid，这种情况下我们的loss函数就是sigmoid_cross_entropy_with_logits。Tensorflow中，logits都是指未经过激活函数的输出，即所谓的unscaled。sigmoid_cross_entropy_wi

蜗牛一步一步往上爬·2020-08-18 18:47

2019美赛b题：基于Weighted－K－means聚类模型的选址

基于Weighted－K－means聚类模型的选址（本博客为博主参加2019美赛B题中解决选址问题而使用的算法模型。文字图片皆为原创，引用请注明出处，切勿全篇抄袭。

EscapePlan99·2020-08-18 09:01

XNOR-Net-PyTorch实验

XNOR-Net-PyTorch测试在CNN中有两个非常有名的二进制类的网络模型，一个叫做Binary-Weighted-Networks，一个叫做XNOR-Net。

i-kernel·2020-08-17 03:48

山东省第五届ACM省赛题——Weighted Median（模拟）

题目描述Fornelementsx1, x2, …, xnwithpositiveintegerweightsw1, w2, …, wn.Theweightedmedianistheelementxksatisfyingand,SindicatesCanyoucomputetheweightedmedianinO(n)worst-case?输入Thereareseveraltestcases.Fo

BYSora·2020-08-14 16:07

深度学习笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of

深度学习笔记：DeepResidualNetworkswithDynamicallyWeightedWaveletCoefficientsforFaultDiagnosisofPlanetaryGearboxes这篇文章的题目可翻译为“基于深度残差网络及动态加权小波系数的行星齿轮箱故障诊断”，将小波包变换和深度残差学习结合起来，应用于机械故障诊断。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动数据包含着

yc_z·2020-08-14 04:13

深度学习论文笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis o.

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断，采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路，将机械振动信号按照故障类型进行分类。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分，而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的，因此可以按照如下步骤设计深度神经网络，实现对不同频带信息自适应加权的功能。第一步：对振动信号进行离散小波包分解，构建小波包系

weixin_30546189·2020-08-14 03:55

tensorflow常用损失函数（loss function）（一）：图像识别、分类

1.图像分类在tensorflow中针对图像分类的lossfunction主要三交叉熵函数，主要有这几类：softmax、sigmoid、sparse_softmax、weighted加权交叉熵。

itlilyer·2020-08-13 14:51

局部加权回归（Locally weighted linear regression）

局部加权回归通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（underfitting），其多数情况下只能适用于线性的曲线而不能很好的拟合非线性的曲线，比如数据集是一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。为什么局部

QEcode·2020-08-12 10:51

WLDPP（ Weighted Local Discriminant Preservation Projection Embedded Ensemble Algorithm）局部判别保留投影法

本文主要介绍一下论文《RecognitionalgorithmofParkinsonsdiseasebasedonweightedlocaldiscriminantpreservationprojectionembeddedensemblealgorithm》中针对帕金森疾病数据提出的WLDPP（局部判别保留投影法）方法一、基本介绍目前帕金森病数据的问题是高冗余、高噪声和小样本，降维可以有效地解决

咸粥·2020-08-11 02:28

Nginx内置的负载均衡策略 - 加权轮询 (Weighted Round Robin)

Nginx中设置反向代理的时候，能够指定反向代理中每一个后端服务器所占的比重，起到负载均衡的作用，看一个反向代理的例子：upstreambackend{serveraweight=5;serverbweight=3;servercweight=1;}例子中，设置了三台后台服务器，所占的比重分别为5，3，1。那么如何做到在收到请求的时候，按照比例分配到后台的三台服务器呢。能想到的最简单的方法当然是：

harleylau·2020-08-09 08:36

反距离加权法（Inverse Distance Weighted）插值

反距离加权法（InverseDistanceWeighted）插值是近期做大数据显示时使用的插值方法，很好用的插值方法。反距离权重法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数，默认值为2。（一般0.5到3的值可获得最合理的结果）。通过定义更高的幂值，可进一步强调最近点。因此，邻近数据将受到更大影响，表面会变得更加详细（更不平滑）。随着幂数的增大

youyou_builder·2020-08-09 03:06

声学漫谈之四：A加权（A-weighted）到底是什么？

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轮询调度算法(Round-Robin Scheduling) 和权重轮询调度算法(Weighted Round-Robin Scheduling)

循环调度（RoundRobinScheduling）算法循环调度（RoundRobinScheduling）算法就是以循环的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i=(i+1)modn，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。在系统实现时，我们引入了一个额外条件，当服务器的权值为零时，表示该服务器不可用而不被调度。这样做的目的是将

黄二狗6·2020-08-05 10:08

加权交叉熵损失函数：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits

tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits函数tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( targets, logits

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-05 03:31

Networkx构造一张图，图中任何点都有坐标

importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltfromrandomimportrandintG=nx.Graph()#foriinrange(3):#G.add_node(i)G.add_weighted_edges_from

focus_best·2020-07-30 01:56

keras： model.compile ()

Network)的一个成员函数,函数原型defcompile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics

wanghua609·2020-07-29 06:04

Weighted Shuffle加权的随机打散算法的一种实现

Java中的Collection.shuffle(Listlist)是一个可以将List中的元素随机打散的函数，但是在有些场景下，我们需要打散排好序的List，比如有一组用户可能感兴趣的商品列表，用户可能多次看到这个列表，希望每次看到时列表的顺序是不同的。这就会用到weightedshuffle算法，既希望进行随机打散，又希望在shuffle的过程中能尽可能保持原有顺序。Collection.sh

filterc·2020-07-28 17:42

加权最小连接调度（Weighted Least-Connection Scheduling）

加权最小连接调度（WeightedLeast-ConnectionScheduling）算法是最小连接调度的超集，各个服务器用相应的权值表示其处理性能。服务器的缺省权值为1，系统管理员可以动态地设置服务器的权值。加权最小连接调度在调度新连接时尽可能使服务器的已建立连接数和其权值成比例。加权最小连接调度的算法流程如下：加权最小连接调度的算法流程假设有一组服务器S={S0,S1,...,Sn-1}，W

starxu85·2020-07-28 11:40

天池二手车交易价格预测-task[5]-模型融合

集成模型往往在数据比赛中会有比较好的成绩主要包括以下三种方法：投票集成平均排名平均1.简单加权平均defWeighted_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3,w=[1/3,1/3,1/3]):Weighted_result

明月皎皎·2020-07-28 07:10

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

我们假定这些通用的特征或者方法包括Weighted-Residual-Connections(WRC)，Cross-Stage-Partial-conne

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局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们选取不同维度的特征来对我们的数据进行拟合。对于上面三个图像做如下解释：选取一个特征，来拟合数据，可以看出来拟合情况并不是很好，有些数据误差还是比较大针对第一个，我们增加了额外的特征，，这时我们可以看出情况就好了很多。这个时候可能有疑问，是不是特征选取的越多越好，维度越高越好呢？所以针对这个疑问，如最右边图，我们用5揭多项式使得数据点都在同一条曲线

weixin_30617695·2020-07-15 03:05

声级计、噪音计中的A/C加权的诠释

声级计（又叫噪音计）中的计权(加权)：计权(Weighted)也称加权或听补偿，有两种含义：一是考虑到设备在正常使用和测量时的条件不同，对测量值所加的人为修正，称为加权。

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weighted_cross_entropy_with_logits计算加权交叉熵。softmax_cross_entropy_with_logits计算log

dengwohuai4277·2020-07-13 04:14

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