距平 下面便提出一个问题：为什么要费尽心思研究变量的距平而非变量的原始数据？若针对于温度这个变量而言，即为什么要使用温度距平（偏离平均值的值）而不非研究绝对温度的变化？...xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。
一个单独的Scene对象代表了一块单独的区域（通常是在某个连续时间段内）。...用户可以把多个（时间或者空间）Scene组合成一个Scene，但是合成之后部分功能可能无法适用。...此外，Satpy通过dask.array.Array对象实现多线程计算，从而提高处理性能。 更多信息参考dask和xarray的使用说明。...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。...Satpy重采样使用的是pyresample包，提供了邻近，双线性和椭圆加权平均重采样方法。
支持 Pcikle 是非常重要的，因为这可以无需安装额外的库就能让你用其他python 模块(比如 multiprocessing) 使用 xarray 对象。...对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。 当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...默认情况下，xarray 使用 'proleptic_gregorian' 作为日历，两个值之间的最小时间差作为单位。第一个时间值作为标准时间。
三角形的边缘、阴影边界和其他现象会产生不连续变化的信号，因此会产生无限的频率[252]。此外，无论样本有多紧密，对象仍然可以足够小以至于根本无法对其进行采样。...重采样 重采样用于放大或缩小采样信号。假设原始样本点位于整数坐标（0,1,2,...），即样本之间有单位间隔。此外，假设在重采样后，我们希望新的样本点以样本之间的间隔 均匀定位。...由于时间抗锯齿不需要额外的样本，因此额外的工作相对较少，近年来这种算法引起了强烈的兴趣和广泛采用。这种关注部分是因为延迟着色技术（第20.1节）与MSAA和其他多重采样支持不兼容[1486]。...一个场景可以由屏幕上任意小的物体组成，这意味着没有任何采样率可以完美地捕捉它们。如果这些微小的物体或特征形成图案，则以恒定间隔进行采样会导致莫尔条纹和其他干涉图案。...当采样模式与梳齿频率同相和异相时，规则模式会产生严重的伪影。具有较少有序的采样模式可以打破这些模式。随机化倾向于用噪声代替重复的混叠效应，人类视觉系统对此更加宽容[1413]。
背景 当我们的团队开始开发《Farlands》，我们花了一些时间来反思我们在这个 demo 里学到的经验，我们在 Oculus Connect开发者大会，游戏开发者大会（GDC），国际消费类电子产品展览会...与显示器相比，每一个 Rift 像素覆盖了观察者更大一部分的视野一个典型的显示器每个立体角有超过VR眼镜10倍以上的像素。提给Oculus SDK的图像，通过一个额外的重采样层弥补VR眼镜光学的影响。...额外的过滤会稍微平滑过度图像。 当进行渲染时，我们的愿望是所有这些因素有助于保存尽可能多的图像细节。我们发现多重采样可以产生出我们希望的更清晰，更详细的图像。 ?...它们的现实效果和高品质的视觉冲击都是众所周知的，但是在VR中它们所做出的权衡是不理想的。 单纯在屏幕空间中操作可能会引入不正确的立体差异（在每只眼睛中产生的图像差异），这些情况使人觉得不舒服。...严格来说，正向渲染允许我们为图形保真使用多重采样抗锯齿，为我们的重纹理着色器添加算法（并移除写入的 GBuffer），移除会干扰异步时间扭曲（ATW） 技术昂贵的全屏幕通道，并且一般来说，在更强大的延迟渲染之上给我们适度的加速
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...这可以是增加粒度(上采样)或减少粒度(下采样)。 选择重新采样方法。常用的方法包括平均、求和或使用插值技术来填补数据中的空白。 在上采样时，可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
压缩后的模型通常具有简洁的架构，例如类似VGG的或类似ResNet的结构。从这个角度来看，重参数化策略可以在不引入额外推理时间成本的情况下提高模型性能。...无法合并就会导致中间操作需要单独计算，产生巨大的计算消耗和内存成本。而且，过高的成本也阻碍了更复杂的结构的探索。...经过block linearization操作后，重参数结构中就只存在线性层，这意味着可以在训练阶段合并结构中的所有组件。...Block Squeezing Block squeezing将计算和内存过多的中间特征图上的操作转换为更快捷的单个卷积核核操作，这意味着在计算和内存方面将重参数的额外训练成本从$O(H\times...其次，论文添加了一个额外的1x1卷积+1x1卷积分支，对1x1卷积也进行重参数。
首先我们将概述检测」naive behaviour」的不同评估指标；然后讨论重新处理数据集的多种方法，并展示这些方法可能会产生的误导；最后，我们将证明重新处理数据集大多数情况下是继续建模的最佳方式。...好模型的 ROC 曲线会快速从 0 增加到 1（这意味着必须牺牲一点精度才能获得高召回率）。 ? 有效性不同的模型的 ROC 曲线图示。...当使用重采样方法（例如从 C0 获得的数据多于从 C1 获得的数据）时，我们在训练过程向分类器显示了两个类的错误比例。...总结来讲，当我们采用重采样的方法修改数据集时，我们正在改变事实，因此需要小心并记住这对分类器输出结果意味着什么。 添加额外特征 重采样数据集（修改类比例）是好是坏取决于分类器的目的。...与前一小节提到的重采样的方法相比，这种方法会使用更多来自现实的信息丰富数据，而不是改变数据的现实性。
1重采样1.1 什么是重采样所谓的重采样，就是改变⾳频的采样率、sample format、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。1.2 为什么要重采样为什么要重采样？...当然是原有的⾳频参数不满⾜我们的需求，⽐如在FFmpeg解码⾳频的时候，不同的⾳源有不同的格式，采样率等，在解码后的数据中的这些参数也会不⼀致(最新FFmpeg 解码⾳频后，⾳频格式为AV_SAMPLE_FMT_FLTP...，这个参数应该是⼀致的)，如果我们接下来需要使⽤解码后的⾳频数据做其他操作，⽽这些参数的不⼀致导致会有很多额外⼯作，此时直接对其进⾏重采样，获取我们制定的⾳频参数，这样就会⽅便很多。...AV_SAMPLE_FMT_DBL ： 210248 = 163842.6 ⾳频播放时间计算以采样率44100Hz来计算，每秒44100个sample，⽽正常⼀帧为1024个sample，可知每帧播放时间...* s, // ⾳频重采样的上下⽂ uint8_t** out, // 输出的指针。
xarray的典型计算工作流程通常包括: 使用xr.open_mfdataset 或 xr.open_dataset(chunks=...)...读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...xarray的dataset对象的每一个切片。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。...自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉，但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。...自举法 是通过重复采样（替换）样本数据集来创建许多模拟样本来完成的。每个模拟的样本被用来计算参数的估计，然后这些估计被组合起来形成一个抽样分布。...然后，自举抽样分布允许我们得出统计推论，如估计参数的标准误差。 为什么自举法是有效的? 你一定想知道，重复采样同一个样本数据集的行为怎么能让我们对总体统计数据做出推论呢?...通过多次重采样这个样本，我们得到了总体参数的样本估计的一个相对准确的抽样分布。 当然，这有几个注意事项。例如，在从真实总体中抽样的正常情况下，我们永远不会抽取与整个总体相同大小的样本。
[ 0.98457165, 0.57669922, 0.20617116], [ 0.84849003, 0.53993486, 0.27997644]]) # 获取第一个时间对应的数据...会返回 NotImplementedError where 掩膜 上述索引方法通常会返回原对象的子集，而有时候需要返回和原对象大小相同的新对象，但有些元素被掩盖住。...比如：mda.sel(x={'one': 'a'}, two=0) 类似 pandas，xarray 可以从多索引中选择部分索引。当多索引将为单索引时，返回的对象会重命名维度和坐标。...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...，按照 baz 索引沿着每一个维度选择前两个值： >> foo.reindex_like(baz) 使用 foo 对 baz 进行重索引时，会按照 foo 索引扩大 baz (用 NaN填充) ： >
下面是一些计算统计功效的工具calculate statistical power. 。 问题9：什么是重采样及它们为什么有用。它们的局限是什么。...【Gregory Piatetsky解答】 经典的统计参数检测把实测统计量当作理论抽样分布。而重采样是数据驱动的,而不是理论驱动的方法，后者是在同一个样本中反复采样的技术。...在垃圾邮件过滤时，假阳性意味着会错误地将正常邮件当成了垃圾邮件，从而干扰邮件的传送。尽管大多数的反垃圾邮件策略能够拦截或过滤大部分的垃圾邮件，但减少假阳性带来的误伤也非常重要。...为什么它很重要以及怎样避免它。【Matthew Mayo解答】 一般来说，选择偏差指的是由于非随机性产生样本而引发错误的一种情况。...避免非随机抽样是解决选择偏差的最好办法，但当它在实践中有困难时，使用类似重采样、boosting和加权这样的策略也有助于解决这个问题。 转载请注明：《21个经典数据科学面试题及答案（上）》
幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。...自举法 是通过重复采样（替换）样本数据集来创建许多模拟样本来完成的。每个模拟的样本被用来计算参数的估计，然后这些估计被组合起来形成一个抽样分布。...然后，自举抽样分布允许我们得出统计推论，如估计参数的标准误差。 为什么自举法是有效的? 你一定想知道，重复采样同一个样本数据集的行为怎么能让我们对总体统计数据做出推论呢?...注:实际上，原始样本只是真实总体中的一个样本。 由于允许进行置换抽样，所以自举的样本也可以看作是在不同方法和假设下产生的随机样本。...通过多次重采样这个样本，我们得到了总体参数的样本估计的一个相对准确的抽样分布。 当然，这有几个注意事项。例如，在从真实总体中抽样的正常情况下，我们永远不会抽取与整个总体相同大小的样本。
，得到的查询结果就是警报，比如: node_load5 > 20 这个 PromQL 会查出所有”在最近一次采样中，5分钟平均 Load 大于 20”的时间序列。...那么显然，下面这样的状况是不会触发这条警报规则的，因为虽然指标已经达到了警报阈值，但持续时间并不够长： ? 但偶尔我们也会碰到更奇怪的事情。 为什么不报警？ ?...类似上面这样持续超出阈值的场景，为什么有时候会不报警呢？ 为什么报警？ ? 类似上面这样并未持续超出阈值的场景，为什么有时又会报警呢？...对于警报， Prometheus 会按固定的时间间隔重复计算每条警报规则，因此警报规则计算得到的只是稀疏的采样点，而警报持续时间是否大于 for 指定的 Pending Duration 则是由这些稀疏的采样点决定的...在警报产生后，还要经过 Alertmanager 的分组、抑制处理、静默处理、去重处理和降噪处理最后再发送给接收者。而这个过程也有大量的因素可能会导致警报产生了却最终没有进行通知。
甚至调整图像大小也需要采样。 采样会因为各种因素的矛盾性而变得困难。一方面要保证采样点要均匀分布，不要有间隙，另一方面要避免重复采样或有规律地采样（否则会产生混叠）。...这就是为什么你不应该在照相时穿细条纹衬衫：条纹与相机传感器中的像素网格产生共振，从而造成莫尔条纹（Moiré patterns）。 ?...让我们再花一点时间来想想我们所看到的。这里的目标是研究算法的行为而不是特定的数据集。但仍然有数据，这是必然的，因为数据是从算法的执行而导出的。这意味着我们可以使用派生数据的类型来将算法可视化分类。...这解释了更多而不必引入新的抽象概念，因为过程中间和最终输出共享相同的结构。然而，这种类型的可视化会产生比它可以回答的更多的问题，因为它没有解释为什么算法做它要做的事。...这里有一个风险，额外的复杂性会压垮读者；分层信息可以使图形更容易获得。最后，由于内部状态高度依赖于特定算法，这种类型的可视化通常不适合于比较算法。 还有实现算法可视化的实际问题。
访问数据集中的字典可以获取任意类别的变量。然而，xarray正是利用了索引和计算之间的差异。坐标中表示的是常数/固定/独立的量，而数据中表示的是变化/测量/依赖的量。...注： 因为数据集使用的是投影坐标，因此 latitude 和 longitude 表示2D数组，而 reference_time 表示做出预测时的参考时间，不是应用预测的有效时间 time。...，将额外处理多索引。...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是 字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。...使用 assign 和 assign_coords 可以改变类字典，而且会返回具有额外变量的新数据集： >> ds.assign(temperature2 = 2 * ds.temperature) <
，把 FSR 1.0 挂在低质量的 TAA 实现后面就会产生质量很差的输出，这意味着如果游戏没有实现抗锯齿就集成 FSR 1.0，就要花上更多的时间。...采样点与目标像素的时间相关度（采样点所属历史帧的年龄），年龄越小，权重越高。...要注意的是这个公式中实际上并没有引入任何时间相关的变量，所以历史采样点在时间域上的空间都是一样的，但是因为历史采样点的权重在分母，会被新加入的采样点不断稀释，从而达到强调新加入采样点的目的。...，就把锁干掉 因为通常 FSR 2.0 是在 ToneMapping 前，会遇到另一个 TAA 解决方案中常见的问题，Firefly Artifacts，产生的原因是拥有较大 HDR 颜色值的采样点参与多采样时...来加速 Lookup，这两个优化在自家硬件上都还有额外的效果。
重采样后，该过程会生成性能测量的配置文件，可用于指导用户选择应选择哪些调整参数值。默认情况下，该函数会自动选择与最佳值相关的调整参数，尽管可以使用不同的算法。...默认训练网格将在这个二维空间中产生九种组合。 train 下一节将介绍其中的其他功能 。 再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。...要在重采样过程中获得预测的类概率，参数 classProbs in trainControl 必须设置为 TRUE。这将概率列合并到每个重采样生成的预测中（每个类有一列，列名是类名）。...如上一节所示，自定义函数可用于计算重采样的平均性能分数。...模型间 表征模型之间的差异（使用产生的 train， sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布）。 首先，支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。
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