概述 在网上查阅了一下three.js关于帧缓存的使用，感觉很多都是关于three.js中后处理通道的使用的。...后处理通道确实使用FBO实现的，但其实我就是想获取某个时刻的渲染结果作为纹理，没必要在动态渲染中进行后处理。...planeMaterial = new THREE.MeshBasicMaterial({ map: bufferTexture.texture //获取渲染目标缓冲区中的纹理...planeMaterial = new THREE.MeshBasicMaterial({ map: bufferTexture.texture //获取渲染目标缓冲区中的纹理...参考 Quick Tip: How to Render to a Texture in Three.js 如何在ThreeJS中使用场景的渲染结果作为纹理？
标准差可用于识别符合高斯或类高斯分布的数据中的异常值。 用四分位距可以识别数据中的异常值而无需考虑分布。...有时，首先要标准化数据（例如，转化为平均数为0，单位是方差的z分数），这样就可以使用标准z分数的临界点来检测异常值。这是一种方便但并不必要的方法，我们将在原始数据的范围内进行计算，以使问题更为清晰。...如果你有多变量数据，例如每个多变量数据都符合不同的高斯分布，那么你也可以使用相同的方法。如果你有两个变量，你可以想象把两个维度的界限定义为一个椭圆。三个维度可能会形成椭圆体，以此类推。...我们可以使用percentile() NumPy函数来计算数据集的百分位数，需要数据集和所需百分比的规格。之后可以通过第75个百分位数和第25个百分位数计算IQR。 ?...标准差可用于识别符合高斯或类高斯分布的数据中的异常值。 用四分位距可以识别数据中的异常值而无需考虑分布。
自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用Python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。...我们将会使用以下技术来实现异常值检测: KMeans[1] PCA[2] IsolationForest[3] SVM[4] EllipticEnvelope[5] 数据 Expedia是全球最大的在线旅行社...我们使用以下步骤来查找和可视化异常值。 计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离。最大的距离被认为是异常的。...孤立森林(IsolationForest)异常检测 IsolationForest[6]算法它是一种集成算法(类似于随机森林)主要用于挖掘异常(Anomaly)数据，或者说离群点挖掘，总之是在一大堆数据中...使用 fit 方法对孤立森林模型进行训练 使用 predict 方法去发现数据中的异常值。返回1表示正常值，-1表示异常值。
算法简介 separating an instance from the rest of the instances 作为一种异常检测算法，我们希望的就是在一些正常的数据中，找到那些异常值。...可以预见的是，我们想要找到的这些异常数据点在某种程度上应该是「孤立的」，否则大量聚集的孤立点本身就不能称之为孤立，而应该是属于正常值，异常点本身就是 「few and different」，这也正是算法实现的基础...可以想象的是，在随机划分的过程中，孤立点容易被更早的划分出去；对于那些密集的点，往往可能到最后才划分完成。...当然，一棵树肯定是不够的，我们需要重复上面的过程，生成 t 棵树，对于每一个数据点，计算它在孤立树中的平均高度，以此得到一个最后的分数: 图片 其中 c(n) 为查找失败的平均长度。...s 越接近 1 越可能为异常数据，离 0 越近越可能是正常点。当大部分数据的 s 为 0.5，则表示数据无异常值。
在离群检测中离群值不能形成密集的集群，因为可以假设离群值位于低密度区域。相反在新颖性检测中，新颖性处于训练数据的低密度区域。...Sklearn 中支持的方法 如下图为scikit-learn 中异常值检测算法的比较，IsolationForest和LocalOutlierFactor在此处考虑的数据集上表现相当不错。...它通过建立多棵决策树，并在每棵树中随机选取一个特征将数据集划分为两个子集来实现异常值检测。与其他决策树算法不同的是，孤立森林算法并不是用来预测目标变量的值的，而是用来预测数据点是否是异常值。...为了计算出每个数据点是否是异常值，孤立森林算法对每个数据点计算出一个分数，称为异常分数。数据点的异常分数越低，说明它越可能是一个异常值。...它是一种无监督学习方法，通过将椭圆拟合到训练集中的数据点来工作，但假设大多数点遵循高斯分布。 为了拟合椭圆，椭圆包络估计数据点的均值和协方差，并使用这些估计值来确定椭圆的形状和方向。
在时间序列数据上，异常值可以分为三种情况：逐点异常值、模式（集体）异常值和系统异常值。 在本文中，我想介绍一个开源项目，用于构建机器学习管道以检测时间序列数据中的异常值。...当时间序列中存在潜在的系统故障或小故障时，通常会出现逐点异常值。这种异常值存在于全局（与整个时间序列中的数据点相比）或局部（与相邻点相比）的单个数据点上。...当数据中存在异常行为时，通常会出现模式异常值。模式异常值是指与其他子序列相比其行为异常的时间序列数据的子序列（连续点）。...这是一个调用矩阵配置文件的示例，用于使用 UCR 数据集识别模式异常值 [5]。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。
必须做出两个重要的区别： 新奇检测: 训练数据不被异常值污染，我们有兴趣检测新观察中的异常情况。 离群点检测: 训练数据包含异常值，我们需要适应训练数据的中心模式，忽略偏差观测值。...该策略是通过数据从无监督的方式学习的对象来实现的: estimator.fit(X_train) 然后可以使用 predict 方法将新观察值作为内在值或异常值排序: estimator.predict...Isolation Forest 在高维数据集中执行异常值检测的一种有效方法是使用随机森林。...局部离群因子(LOF) 对中等高维数据集执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部离群因子（LOF）算法。...当异常值的比例高（即大于10％时，如下面的例子），n邻居应该更大（在下面的例子中，n_neighbors = 35）。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...虽然在高级网络编程中很少需要直接处理帧，但对这一基本概念的理解有助于更好地理解网络数据的流动和处理。例如，使用Python进行网络编程时，开发者可能会使用如socket编程库来处理网络通信。...在使用Python进行网络编程时，虽然不直接操作帧，但可以通过创建和使用socket来发送和接收数据。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
因此，objp只是一个复制的坐标数组，每当我成功检测到测试图像中的所有棋盘角时，objpoints都会附加一个副本。每个成功的棋盘检测将会在图像平面中的每个角落附加（x，y）像素位置。...我使用cv2.undistort（）函数将此畸变校正应用于测试图像，并获得了以下结果： 该步骤的代码包含在文件“./camera_calibration.py”中。...(histogram) 使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。...lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道。...它还绘制了图像或视频帧的左上角和底部的曲率和位置。 所有六个测试图像的结果：
因此，objp只是一个复制的坐标数组，每当我成功检测到测试图像中的所有棋盘角时，objpoints都会附加一个副本。每个成功的棋盘检测将会在图像平面中的每个角落附加（x，y）像素位置。...我使用cv2.undistort（）函数将此畸变校正应用于测试图像，并获得了以下结果： 该步骤的代码包含在文件“./camera_calibration.py”中。...使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。...执行： 输出车道边界的视觉显示和车道曲率和车辆位置的数值估计 lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道...它还绘制了图像或视频帧的左上角和底部的曲率和位置。 ? 所有六个测试图像的结果： ?
由 Alan Donovan 发布于2023年12月12日deadcode是指在项目源代码中存在但在任何执行中都未使用的函数。...这就是 deadcode 工具使用的算法背后的思想。...，但你也可以使用 -json 或 -f=template 标志指定更丰富的输出格式，以供其他工具使用。...对（非方法）函数的动态调用类似于具有单个方法的接口。使用反射进行的调用被认为能够到达通过接口转换使用的任何类型的任何方法，或者通过 reflect 包从一个类型派生的任何类型。...我们看不到它们，因为它们是在 go test 的幕后生成的，但我们可以使用 -test 标志将它们包含在分析中。 如果这报告库包中的函数已失效，则表明您的测试覆盖率可以提高。
新颖性与异常值检测 在数据分析和机器学习中，区分数据中的正常观察值和异常观察值是一项重要任务。这种区分通常用于数据清洗和异常检测，以提高模型的准确性和鲁棒性。...异常值检测模型专注于拟合数据的密集区域，同时识别并忽略那些偏离正常范围的异常观察值。 新颖性检测：新颖性检测关注的是识别那些在训练数据中未出现过的新观察值，这些观察值可能代表新的趋势或异常模式。...异常值检测方法概述 在scikit-learn中的异常值检测算法比较。...例如，假设内部数据是高斯分布的，它将以鲁棒的方式（即不受异常值影响）估计内部数据的位置和协方差。从这个估计中得到的马氏距离用来导出异常程度的度量。下面展示了这种策略。...示例 请参 IsolationForest example，以展示隔离森林的使用。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
异常检测是对罕见的观测数据进行识别，这些观测数据具有与其他数据点截然不同的极值。这类的数据被称为异常值，需要被试别和区分。...造成这些异常现象的原因有很多:数据的可变性、数据收集过程中获得的错误，或者发生了一些新的、罕见的情况。 管理这些离群值很有挑战性的，因为通常不可能理解问题是否与错误的数据收集有关还是因为其他原因。...在我解释了这个算法的基础之后，我将使用Iris数据集展示使用scikit-learn的孤立森林应用。 孤立森林的工作原理 孤立森林与随机森林非常相似，它是基于给定数据集的决策树集成而建立的。...我们将使用所有样本。 max_features是模型训练过程中可以考虑的最大特征数。我们将使用所有这四个特性。 n_estimators是所考虑的孤立树的数量。我们将使用100个进行估计。...我也建议你使用plotly库显示图形，就像我在本教程中做的那样。它们比用seaborn和matplotlib获得的要详细得多。
应对AI模型中的“Outlier Detection Failure”错误：数据清洗与预处理 导语 在机器学习和深度学习的实际应用中，数据质量决定了模型的性能。...而其中，异常值检测（Outlier Detection）更是数据预处理中至关重要的一环。...常用的方法包括Z-score标准化和Min-Max归一化。 2. 使用合适的异常值检测算法 针对不同的数据类型，选择合适的检测算法。...交叉验证与模型集成 在模型训练过程中，使用交叉验证可以有效评估数据预处理的效果，模型集成（例如Bagging和Boosting）可以进一步提升模型的稳定性和鲁棒性。...(data) 使用Isolation Forest进行异常值检测 iso_forest = IsolationForest(contamination=0.05) outliers = iso_forest.fit_predict
简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题，在构建模型训练数据时，我们很难保证训练数据的纯净度，数据中往往会参杂很多被错误标记的脏数据，而数据的质量决定了最终模型性能的好坏。...离群点检测：适用于训练数据中包含异常值的情况，例如上述所提及的情况。离群点检测模型会尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常数据。...对于如何查找哪些点是否容易被孤立，iForest使用了一套非常高效的策略。假设我们用一个随机超平面来切割数据空间, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。...随后我们将每个样本点带入森林中的每棵孤立树，计算平均高度，之后再计算每个样本点的异常值分数。 第一阶段，步骤如下： （1）从训练数据中随机选择Ψ个点样本点作为样本子集，放入树的根节点。 ...2. iForest不适用于特别高维的数据。由于每次切数据空间都是随机选取一个维度，建完树后仍然有大量的维度信息没有被使用，导致算法可靠性降低。
自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。...我们将会使用以下技术来实现异常值检测: KMeans[1] PCA[2] IsolationForest[3] SVM[4] EllipticEnvelope[5] 数据 Expedia是全球最大的在线旅行社...我们使用以下步骤来查找和可视化异常值。 计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离。最大的距离被认为是异常的。...孤立森林(IsolationForest)异常检测 IsolationForest[6]算法它是一种集成算法(类似于随机森林)主要用于挖掘异常(Anomaly)数据，或者说离群点挖掘，总之是在一大堆数据中...使用 fit 方法对孤立森林模型进行训练 使用 predict 方法去发现数据中的异常值。返回1表示正常值，-1表示异常值。
我们有一个简单的工资数据集，其中一些工资是异常的。目标是要找到这些异常值。可以想象成，公司中的一些雇员挣了一大笔不同寻常的巨额收入，这可能意味着存在不道德的行为。...孤立森林隔离数据点中的异常值，而不是分析正常的数据点。...如果值为『auto』的话，那么 max_samples=min(256, n_samples)； 数据污染问题：算法对这个参数非常敏感，它指的是数据集中离群值的期望比例，根据样本得分拟合定义阈值时使用。...模型定义完后，就要用给定的数据训练模型了，这是用 fit() 方法实现的。这个方法要传入一个参数——使用的数据（在本例中，是数据集中的工资列）。 正确训练模型后，将会输出孤立森林实例（如图所示）。...如我们所料，数据框现在有三列：工资、分数和异常值。分数列中的负值和异常列中的 -1 表示出现异常。异常列中的 1 表示正常数据。 这个算法给训练集中的每个数据点都分配了异常分数。
我们有一个简单的工资数据集，其中一些工资是异常的。目标是要找到这些异常值。可以想象成，公司中的一些雇员挣了一大笔不同寻常的巨额收入，这可能意味着存在不道德的行为。...如果值为『auto』的话，那么 max_samples=min(256, n_samples)； 数据污染问题：算法对这个参数非常敏感，它指的是数据集中离群值的期望比例，根据样本得分拟合定义阈值时使用。...模型定义完后，就要用给定的数据训练模型了，这是用 fit() 方法实现的。这个方法要传入一个参数——使用的数据（在本例中，是数据集中的工资列）。 正确训练模型后，将会输出孤立森林实例（如图所示）。...如我们所料，数据框现在有三列：工资、分数和异常值。分数列中的负值和异常列中的 -1 表示出现异常。异常列中的 1 表示正常数据。 这个算法给训练集中的每个数据点都分配了异常分数。...给数据的每一行中都添加了分数和异常值后，就可以打印预测的异常了。 打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。
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