帧间预测流程： 运动补偿：给定MV和参考帧，为待解码块从参考帧上获取预测块。...扫描 扫描：将二维数据转换为一维的数据序列。 21. 熵编码 熵编码：根据符号出现的概率，对经常出现的符号分配较短的码字，对不常出现的符号分配较长的码字。...以新的起始点为中心检查其周围步长为R/4的8个点，找到最优点作为第三步的起始点； 第三步：以新的起始点为中心检查其周围步长为R/8的8个点，找到最优点，如果R/8=1则搜索终止，最优点位置的预测块作为最优的预测块，否则重复该过程直到...2层，依次重复上述过程，得到第n层下采样的编码图像和参考图像。...然后在n层下采样参考图像的搜索范围中找到与下采样编码图像块最佳匹配块的MV，该MV作为n-1层的运动估计搜索范围的中心点，依次重复上述过程，直到n=0为止，此时得到的最佳匹配块就是编码图像的预测块，其对应的
生成一个包含T个状态的马尔科夫链的过程如下： 步骤 设t=1 生成一个初始值u，并设x(t)=u 重复下列过程 t=t+1 从转移函数p(x(t)∣x(t−1))中采样一个新的值 设x(t)=u 直到...注意，在Kendall tau distance距离中，只有相邻的项可以交换。参数λ控制矢量序列与真实序列的距离是如何达到峰值的。因此，通过增加λ，模型更有可能使矢量序列达到正确的排序。...现在的问题是，给定真实序列w和缩放参数λ，如何根据Mallows模型生成序列。基于此，可以用很简单的方法实现Metropolis sampler。采样器从开始，其对应一次随机的序列。...重复下列过程： t=t+1 从条件分布 ? 中采样 ? 从条件分布 ? 中采样 ?...重复下列过程： t=t+1 从条件分布 ? 中采样 ? 从条件分布 ? 中采样 ? 直到 t=T 图2.6展示了利用Gibbs sampling二元正态分布的模拟结果，其中和。
，需要用除法，相反的，把十进制小数转换成其他进制就要用乘法 整个过程直到乘法结果中的小数部分为0为止。...文本压缩 关键字编码 用特定的单个字符代替高频字符的编码方式 缺陷 1、用来对关键字编码的字符不能出现在原始文本之中 2、某些单词高频出现在特定类型的文本之中，压缩率不稳定 行程长度编码 把重复序列替换为标志字符的编码方式...基本思想是用较少的位表示经常出现的字符，把较长的位串留给不经常出现的字符。...数字化声音的过程叫做采样。 采样率在每秒40000次左右就足够创建合理的声音复制品。采样率低于这个值的时候，人耳听到的声音就会失真。...图像的矢量表示法 矢量图是用线段和几何形表示图像的方法。
我直到现在还会做噩梦，梦到自己正在进行听写测试。我认为世界上大多数孩子都在通过这种死记硬背的方式学习中文。也许从某种意义上讲，汉语教育就像LSTM从训练集中训练造句一样。...在这篇博客文章中，我将介绍如何训练一个循环神经网络，生成伪造的、但似是而非的svg格式的矢量中文汉字。...[生成序列模型框架] 在文本生成这个例子中，假设我们已经有一个预先训练好的模型，我们将一个初始的随机字符输入到初始状态为空的模型中。模型将使用状态信息和当前输入，为下一个字符生成一个概率分布。...随机取样该分布（可能我们通过应用温度来扭曲采样过程），来获取下一个字符的预测信息。采样的字符和当前的内部状态一起作为下一个输入。 符合这个框架的一个简单模型是基本的N-GRAM字符建模方法。...不同于字符生成的例子，其中pdf对于每个可能的字符只是一堆离散的概率，而sketch-rnn则需要用连续的概率分布统计横、纵方向的位移，以及在下一步中笔从纸上被提起的概率（这被称为笔划结束概率）。
它将单词分解为字符序列，然后将最频繁出现的字符对迭代地组合为一个。 以下是BPE算法获取子词的步骤。...步骤5：重复步骤4，直到完成所需的合并操作数量或达到所需的词汇量 ?...步骤3：通过修正词汇表，使用EM算法优化子词出现概率。 步骤4：计算每个子字的损失。子词的损失表示为：当从词汇表中删除该子词时，上述可能性L会递减多少。...子词应使用单个字符，以避免出现词汇问题。 步骤6：重复步骤3至5，直到达到步骤2中定义的所需词汇量。 准备种子词汇的最常见方法是使用语料库中最常见的子字符串和字符。...从理论上讲，设置l→∞意味着考虑所有可能的分割。但这是不可行的，因为字符数会随着句子的长度呈指数增长。因此，使用前向过滤和后向采样算法进行采样。
（3）重复第2步，直到形成一个符号为止（树），其概率最后等于1。 （4）从编码树的根开始回溯到原始的符号，并将每一下分枝赋值为1，上分枝赋值为0。...LZW算法步骤： （1）开始时的词典包含所有可能的根(Root)，而当前前缀P是空的； （2）当前字符(C)：=字符流中的下一个字符； （3）判断缀-符串P+C是否在词典中：是：P：=P+C，即用C扩展...在新一代的数据压缩方法中，许多都是有损压缩，如矢量量化、子带编码、基于模型的压缩、分形压缩和小波压缩等，这些已经接近成熟，并已用于实际的多媒体开发。...通常在之后的某个时间，编码后的数据会被输入到一个解压缩器，在这里数据被解码、重建，并以符号序列的形式输出原始数据。注意，本文我们会交替地使用“序列”和“串”来指一个符号序列集。 ?...例如，如果一个符号出现的概率是50%，那么它绝对最少需要一个字节来存储。更进一步，如果我们为字母表中的字符计算最小编码率的加权平均值，我们得到一个被称作香农熵的值，简单地称作模型的熵。
在前一篇关于MDNs的倒转正弦数据中，我们想要模拟数据中不同的潜在状态和环境，并能够产生下一个点的合理分布，这个分布的条件是基于整个历史出现过的点的，然后我们可以从中进行绘制并生成我们的手写示例。...从网络中生成样本 在训练数据结束后，我们的网络可以生成样本并保存为.svg文件。我想出了如何在IPython中显示它们的方法，并编写了一些模块来自动显示一些示例。...当我们对手写序列进行采样时，我们首先清空LSTM网络的状态，并将初始输入的值传入网络。...之后，我们重复这个过程，并将采样点和网络状态作为输入返回，以获得另一个概率分布为了从下一个点开始采样，我们一遍一遍的重复，直到得到800个点（或者用户指定）。...他发现，字符预测和笔画预测的组合是生成自然的合成手写序列的关键，因为网络需要了解特定字符的特定笔画是如何衔接到另一个字符序列里面去的。 另外一项有趣的工作是将生成副本网络的方法合并到现网中。
此过程重复，直到获得整个点集的功能。 PointNet++的设计解决了两个问题：如何生成点集的分区，以及如何通过本地学习抽象点集或局部功能。...抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。采样层从输入点中选择一组点，从而定义了局部区域的中心。然后，分组层通过在中心周围找到"邻近"点来构建区域集。...最后，在点特征增强中，编码的相对点位置与相应的点特征对联，并获取增强的特征矢量。此矢量编码本地几何结构。 注意力池：对于给定的一组局部特征，使用一个共享函数来聚合邻近点特征集并学习注意力评分。...同样，在点云中，χ-Conv会递归地应用于"项目"或"聚合"，从邻里信息中获取的代表点较少，但每个点的信息都更丰富。...接下来，RNN 应用于此序列中的模型依赖关系。最后，切片去池化层将序列中的功能分配回原始的点。下图提供了 RSNet 的详细架构。
MySQL的优化器是负责选择一个最优的执行方案去执行一个SQL，某个SQL在执行的过程中，扫描的行数越少，那么这个SQL的执行效率就越高。当表中有多个索引时，应用每个索引需要扫描的行数都是不同的。...MySQL中使用参数innodb_stats_persistent来控制索引统计信息的保存位置： 当该值为on，则统计信息会持久化存储，此时采样系数N=20，变更系数M=10； 当该值为off，则统计信息保存在内存中...，此时采样系数N=8，变更系数M=16； 在一个频繁进行删除和插入的表中，统计信息很可能会出现不准确的情况，在这种情况下，我们应该怎么办？...所以：使用前若干个字符添加索引的方案减少了索引的大小，但是有可能增加"回表"的成本。除此之外，前缀索引还有可能导致"覆盖索引"无法应用。 如何解决"回表"成本增加的问题？...2、然后select count(distinct left(email,N)) from t；统计出来取email字段最左边N个字符的不重复记录M，其中N可以从某个小值开始，一直增加，直到不重复记录M
如果在时间步的结尾，字典中没有这个词，你可以从 20 个或 100 个或其他单词中进行采样，然后一直抽样下去，直到达到设定的时间步。...但是如果在此过程中又出现了 unknown word,则可以进行重采样，直到得到一个不是一个未知标识的词。如果不介意 UNK 的话，也可以忽略这些未知的单词。...基于字符进行采样模型 根据实际问题，还可以建立基于字符的 RNN 结构，你的字典仅包含从 a 到 z 的字母，可能还会有空格符，数字 0-9，还有大写的 A-Z 字母，还有数据集中出现的特殊字符。...优点与缺点 缺点是使用字符进行采样的模型会得到很多很长的序列 因为一句话中的英文单词仅有几十个，但是字符的长度却有很多个，这样使得 RNN 的长度过大，使得其不可以捕捉长范围的关系，而且训练起来计算成本比较高昂...优点是不会出现未知的标识 优点 缺点 所以现有的 RNN 都是使用基于单词的采样，但是随着计算机性能越来越高，使用基于字符进行采样也是一种趋势。
一种朴素的方法是贪婪采样--总是选择最可能的下一个字符。但是这种方法导致重复的，可预测的字符串看起来不连贯。...从模型的softmax输出中概率地采样是巧妙的：它允许在某些时候对不太可能的字符进行采样，产生更有趣的句子，并且有时通过提出在训练数据中未发生的新的，逼真的单词来显示模型创造力。...但是这个策略存在一个问题：它没有提供一种控制采样过程中随机性的方法。 随机性的重要性。考虑一个极端情况：纯随机抽样，从均匀概率分布中绘制下一个字符，并且每个角色都具有相同的可能性。...较少的熵将使生成的序列具有更可预测的结构（因此它们可能看起来更逼真），而更多的熵将导致更令人惊讶和创造性的序列。 当从生成模型中抽样时，在生成过程中探索不同量的随机性总是好的。...给定训练有素的模型和种子文本片段，可以通过重复执行以下操作来生成新文本： 给定到目前为止生成的文本，从模型中绘制下一个字符的概率分布； 将分布重新调整到某个temperature； 根据重新加权的分布随机抽取下一个字符
“表示学习”能够从原始输入数据中自动发现需要检测的特征。深度学习方法包含多个层次，每一个层次完成一次变换（通常是非线性的变换），把某个较低级别的特征表示表示成更加抽象的特征。...首先，在张量形式的数据中（例如图像），相邻位置往往是高度相关的，并且可以形成的可以被检测到的局部特征。其次，相同的模式可能出现在不同位置，亦即如果局部特征出现在某个位置，它也可能出现在其它任何位置。...此外还有许多基于CNN的光学字符识别和手写识别系统。 4 递归神经网络与自然语言理解 当涉及到处理不定长序列数据（如语音，文本）时，使用递归神经网络（RNN）更加自然。...不同于前馈神经网络，RNN具有内部状态，在其隐藏单元中保留了“状态矢量”，隐式地包含了关于该序列的过去的输入信息。...当RNN接受一个新的输入时，会把隐含的状态矢量同新的输入组合起来，生成依赖于整个序列的输出。RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。
生成文本序列的通常方式是训练模型在给定所有先前词／字符的条件下预测下一个词／字符出现的概率。...把时间步 (t) 的目标字符作为时间步 (t+1) 的输入字符。 返回步骤 a，重复该过程，直到结束名字中的所有字母。 模型的目标是使概率分布层中的绿色数值尽可能大，红色数值尽可能小。...初始化参数：将权重初始化为从标准正态分布中采样的较小随机数值，以打破对称性，确保不同的隐藏单元学习不同的事物。另外，偏置项也要初始化为 0。...在每次迭代中，我们将输出一个采样的命名，并平滑损失函数，以观察生成的命名如何（随着迭代数的增加和梯度的下降）变得越来越有趣。当模型拟合完成后，我们将画出损失函数并生成一些命名。...在此文章中，我们使用每个名字作为一个序列。然而，如果我们增加 Batch 的大小，可能会加速学习速度且得到更好的结果。比如从一个名字增加到 50 个字符的序列。 我们可以使用采样策略控制随机性。
电压或电流源是以一种通(ON)或断(OFF)的重复脉冲序列被加到模拟负载上去的。 通的时候即是直流供电被加到负载上的时候，断的时候即是供电被断开的时候。...直到进入上世纪80年代，随着全控型电力电子器件的出现和迅速发展，PWM控制技术才真正得到应用。...此法从电动机的角度出发，把逆变器和电机看作一个整体，以内切多边形逼近圆的方式进行控制使电机获得幅值恒定的圆形磁场(正弦磁通)。...具体方法又分为磁通开环式和磁通闭环式磁通开环法用两个非零矢量和一个零矢量合成一个等效的电压矢量，若采样时间足够小可合成任意电压矢量。...它必须直接或间接地得到转子磁链在空间上的位置才能实现定子电流解耦控制，在这种矢量控制系统中需要配置转子位置或速度传感器。这也就是为什么有那么多传感器知道位置的原因。
为了易于查看UV坐标如何变形，可以使用如下测试纹理。 ? （UV测试纹理） 创建我们的着色器的材质，并将测试纹理作为其albedo贴图。将其tiling设置为4，以便我们可以看到纹理是如何重复的。...通过添加另一个速度矢量来消除静态外观，使用该速度矢量第二次对纹理进行采样，然后将两个采样组合在一起。当使用两个略有不同的矢量时，我们最终得到一个变形纹理。但是，我们仍然仅限于以相同方式流动整个表面。...为了防止它变得混乱，我们必须在某个时候重置动画。最简单的方法是仅使用动画时间的一小部分。因此，它通常从0上升到1，然后重置为0，形成锯齿状。 ?...（具有最大jump的材质） 在最大跳跃的情况下，在重复之前，我们将经历八个UV偏移的序列。当我们每个阶段经历两个偏移并且每个阶段都是一秒时长，所以我们的动画现在每四秒钟循环一次。...尽管采样过程中的滤波可以非线性地改变矢量的长度，但是只有在对两个非常不同的矢量进行插值时，这种差异才会变得很明显。只有当我们的流体贴图中方向突然改变时，情况才会如此。
我们想要为句子中的每个不重复单词创建单词词向量。 ? 现在来考虑一下如何赋值，我们希望可以用某种方式来表示这个单词和它的上下文、含义、语义。一种方法是创建一个共生矩阵。...利用这一原则的方法可以分为两类： 基于记数的方法（例如：潜在语义的分析）； 预测方法（例如：神经概率语言模型） 他们的区别是-- 用计数的方法计算某个词在大型文本语料库中与其相邻词汇共同出现的频率的统计数据...从技术上讲，这被称为负采样，它提出的更新近似于极限中softmax函数的更新。...我们通过从一些噪声分布（通常是单字符分布）中选择 num_noise 噪声（对比）例子的数目来选择（该单元假设每个词语的出现与所有其他词语的出现无关，也就是说我们可以将生成过程看作是一个骰子序列滚动序列...当这个过程在整个训练集上重复时，这会对每个单词产生「移动」嵌入向量的效果，直到模型成功地区分真实单词和噪音单词为止。 我们可以通过将它们向下投影到 3 维来可视化学习向量。
语音识别技术，也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition ，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。...采样周期 Ts=1/fs、窗口长度 N 和频率分辨率△ f 之间存在下列关系：△ f = 1 / (N*Ts) 可见，采样周期一定时，△ f 随窗口宽度 N 的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低...2、论述线性预测系数如何用于共振峰的估计。基于线性预测系数的共振峰提取方法。 一种有效的频谱包络估计方法是从线性预测分析角度推导出声道滤波器 ,根据这个声道滤波器找出共振峰。...识别时，对于任意输入的语音特征矢量序列 X={X1,X2, ,Xn}，计算该序列中每一个特征矢量对模版库中的每个码本的总平均失真量误差， 找出最小的失真误差对应的码本（代表一个字） ，将对应的字输出作为识别的结果...DTW 在语音识别系统中， 是一个需要用户事先训练的系统。 从操作方面上， 首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音； 使用时只要说出与训练时同样的语音命令， 即可出现识别结果，实现声控。
去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息，保留能够反映语音本质特征的信息，并用一定的形式表示出来，也就是提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，去掉那些相对无关的信息如背景噪声、信道失真等...（4）语言模型训练 语音识别中的语言模型主要解决两个问题，一是如何使用数学模型来描述语音中词的语音结构；二是如何结合给定的语言结构和模式识别器形成识别算法。...语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的情况下预测下一个即将出现的词语的内容。换一个说法说，语言模型是用来约束单词搜索的。...连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。...矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。
的均匀采样值初始化。 在实践中，人们经常使用随机初始化方法来初始化通常出现的特征的嵌入向量，例如词性标签或单个字母；使用某种形式的监督或无监督的预训练来初始化潜在的稀有特征。如个别单词的特征。...不同的方法都创建监督训练实例，其目标是从其上下文中预测单词，或从单词中预测上下文。 训练词语嵌入大量未注释数据的一个重要好处是它为未出现在有监督训练集中的词提供了向量表示。...5.5.5 基于字符和子字的表示 一组有趣的工作尝试从组成它的角色中推导出一个单词的矢量表示。这些方法对于本质上是句法的任务可能特别有用，因为单词内的字符模式与其句法功能密切相关。...这些方法还具有产生非常小的模型尺寸的益处（对于字母表中的每个字符，只需要存储一个矢量以及少量的小矩阵），并且能够为每个可能遇到的单词提供嵌入矢量。...从他们角色的表示中获得单词的表示是由未知单词问题引发的。当你遇到一个没有嵌入向量的单词时，你会怎么做？在字符级别上工作在很大程度上减轻了这个问题，因为可能字符的词汇远小于可能字词的词汇。
, 1, 3.14, (2, 2.71), '555') ---- 2.通用序列类型操作 所有序列类型都可以进行一些特定的操作，包括索引、切片、连接、重复、成员资格检查、计算元素出现次数等。...s[:] 获得包含所有字符的新字符串，缺省的左边界为 0，右边界为序列长度。 s[0:2] 获得新字符串“Py”，即序号为 0 直到序号为 2 之前的所有字符。...n次的新的对象： s = '我是小嗷犬' * 3 print(s) ---- 2.4 in 和 not in 通过运算符in可以判断某个元素是否在序列中，如果元素在序列中，in表达式返回True，...运算符not in则正好相反： email = '123456@qq.com' print('@qq.com' in email) ---- 2.5 count() 当需要计算某个元素在序列中出现的次数时...s) 序列s中的最小元素 max(s) 序列s中的最大元素 s.index(x[, i[, j]]) 序列s中从i开始到j位置中第一次出现元素x的位置 s.count(x) 序列s中出现x的总次数
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