如何在matlab中实现对延迟几何分布的采样_如何在python或MATLAB中实现心电信号的上采样和下采样？ - 腾讯云开发者社区

目前业界MQ对定时消息和延迟消息的支持情况 ? 上图是阿里云上对业界MQ功能的对比，其中开源产品中只有阿里的RocketMQ支持延迟消息，且是固定的18个Level。...上图是CMQ中对MQ功能的对比，其中标明腾讯的CMQ支持延迟消息，但是没有具体写明支持到什么精度，支持任意时间还是特定的Level。 ?...在MQ中，为了保证可靠性，消息是需要落盘的，且对性能和延迟的要求，决定了在服务端对消息进行排序是完全不可接受的。...知己知彼虽然决定自己做，但是依旧需要先了解开源的实现，那么就只能看看RocketMQ开源版本中，支持18个Level是怎么实现的，希望能从中得到一些灵感。 ?...如每次tick为1秒，ticksPerWheel为60，那么这就和现实中的秒针走动完全一致。 TimeWheel应用到延迟消息中无论定时消息还是延迟消息，最终都是投递后延迟一段时间对用户可见。

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如何在微服务中实现分布式事务的变通？

传统单体架构下的分布式事务概念并不适合微服务，面临的挑战很多(挑战问题点击标题见原文)，想在微服务中进行分布式事务处理？...不要用假设的场景进行测试（例如杀死服务，然后查看其他组件的行为），而是尝试生成可能导致服务终止或超时的情况或数据或序列，然后查看弹性/重试在其他服务中的工作方式。...将断路器集成到您的生态系统中，以便您能够检查所有服务（即将参与这些交易的服务）是否都处于健康状态。这样，您甚至可以在开始交易之前就避免半成品交易。...在这里，您不必先编写分布式事务在两个数据库中来创建新产品，而是首先只能在供应商数据库中编写并运行批处理以挑选100个新产品并将其插入到消费者数据库中。...对于订单微服务和库存微服务之间需要实现分布式事务，您可以使用以下设计以批处理替代：在这里，您仍然可以进行扩展，隔离和独立部署，但是批处理过程将使其更加一致。

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如何在Redis中实现分布式锁的动态过期时间？

在 Redis 中实现分布式锁是常见的场景，而动态过期时间则是一种非常有用的功能，可以根据业务需求灵活地调整锁的有效期。下面我将详细介绍如何在 Redis 中实现分布式锁，并实现动态过期时间。...实现分布式锁：在 Redis 中实现分布式锁通常使用 SETNX（SET if Not eXists）命令来尝试获取锁，并使用 DEL 命令释放锁。...实现动态过期时间：要实现动态过期时间的分布式锁，我们可以结合使用 SETEX（SET with EXpiration）命令和 Lua 脚本。...在以上示例中，我们通过 Lua 脚本实现了动态设置锁的过期时间。脚本会比较当前锁的过期时间与传入的最大过期时间，如果当前过期时间小于传入的最大过期时间，则更新过期时间。...通过合理设计和利用 Redis 提供的命令和 Lua 脚本，我们可以实现分布式锁并动态设置锁的过期时间，确保系统在高并发场景下的数据一致性和稳定性。

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如何在kubernetes中实现分布式可扩展的WebSocket服务架构

如何在kubernetes中实现分布式可扩展的WebSocket服务架构 How to implement a distributed and auto-scalable WebSocket server...经典的解决方式使用pub/sub broker来解决分布式约束网上的大部分方式都推荐使用一个Pub/Sub broker来实现实例间的交互，如下：这种方式可以解决分布式约束问题，但有两个关键限制...我们的解决方案：使用基于哈希的负载均衡算法使用rendezvous 希解决分布性约束基于哈希的负载均衡算法是一种确定均衡流量的方法，根据客户端请求中的内容(如header的值、请求或路径参数以及客户端...2.负载均衡器本身中重新映射Websocket 这里我们自己实现了负载均衡器，但仅用于代理WebSocket的请求和消息，不处理如TLS和ALPN之类的功能(这部分由前置的负载均衡处理)。...总结文中最后使用自实现的负载均衡器来缓解后端实例扩缩容对客户端的影响。

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干货 | 用跳跃—扩散模型估算市场隐含价值

前言对于金融专业人士和技术分析师来说，估算一家公司的真实市场价值非常具有挑战性。为了解一家公司的真实价值如何在市场大幅波动时期受到影响，英格兰银行的研究人员对这个问题进行了调研。...由此产生的模型可用于推导其他相关数据，如违约概率和利差。创建跳跃—扩散模型跳跃—扩散模型是基于标准几何布朗运动（GBM）的扩散模型。几何布朗运动模型有两个参数：漂移（平均趋势）和扩散（波动）。...这个模型假设回报率的对数是服从正态分布的，该正态分布的，期望值为 ? ，方差为 ? 。我们的跳跃—扩散模型在几何布朗运动（GBM）模型的基础上引入了随机跳跃。跳跃 Jk 是一个 i.i.d.....估算模型参数有五个模型参数需要估算： μ – 几何布朗运动（GBM）的漂移 σ – 几何布朗运动（GBM）的扩散 λ – 泊松过程中跳跃的到达率 μj – 跳跃幅度的对数正态位置参数 σj – 跳跃幅度的对数正态规模参数...从跳跃—扩散模型推算出的相关数据在开发并实现一个跳跃扩散模型参数的估算过程之后，我们使用 MATLAB Live Editor （MATLAB 实时编辑器）将结果作为实时脚本与同事共享。

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【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门教程01

在MATLAB文档中列举了更多的分布，这些分布可以用MATLAB模拟。利用在线资源，通常很容易能找到对其他常见分布的支持。 ? ?...事实上，这一节我们讨论的一些技术是MATLAB的内部分布，如正态分布和指数分布。...该过程可以用于采样很多不同种类的分布，事实上，MATLAB实现很多随机变量生成方法也是基于该方法的。在离散分布中，我们知道每个输出结果的概率。这种情况下，逆变换方法就需要一个简单的查找表。...randsample 和mnrnd，而是通过逆变换方法来实现底层的采样算法对我们更有帮助。...注意在这个过程中我们使用了一个简单的建议分布（q），如均匀分布，作为从更复杂的分布中采样的基础。拒绝采样允许我们从难以采样的分布中生成样本，在这些难以采样的分布中我们可以计算任何特定样本的概率。

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专知主题链路知识推荐#1——马尔科夫链蒙特卡洛采样(附代码)

（如，常态和独立）大多数近似方法的关键是在于从分布中采样的能力。我们需要通过采样来预测特定的模型在某些情况下的行为，并为潜在的变量（参数）找到合适的值以及将模型应用到实验数据中。...大多数采样方法都是将复杂的分布中抽样的问题转化到简单子问题的采样分布中。...1.1 标准分布有一些分布被经常用到，这些分布被MATLAB作为标准分布实现。在MATLAB统计工具箱（Matlab Statistics Toolbox supports）实现了一系列概率分布。...使用MATLAB工具箱可以很方便的计算这些分布的概率密度、累积密度、并从这些分布中取样随机值。表1.1列举了一些MATLAB工具箱中的标准分布。...在MATLAB文档中列举了更多的分布，这些分布可以用MATLAB模拟。利用在线资源，通常很容易能找到对其他常见分布的支持......

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

请注意，对模拟结果的所有解释都是通过解释价格水平和收益率的结果分布的均值和方差等参数来完成的。...，对应于一天内股票价格采样的频率N - 模拟的总天数。...时间步长由 dt 给出，对应于对股票价格进行采样的频率，N 是模拟运行的总天数。...可以很容易地观察到，收益呈正态分布，平均值约为 0.15，这是模拟中 μ 的输入值。这种收益率的正态分布也是布朗运动模型的预期结果。...点击标题查阅往期内容R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析python中的copula：Frank、Clayton

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R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断|附代码数据

Stan代码被编译并与数据一起运行，输出一组参数的后验模拟。Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。...rstanrstan允许R用户实现贝叶斯模型。你可以使用熟悉的公式和data.frame语法（如lm()）来拟合模型。通过为常用的模型类型提供预编译的stan代码来实现这种更简单的语法。...点击标题查阅往期内容【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS...GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS，MH算法抽样（采样）法可视化实例python贝叶斯随机过程：马尔可夫链...R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings

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matlab图像处理基础

一、实验目的与要求  理解图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；  掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法； ...对M幅图像进行平均，使图像中每一点的平方信噪比提高了M倍幅度信噪比是功率信噪比的平方根，因此达到了提高信噪比降低噪声的作用。几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。...一个几何运算需要两个独立的算法。首先，需要一个算法来定义空间变换本身，用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置，即每个像素的“运动”。...MATLAB提供了一些函数实现这些功能。...双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。

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用神经网络模型理解时间的计算

这样的编码几何结构促进了彼此之间的时间和非时间信息的解码通用性。网络结构展示了多个前馈序列（feedforward sequences），它们相互刺激或抑制，这取决于它们对非时间信息的偏好是否相似。...在训练过程中，第一个时间段表示的是感知一段时间T，其中T是在400ms-1400ms均匀分布中采样得到的值。测试过程中的T的采样是在600ms~1200ms均匀分布中采样的。...感知过程结束后，会有一段保持的时间，也就是第二段Delay epoch中的时间。其中时间的选择采样是在600ms~1200ms均匀分布中采样的。第三段是模拟时间间隔是如何在工作记忆中使用的。...如Fig2所示。 Fig2.A中不同颜色的线代表不同的时间间隔（time interval），该图表示训练后的神经元会产生强烈的波动。...可以看出第一时间间隔主成分与第一空间主成分基本上是正交的，两个主成分的角度大部分分布在90°。 Fig3.H表示时间间隔、空间以及空间加时间的方差在延迟期末端中的分别占比。

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matlab实现不同窗滤波器示例

1 汉明窗低通滤波器：在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。...下面是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器： % 定义滤波器参数 fs = 1000; % 采样频率 cutOffFreq = 100; % 截止频率 filterOrder...以下是一个示例代码，演示如何在Matlab中使用汉宁窗设计带通滤波器： % 定义滤波器参数 fs = 1000; % 采样频率 f1 = 50; % 通带下限频率 f2 = 200; % 通带上限频率...可以根据需要调整这些参数来满足特定的滤波需求。 4矩形窗的带阻滤波器：在Matlab中使用矩形窗设计带阻滤波器可以通过fir1函数结合矩形窗来实现。...5 四种窗设计滤波器对比下面是一个示例代码，展示如何使用Matlab实现汉明窗滤波器、汉宁窗滤波器、布莱克曼窗滤波器和矩形窗滤波器，然后对它们进行对比： % 生成输入信号 fs = 1000; % 采样频率

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【STM32F429的DSP教程】第41章 FIR滤波器的群延迟（重要）

但是实际应用中这个群延迟是多少呢？关于群延迟的数值，filterDesigner工具箱会根据用户的配置计算好。...下面是群延迟采样点的位置：细心的读者可能发现全面做低通，高通，带通和带阻滤波后，输出的波形前面几个点感觉有问题，其实就是群延迟造成的。...为了更好的说明这个问题，下面再使用Matlab举一个低通和一个高通滤波的例子：信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成，采样率1Kbps，截止频率125Hz，采样320个数据，采用函数fir1进行设计...下面是低通滤波器的Matlab代码，将原始信号从第一个点开始显示，而滤波后的信号从群延迟后的第15个点开始显示： fs=1000; %设置采样频率 1K N=320;...下面同样使用上面的那个例子实现一个高通滤波器，截止频率是125Hz，阶数同样设置为28，将原始信号从第一个点开始显示，而滤波后的信号从群延迟后的第15个点开始显示，Matlab运行代码如下： fs=1000

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【STM32F407的DSP教程】第41章 FIR滤波器的群延迟（重要）

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【STM32H7的DSP教程】第41章 FIR滤波器的群延迟（重要）

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【深度干货】专知主题链路知识推荐#7-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门教程02

蒙特卡洛采样提供估计分布的各种特征：如均值，方差，峰值，或者其他的研究人员感兴趣的统计特征。马尔科夫链包含一个随机的顺序过程，并从平稳分布中采样状态。...该密度函数的MATLAB实现如Listing 2.3所示。为了解释blockwise MH sampler，我们使用均匀分布作为建议分布， ? 都从均匀分布Uniform(0,8)中采样。...这实际上是一个比较简单的建议分布，但是这也使实现变得简单，因为 ? ，所以这一项在接受概率中消失了。上述这种采样器的MATLAB实现在Listing 2.4中。...Kendall tau distance函数的MATLAB代码实现如Listing 2.5所示。Metropolis sampler的MATLAB代码实现如Listing 2.6所示。...该采样器的MATLAB实现代码如Listing 2.7所示，代码的输出结果如图2.5所示。 ? 1 %% Chapter 2.

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FLiCR：基于有损 RI 的快速轻量级激光雷达点云压缩

非结构化（原始）点云是3D点的坐标值序列（通常是笛卡尔坐标系中的x、y、z），可以选择性地包含其他属性，如反射强度。结构化点云是使用几何或分层结构上下文组织的点集，包括网格、八叉树等。...，基于几何的压缩使用树结构或网格，而基于图像的压缩将点云映射到2D帧中，基于几何的压缩对其IR进行编码并压缩编码的IR，而基于图像的方法则利用现有编解码器或提出自己的技术来压缩映射图像。...图3中通过对比具有和不具有差异延迟的模拟在线感知结果展示了延迟对感知结果的影响，显示延迟会导致感知结果与真实世界物体不正确对应。...图6：从图2a的子采样RI中重建的点云的可视化效果，对应于4500×64 RI。虽然子采样和量化的RI对于数据减少和具有较低延迟的压缩具有优势，但它会影响感知任务的性能。...尽管FLiCR实现了压缩效率和降低延迟，但这是以量化和子采样误差导致点云质量下降为代价的，如图8c和8d所示。

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几何变换--图像裁剪

这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像（例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限...这就意味着需要一些形式的缓存来处理由于几何形状改变引起的延迟。最简单的方法是将输入图像或输出图像（或两者）保存在一个帧缓存中。大部分的几何变换不太容易用数据同时实现输入和输出。...图2 几何变换的基本结构左：前向映射右：逆向映射 2 几何变换--裁剪 2.1裁剪原理前向映射将原图像的像素坐标作为自变量，以某个变换函数得出目标图像的像素坐标，裁剪变换的变换函数如式1，Q为输出，I...图3 matlab实现裁剪 2.3 FPGA实现裁剪 1. `timescale 1ns / 1ps 2. 3. module corp#( 4....图4 FPGA实现裁剪几何变换中裁剪也是最简单的一个，我们可以通过裁剪保留我们最感兴趣的部分。

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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。...采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。...并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python

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随机振动 matlab,Matlab内建psd函数在工程随机振动谱分析中的修正方法「建议收藏」

随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7....x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity...,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd...,因此在实用上我们采用更为有效的计算功率谱的方法,即由时域信号x(t)构造一个截尾函数,如式(2)所示:xT(t)=x(t),0tT0,其他(2)其中,t为采样时刻,T为采样时长,x(t)为t时刻的时域信号值...,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,即相当于用高度为1,长度为T的矩形时间窗函数乘以原信号

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如何在MQ中实现支持任意延迟的消息？

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