在我们的某项业务中,需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片,这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉,然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。
大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间,最终所有读请求将返回相同的值。但是,这是一个非常弱的一致性保证,所谓的一段时间并不确定。如果写入一个值,然后立即读取它,就不能保证读取到刚才写入的值。
1,标准归一化。 将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一化公式如下:
在 Jeff Hodges 精彩的博客文章给年轻人关于分布式系统的笔记中,他建议我们用CAP定理来评论系统。很多人都听取了这个建议,描述他们的系统为"CP" (有一致性但在网络分区的时候不可用),“AP”(可用但是在网络分区的时候不一致) 或者有时候 "CA" (说明"我还没有读过Coda的五年前的文章")。
在 Jeff Hodges 精彩的博客文章给年轻人关于分布式系统的笔记中,他建议我们用 CAP 定理来评论系统。很多人都听取了这个建议,描述他们的系统为"CP" (有一致性但在网络分区的时候不可用),“AP”(可用但是在网络分区的时候不一致) 或者有时候 "CA" (说明"我还没有读过 Coda 的五年前的文章")。
程序采用模块化编程,iic时序为一个模块(iic.c 和 iic.h),SHT30为一个模块(sht30.c 和 sht30.h);IIC时序采用模拟时序方式实现,IO口都采用宏定义方式,方便快速移植到其他平台使用。
摘要总结:本文介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称 EKF)在多传感器融合中的应用,通过将雷达和激光雷达(Lidar)数据进行融合,以提高感知和定位的准确性。首先介绍了 EKF 的基本原理和多传感器融合的基本思路,然后详细阐述了基于 EKF 的多传感器融合实现方法,并通过一个具体的实例进行说明。
卡尔曼滤波是一种递推式滤波方法,不须保存过去的历史信息,新数据结合前一刻已求得的估计值及系统本身的状态方程按一定方式求得新的估计值。
线性化Linearizability和串行化(序列化)serializability都是数据库和分布式系统中重要的属性,它们两个容易搞混淆了,这篇文章就是给出一个简短的比较。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第三章《File Structure》的摘要式翻译。
如何使用导数去估算特定的量. 例如, 假设想不借助计算器就得到 的一个较好估算. 我们知道 比 略大, 所以显然可以说 大约 比 3 多一点. 这没问题, 但其实可以不费太多劲就做出一个好得多的估算. 下面是具体做法.
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
总第531篇 2022年 第048篇 本文主要介绍事务、一致性以及共识,首先会介绍它们怎么在分布式系统中起作用,然后将尝试描述它们之间的内在联系,让大家了解,在设计分布式系统时也是有一定的“套路”可寻。最后,会介绍业界验证分布式算法的一些工具和框架,希望能够对大家有所帮助或者启发。 1. 前文回顾 2. 本文简介 3. 事务&外部一致性 3.1 事务的产生 3.2 不厌其烦——ACID特性 3.3 事务按操作对象的划分&&安全的提交重试 3.4 弱隔离级别 3.5 本章小结 4. 内部一致性与共识 4.1
来源:http://www.bailis.org/blog/linearizability-versus-serializability/[2]
Linearized analysis of noise and resolution for DL-based image generation
基于深度神经网络的机器学习模型在很多任务上达到了前所未有的性能。这些模型一般被视为复杂的系统,很难进行理论分析。此外,由于主导最优化过程的通常是高维非凸损失曲面,因此要描述这些模型在训练中的梯度动态变化非常具有挑战性。
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析,针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏,且较平。(偏度为正,峰度为负) summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度,偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计,针对数值变量 #aggregate,f
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
使用lm/glm/t.test/chisq.test等模型或者检验完成分析后,结果怎么提?
HDR技术近年来发展迅猛,在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺,限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生,它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术,可以应用于生产端或终端设备,在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中,我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分:(一)逆色调映射概述及一些经典算法,包括全局算法,分类算法以及拓展映射算法;(二)介绍最近的研究趋势,特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文,Let's go to the second part!
Mathematica 12 为偏微分方程(PDE)的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法(FEM)的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法,包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件;随后我们将通过一个具体的非线性问题,说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后,我们将展示一些物理和化学实例,如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到,本文大部分内容都以此为基础(教程链接见文末)。
在自动驾驶行业的经典控制方案中,横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行,但显然不符合人类的驾驶方式,也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案,在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。
ICP(Iterative Closest Point),即迭代最近点算法,是经典的数据配准算法。其特征在于,通过求取源点云和目标点云之间的对应点对,基于对应点对构造旋转平移矩阵,并利用所求矩阵,将源点云变换到目标点云的坐标系下,估计变换后源点云与目标点云的误差函数,若误差函数值大于阀值,则迭代进行上述运算直到满足给定的误差要求.
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布,只是由于针对特定条件的不同,可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解(KF、EKF、UKF),也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率(PF)。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/341322063
卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型,通过将观测数据和模型进行融合,实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中,我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
来自谷歌大脑的研究者发现,对于宽神经网络,深度学习动态可以大大简化,并且在无限宽度限制条件下,它们由网络初始参数的一阶泰勒展开的线性模型所决定。
维护较小的集群可提供更强的一致性,以允许大型数据集群协调服务器活动,而无需实现基于 quorum 的算法。
数据一致性这个单词在平常开发中,或者各种文章中都能经常看见,我们常常听见什么东西数据不一致了,造成了一定的损失,赶快修复一下。但是很多同学对一致性具体代表什么意思,他有什么作用依然不是很了解,今天我们就来聊聊一致性。
HDR技术近年来发展迅猛,在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺,限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生,它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术,可以应用于生产端或终端设备,在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中,我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分:(一)逆色调映射概述及一些经典算法,包括全局算法,分类算法以及拓展映射算法;(二)介绍最近的研究趋势,特别是基于机器学习的逆色调映射算法。Let's go for the first part!
谷歌AI的研究人员日前在arxiv贴出一篇文章,给出了首个神经网络训练相关的理论证明。
在程序员的生涯中,bug 一直伴随着我们,虽然我们期望写出完美的程序,但是再优秀的程序员也无法保证自己能够不写出 bug。因此,我们为程序编写测试,通过提前发现 bug 来提高最终交付程序的质量。我从在 PingCAP 的工作中感受到,做好数据库和做好数据库测试是密不可分的,本次分享,我们将在第一讲的事务隔离级别的基础上,对数据库事务的测试进行研究,主要讲述,在 PingCAP 我们是如何保证事务的正确性的。
NA_Sales,EU_Sales,JP_Sales作为数据集,每条数据的Global_Sales作为target建立回归模型
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型, 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界,这个世界由一个2维平面构成,里面有许多地标。他有一张周围环境的地图(其实不需要地图也行),但是他不知道他在环境中的确切位置。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展,促进了NLP领域各种任务上的进步,例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的,在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上(如Text-to-SQL、Table-to-Text),需要同时对结构化的表格数据进行编码,如果直接采用现有的BERT等模型,就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
引入归一化,是由于在不同评价指标(特征指标)中,其量纲或是量纲单位往往不同,变化区间处于不同的数量级,若不进行归一化,可能导致某些指标被忽视,影响到数据分析的结果。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
本文将从共享状态和一致性的角度出发,详细描述StateSynchronizer的整体架构、工作机制和实现细节。利用stream的天然特性,StateSynchronizer可以高效地确定出更新操作的全局顺序,并且从逻辑上实现了对共享状态的一致性更新与存储。由于stream访问的高效与轻量,StateSynchronizer特别适用于高并发 (>= 10000 clients) 的场景,并在此场景下可以作为替代ZooKeeper和etcd的解决方案。
在提供最终一致性语义的数据库里,如果你问不同副本同一个问题(比如说查询某条数据),则很可能得到不同的回答(响应),这就很让人迷惑了。如果多副本数据库在行为上能够表现的像只有一个副本,应用层编程将会简单很多。这样在任意时刻,每个客户端所看到的数据视图都是一样的,而不用去担心引入多副本带来的副本滞后(replication lag)等问题。
本文重点在于复习并总结 二叉树每种遍历方式的递归与迭代实现,图片和示例代码均来自《邓俊辉-数据结构》。
\(G(s) = \frac{a}{s+a}\) \(\frac{1}{a}\)是时间常数\(\tau\),对应上升为0.63 \(4\tau\)对应阶跃响应0.98
本文章总结于大疆前技术总监,目前在卡内基梅隆大学读博的杨硕博士在深蓝学院的关于机器人的带约束轨迹规划的公开课演讲内容。
本文介绍了线性优化和非线性优化的概述,以及它们在现实生活中的应用。同时,还探讨了如何使用Julia语言解决这些优化问题,包括背包问题和饮食问题。
EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统,EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中,我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器,并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF,我们将考虑一种机器人车(自驾车车辆在这种情况下)。如下图所示,我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模,坐标为:Xglobal、Yglobal和Zglobal(面朝上)。X_car和Y_car坐标属于以线速度(V)和角速度(ω)移动的车的坐标系。横向角(γ)测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
非线性系统状态估计是一大难点。KF(Kalman Filter)只适用于线性系统。EKF(Extended Kalman Filter)利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是,EKF在强非线性系统下的误
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云