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TDDL Sequence步长调整引发的“血案”

内部步长与外部步长的关系 outStep = innerStep * dscount; // 外部步长 = 内部步长 * sequence所在的数据源个数 这应该算是tddl-sequence里面的一个约定了吧...步长有调整怎么办?...回顾问题 回顾到事情上来,具体例子说明: 用我们组的小伙伴画的神图 解释一下,2个不同的应用一个步长是5000,一个步长是1000。...步长大的会覆盖步长小的节点; 数据库的value=1000时候; projectA:outStep=5000拿到的范围是:[6000, 11000],先获取sequence; projectB:outStep...=1000拿到的范围是:[7000, 8000],后获取sequence; 那如果步长大的节点先插入了数据并且使用了步长小的节点还未使用的ID值,那后面步长小的结点过来插入的时候就报主键冲突了。

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数值优化(1)——引入,线搜索:步长选取条件

index.html Nocedal, Wright, Numerical Optimization (Second Edition) 目录 引入 向量求导举例 极值性质 收敛速度 线搜索方法引入 充分下降的步长选取条件...image.png 充分下降的步长选取条件 在这一部分我们主要关注的是迭代方法的步长选取问题。换句话说,如何选取步长,才能使得迭代能够收敛到驻点?过大过小肯定都不行吧?...我们这里再给出两个常用的步长选取条件 image.png 还是一样,画几张图就都明白了。 下一张图对应的是弱Wolfe条件。 ?...有了这些工具之后我们就开始探讨优化中,有关步长的优化方法的条件。在下一节我们会看到,不同的步长选取方法之间各有千秋,但它们都可以导致全局收敛性,具体的证明并不容易,我们下一节再说。

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【Python】序列 - 数据容器 ( 序列简介 | 序列切片 | 省略 起始坐标 结束坐标 步长 切片 | 列表切片 | 字符串切片 | 元组切片 | 步长 -1 的切片 )

: 步长可以省略 , 默认为 1 ; 步长为 1 , 就是一个一个取出元素 ; 步长为 2 , 每两个取一个元素 , 每次取出元素跳过一个元素 ; 步长为 n , 表示每隔 n - 1 个元素...取出一个元素 ; 如果步长为负数 , 说明是 反向取元素 , 起始下标索引 和 结束下标索引 都要反向标记 ; # 省略步长 slice = my_list[1:4] print(slice)...13579 3、代码示例 - 步长为 -1 的切片 如果步长设置为 -1 , 则从后向前进行切片 ; 如果步长为负数 , 其起始下标索引 要 大于 结束下标索引 ; 代码示例 : # III....步长为负数的 切片 my_str = "123456789" # 字符串切片 从头到尾 步长 -1 slice = my_str[::-1] print(slice) # 987654321 #...步长为负数的 切片 my_str = "123456789" # 字符串切片 从头到尾 步长 -1 slice = my_str[::-1] print(slice) # 987654321 #

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【C 语言】数组 ( 多维数组本质 | 步长角度 理解 多维数组本质 )

文章目录 一、从 步长角度 理解 多维数组本质 二、代码示例 一、从 步长角度 理解 多维数组本质 ---- 声明一个二维数组 ; // 声明一个多维数组 int array[2][3]...; 二级指针 : array + i 表示第 i 行的地址 , 整个第 i 行地址 , array 是 二级指针 ; array + i 的步长是 一维数组 的大小 , 也就是 12 字节 ; 一级指针...数组元素的大小 , 该数组元素类型是 int 类型 , 步长 4 字节 ; 一维数组的某个元素 : *(array + i) + j 表示第 i 行的第 j 个元素的地址 , 是一个元素的地址 ,...等同于 &array[i][j] ; 上面的 j 的步长是 每个 int 类型的大小 , 4 字节 ; 二维数组 , 第一行地址 与 第一行首元素地址 值相同 ; 数组首元素地址 和 数组地址 :...array 表示 数组首元素地址 , 每次累加步长 , 是 数组元素的内存大小 ; ( 常用 ) &array 表示 数组地址 , 每次累加步长是 整个数组的内存大小 ; ( 这种情况不常用 ) 二、

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详解排序算法--希尔排序希尔排序算法思想步长序列

然后算法再取越来越小的步长进行排序,算法的最后一步就是普通的插入排序,但是到了这步,需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。 步长序列 步长的选择是希尔排序的重要部分。...只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。算法最开始以一定的步长进行排序。然后会继续以一定步长进行排序,最终算法以步长为1进行排序。当步长为1时,算法变为插入排序,这就保证了数据一定会被排序。...可能希尔排序最重要的地方在于当用较小步长排序后,以前用的较大步长仍然是有序的。比如,如果一个数列以步长5进行了排序然后再以步长3进行排序,那么该数列不仅是以步长3有序,而且是以步长5有序。

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结构光|一文详解相移步长的选择问题

初接触到相移法的同学,很容易出现这样一个疑惑,为什么有的论文中选择三步相移,而有的论文中选择四步相移,更有甚者选择五步相移,不同的相移步长到底有什么好处,在重建时又如何根据当前的场景,选择最合适的相移步长呢...今天笔者就简单捋一捋,不同的相移步长选择究竟可能可以带来什么好处。...为什么还有选择更高步长的相移呢?...这种影响和我们的步长有什么关系呢?有一个简单的结论,通常情况下,相移步长越长,这种灰度失真对相移的影响越小。也就是说,选择相对高的相移步长,就可以抵消一部分这种失真带来的影响。...如果相移步长太多,则穷举的情况太多,所以这种情况下通常只会使用五步或者六步相移,更多的相移步长情况太复杂。

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数值优化(2)——线搜索:步长选取条件的收敛性

在上一节,我们简单的介绍了数值优化中线搜索方法的思想和步长条件。...事实上,上一节的几个反例也说明了,如果我们不能够很好的选取步长,那么最后的收敛结果就不会是驻点所在的位置,这不是我们希望看到的。也是因为这个,我们需要保证我们的步长具有全局收敛性。...首先我们要考虑一下迭代的初始步长。我们在上一节有说,对于A-G条件,步长会先从1开始,然后每一步做一个缩小。所以我们先考虑α=1的情况。...,因此我们要假设存在一个满足条件的步长和一个不满足条件的步长,而不能够对步长本身施加任何的假设。...而且要注意的问题是,对于初始步长的情况,初识步长的“前一步步长”是否是可接受的,实际上是未知的,因此不能够直接套用之后那一部分的证明。

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数值优化(3)——线搜索中的步长选取方法,线性共轭梯度法

现在我们考虑我们构造的函数 ,其中 为步长, 为当前迭代点, 为搜索方向。并且我们有了一个初始步长 (如果是我们的上一节所提到的A-G条件对应的步长,这个初始步长就是1)。...初始步长选取——BB步长 最后我们来提一下线搜索中的初始步长选取策略。 我们在回溯法中有说过,我们会先选取一个初始的步长为1,然后每一次都缩小一些,直到满足Armijo条件即可。...我们主要说的就是Barzilai-Borwein步长,也叫BB步长,这个步长有两种选取方法,分别为 , 一般来说,我们称BB2这个步长为短步长,而BB1这个步长为长步长。...,具体精确步长的定义可以参考上面BB步长介绍的部分。...事实上这个性质肯定也是要考虑到我们的步长是精确步长

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【CSS3】CSS3 动画 ⑤ ( 动画速度曲线 | 设置动画步长 | 动画匀速执行 | 动画分 2 步执行 | 使用动画步长实现打字机效果 )

动画以低速开始和结束 ; cubic-bezier(n,n,n,n) : 自定义 速度曲线 , 贝塞尔曲线 , 该属性值的 四个参数 用于定义贝塞尔曲线的控制点 ; steps(n) : 指定动画的步长..., 默认情况下是无级变速 , 也就是动画以微小趋势运行 , 整个过程动画可能变换几十次到数百次不等 , 如果设置为 3 步长 , 动画只会变换 3 次 ; 令动画 低速开始 加速执行 低速结束 , 可以对执行动画的...minimum-scale=1.0"> 动画速度曲线 | 设置动画步长...minimum-scale=1.0"> 动画速度曲线 | 设置动画步长...minimum-scale=1.0"> 动画速度曲线 | 设置动画步长

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AI 技术讲座精选:如何在时间序列预测中使用LSTM网络中的时间步长

以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步长。使用模型对时间步长作出预测,然后收集测试组生成的实际预期值,模型将利用这些预期值预测下一时间步长。...时间步长试验 我们将进行5次试验,每次试验都将使用一个不同数量的滞后观察作为从1至5的时间步长。 当使用有状态的LSTM时,时间步长为1的表示将为默认表示。时间步长为2至5的用法为人为设定。...时间步长的数目规定用于预测下一时间步长(y)的输入变量(X)的数目。因此,对于表达中使用的每一个时间步长,必须从数据集的开始部分移除很多数据行。...这是因为并没有什么先前观察,来作为数据集第一个数据的时间步长。 测试时间步长为1的完整代码编写如下所示。 每个试验中时间步长1至5 的run()函数的时间步长参数都各不相同。...LSTM时间序列预测问题中如何将滞后观察作为输入时间步长的使用。 如何通过增加时间步长来增加网络的学习能力。

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卷积与反卷积关系超详细说明及推导(反卷积又称转置卷积、分数步长卷积)

步长为 1 的卷积很好理解,对于步长为2的卷积我们可以以内核的增量为 1 ,只有 s = 2 s=2 s=2 的对应部分才会被保留。...一个很自然的想法,有没有可能让步长为 2 的卷积的输出结果和步长为1的卷积再经过 maxpooling 的输出结果,尺寸相等?很遗憾,在卷积核大小不变的情况下是不可能的。...1 的转置卷积   由于转置卷积的步长是直接卷积的倒数,因此当直接卷积的步长 s>1 的时候,那么转置卷积的步长就会是分数,这也是转置卷积又称为分数步长卷积的原因。...在 2.4 的例子中,我们所处理的都是直接卷积步长为1 的例子,所以可以认为直接卷积与转置卷积的步长相等。...之后就是最关键的部分了,如何体现出步长是分数步长。在原始的卷积中插入数字 0,这使得内核以比单位步幅的速度移动慢,具体的在输入的每两个元素之间插入 s − 1 s-1 s−1 个 0。

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