Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势，然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。...所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序；隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然，在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。...5. clusterCall() 在并行环境中，一次运行过程在各节点的值。clusterMap便可以直接运行所用的值，并以列表形式展示所有结果。...实例 stopCluster(cl) 以上便是parallel包的全部功能函数，其实并行真正解决的是重复性工作的情况，在P值的计算中应用比较广泛。...然而对于递归计算需要一定的优化才能使用并行计算，不然不一定有单机的效率高。
现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。...显然，这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的。 显性并行：显式计算则要求用户能够自己处理算例中数据划分，任务分配，计算以及最后的结果收集。...值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...R用户只需要将现有程序转化为*apply或者for的循环形式之后，通过简单的API替换来实现并行计算。...如果你的数据集很大，调用了很多核心，那么你的计算机内存如果不够匹配，就会出现连接不上的不错，甚至还出现卡机，一动不动的情况（当然，只要耐心等待，其实他还是会继续运行的...等待的时候会有点长） 解决办法一
5、回归权重：由于普通最小二乘回归（OLS）可能会夸大小盘股的影响（因为小盘股的财务质量因子出现极端值概率较大，且小盘股数目很多，但占全市场的交易量比重较小），并且回归可能存在异方差性，故我们参考Barra...在实际计算中，使用Pearson相关系数可能受因子极端值影响较大，使用Spearman秩相关系数则更稳健一些，这种方式下计算出来的IC一般称为Rank IC。...4、多空组合收益计算方法：用Top组每天的收益减去Bottom组每天的收益，得到每日多空收益序列r_1, r_2, r_3,...r_n，则多空组合在第n天的净值等于(1+r_1)(1+r_2)(1+r...实际计算过程中因子会进行一些预处理，回归方程也有可能引入其它风格变量使其表达形式更复杂，导致IC值和t值无法理论上互推，但前面所述结论的本质不变。...我们分别计算了这7个因子两两之间日频截面因子值相关系数，并在全回测期内求平均值，如下表所示。可以发现，它们彼此之间还是存在比较明显的共线性现象的。
今天要介绍的RFM模型在客户分类方法中的地位举足轻重，是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，本篇文章会详细讲解RFM模型及改进方法，主要内容包括RFM介绍和AHP层次分析法，各位看官您请看。...砖家认为M值比R值重要的多，在4行2列填7，那么2行4列填1/7 以此类推 砖家填完之后，我们就拿到了一份数据表格，命名为矩阵A 你以为这就完了？...鬼知道砖家填表有没有逻辑错误，比如A>B，B>C，那么A肯定>C啊，但是砖家填C>A，很明显不符合逻辑，所以要做一致性验证 计算矩阵最大特征根 用矩阵A乘以权重列W%，得到一个列向量，然后用列向量中每一个元素除以矩阵阶数和相对应的权重乘积...，公式如下 结果为 计算一致性指标C.I，n为矩阵阶数 C.I=(3.00182-3)/(3-1)=0.00062 计算随机一致性比率 R.I.是固定的，根据矩阵阶数查表为0.52 随机一致性比率C.R...：>=平均值或者<平均值，这样就有2*2*2=8种类别。
作者这种设计是为了确保，在工作记忆延迟期间(100%有效)所呈现的有效的听觉刺激线索会表明，被试应优先考虑哪个光栅（即确定是亮刺激还是暗刺激）来完成任务。...这说明，暗刺激的听觉提示使得被试的瞳孔反应出现了调整，瞳孔放大。 为了补充这一分析，作者计算了亮项或暗项中从提示开始后500ms到探测刺激出现的实验中的平均瞳孔大小。...为了补充这一分析，计算了从线索开始后500ms到亮项或暗项被提示实验中的探测刺激出现的平均瞳孔大小，类似于实验1。...值得注意的是，即使亮度与基于刺激位置的注意力定向无关，也与光栅定向的行为报告无关，这种影响还会发生。...在实验1和2中，瞳孔轨迹的平均值从线索呈现后1000 ms开始计算，直到探测刺激出现；对于实验3，从早期探测刺激就开始，因为其属于整个记忆延迟阶段。
不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本 这一篇包含了原书中第八章的内容，也就是图形学中图形渲染管线的部分。...这个类推法有一个明显的缺陷就是由于数制的原因，在不断累加的过程中，计算过程的小误差会被不断累加，这个可能会导致绘制出来的线出现偏移。...由于我们没有记录那些像素是刚才计算出来的线段上的点，因此需要遍历所有的像素，然后其中首先遍历线段光栅化后所有的点，判断各个点是否在三角形内，然后组合片元 ?...走样一般来说会让物体表面看起来不平滑影响观感，因此就产生了反走样(抗锯齿)技术试图去优化减少走样的显示，在这个基础上，没有采用反走样技术的画面称为基础渲染或者走样渲染。...因而如果我们想要提高光栅化的效率我们可以在光栅化之前对图元进行剔除，通过删掉一些不会影响最终效果的图元来加速渲染 图元剔除一般有下面三个大类： 视体剔除 遮挡剔除 背面剔除 其中遮挡剔除是最为复杂的部分这本书没有介绍
这个问题，一方面限制了每层能够容纳的最大神经元数目，另一方面也限制了多层感知器的层数即深度。 多层感知器的另一个问题是梯度发散。 （这个问题的具体原因还没有完全弄清楚，求指教！）...严格一些说，普通的多层感知器中，隐层节点会全连接到一个图像的每个像素点上，而在卷积神经网络中，每个隐层节点只连接到图像某个足够小局部的像素点上，从而大大减少需要训练的权值参数。...现在需要将这个残差传播到光栅化层 (R) ，光栅化的时候并没有对向量的值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。...但是又有两处重要的不同： 在计算对 (\theta_{11}) 的偏导数时，淡蓝色区域和灰色区域的对应位置做运算，但是在卷积运算中，这些位置应该是旋转过来的！...下面讨论残差反传的问题。 ? 如图4，考虑淡蓝色像素点影响到的神经元，在这个例子中，受影响的神经元有4个，他们分别以某个权值与淡蓝色像素运算后影响到对应位置的输出。
现存的很多基于光栅化的方法都有一定的缺陷，为此，作者提出了自己的框架DIB-R，一个可微的渲染器。...相关工作 可微的光栅化：这一段说了很多基于光栅化的可微的渲染器，但是都有一定的缺陷，比如说在OpenDR中，梯度仅在网格边缘的一个小范围内是非零的，这必然会影响性能。...和本篇文章不同的关键之处在于，他们指定每个前景像素的最前面的面和计算分析梯度像素的光栅化视为插值的局部网格属性。...最后，片段着色器计算每个像素是如何被覆盖它的基元着色的。 2.可微的光栅化：首先，只考虑被一个或多个面覆盖的前景像素。...每个像素都是由这个面单独影响的。 ? 可微的光栅化说明: 一个位于Pi位置的像素被三个顶点V0、V1、V2的面Fi覆盖，每个顶点分别具有自己的属性:U0、U1、U2。
合成 绘图的步骤称为 rasterizing（光栅化）。在 Chrome 最早发布时，采用了一种较为简单的光栅化方案，即仅渲染可是区域内的像素点，当滚动后，再补充渲染当前滚动位置的像素点。...值得注意的是，几乎每层的计算都依赖上层的结果，但并不是每层都一定会重复计算，我们需要尤其注意以下几种情况： 修改元素几何属性（位置、宽高等）会触发所有层的重新计算，因为这是一个非常重量级的修改。...修改某个元素绘图属性（比如颜色和背景色），并不影响位置，则会跳过布局层。 修改比如 transform 属性会跳过布局与绘图层，这看上去很不可思议。...你可以通过 csstriggers 查看不同 css 属性会引发哪些层的重计算。...，反而影响性能。
训练被试学习控制左、右顶叶皮层的alpha同步； 2. alpha同步的调制会导致视觉加工中的空间偏好； 3....LNT组接受的训练是增加左侧顶叶传感器的alpha功率。RNT组的训练方向相反，即减少。为了评估神经反馈训练是否对注意有持续的影响，一部分被试在神经反馈训练前后分别进行了额外的行为测试。...被试在两个选项中进行选择，报告两个光栅图形的方向是否相同（图1B）。这项任务与结果无关，只是为了让参与者保持执行任务的积极性。 ? 图1 神经反馈设置 A. 实验流程 B....得到的TF图在试次中取平均值，时间序列来自顶叶皮层。...总结 作者的结果支持Alpha同步在调节注意和视觉处理中起因果作用的观点，alpha的调制会导致视觉加工中的空间偏好。
,适用于纹理与图元的大小相近时 D3DTEXF_LINEAR 对上下左右4个纹理元素进行加权平均 D3DTEXF_ANISOTROPIC 对映射点周围方形8个或更多的像素进行取样，获得平均值后映射到像素点上...其最大问题在于，当三维物体变得非常小时，一种被称为Depth Aliasing artifacts（深度赝样锯齿），也不适用于移动中的物件。...Interpolation （三线过滤D3DSAMP_MIPFILTER+ D3DTEXF_LINEAR） 一个“双线过滤”需要三次混合，而“三线过滤”就得作七次混合处理，所以每个像素就需要多用21/3倍以上的计算时间...·Anisotropic Interpolation （各向异性过滤D3DTEXF_ANISOTROPIC） 它在取样时候，会取8个甚至更多的像素来加以处理，所得到的质量最好。...纹理包装 Texture Wrapping,改变D3D光栅器使用纹理坐标对有纹理的多边形进行光栅化操作的基本方式. U,V纹理包装的使用会影响D3D在U,V方向上对纹理坐标间最短线的选取.
，为了计算方便，我们依然希望能够以矩阵或者向量的方式来表达。...这个问题，一方面限制了每层能够容纳的最大神经元数目，另一方面也限制了多层感知器的层数即深度。 多层感知器的另一个问题是梯度发散。 （这个问题的具体原因还没有完全弄清楚，求指教！） ...严格一些说，普通的多层感知器中，隐层节点会全连接到一个图像的每个像素点上，而在卷积神经网络中，每个隐层节点只连接到图像某个足够小局部的像素点上，从而大大减少需要训练的权值参数。...但是又有两处重要的不同： 在计算对 θ11θ11 的偏导数时，淡蓝色区域和灰色区域的对应位置做运算，但是在卷积运算中，这些位置应该是旋转过来的！...下面讨论残差反传的问题。 ? 如图4，考虑淡蓝色像素点影响到的神经元，在这个例子中，受影响的神经元有4个，他们分别以某个权值与淡蓝色像素运算后影响到对应位置的输出。
光栅化 光栅化的任务 将在投影变换中得到的正则立方体显示在屏幕上 屏幕 screen 像素(pixels)的集合。 屏幕的大小使用分辨率(resolution)来刻画。...光栅化第一步 视口变换 viewport transformation 先缩放然后平移，变换过程中与z无关，变换矩阵如下所示。...光栅化三角形到像素 这里关心的问题是如何将连续的三角形平面放到不连续的像素中显示。...但是采样会带来新的问题——走样 aliasing，这些问题都被称为sampling artifacts，例如 锯齿(jaggies)，空间采样不充分导致的。...实际的做法是使用超采样(supersampling MSAA)，其基本思路是将一个像素再划分为多个小的部分来采样，然后每个像素的值是像素中所有的小的部分的平均值。
图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式（sharding modles）的影响。...很多计算机图形学的书籍都把渲染管线分为三个阶段：应用程序阶段、几何阶段、光栅化阶段。 1. ...1.2 场景图 现在的游戏世界能够达到很大的规模，在多数场景中，大部分的几何物体处于上文所说的平截头体之外，如果这些物体的剔除皆使用平截头体，会造成难以想象的时间资源消耗。...另外，光照计算通常也是在世界坐标系中进行的，这是因为光照效果受到了物体之间关系的影响（如距离、是否遮挡、有无相互投影等）。...光栅化阶段 管道的最终阶段为合并阶段或混合阶段，NVIDIA称之为光栅运算阶段，光栅化的目的是计算出每个像素的颜色值。这个阶段把几何阶段送过来的三角形转化为片段，并对片段进行着色。
图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式（sharding modles）的影响。...很多计算机图形学的书籍都把渲染管线分为三个阶段：应用程序阶段、几何阶段、光栅化阶段。 1. ...1.2 场景图 现在的游戏世界能够达到很大的规模，在多数场景中，大部分的几何物体处于上文所说的*截头体之外，如果这些物体的剔除皆使用*截头体，会造成难以想象的时间资源消耗。...另外，光照计算通常也是在世界坐标系中进行的，这是因为光照效果受到了物体之间关系的影响（如距离、是否遮挡、有无相互投影等）。...光栅化阶段 管道的最终阶段为合并阶段或混合阶段，NVIDIA称之为光栅运算阶段，光栅化的目的是计算出每个像素的颜色值。这个阶段把几何阶段送过来的三角形转化为片段，并对片段进行着色。
但是这次的学习体验和上次是完全不同的，最直接的感受有3点。 《现代计算机图形学入门》要比《3D游戏编程大师技巧》中的内容现代的多，内容和知识体系都更全面。...这只是一些加速的优化手段，并不影响最终的渲染效果。这些优化在入门阶段，其实并不重要。而在《3D游戏编程大师技巧》中我们会沉浸在各种优化技巧中，而失去了渲染的全貌。 下面记录一下这次学习的新收获。...光线追踪 这次学习过程中，最大的收获就要数光线追踪了。在之前的印象中，我一直以为，渲染就是模型空间->世界空间->投影空间->屏幕空间坐标系之间的转换然后再将其光栅化成像。...BUT，在计算投影矩阵时，我们一般会对进屏幕和远平面取负。因此在光栅化时就不需要再次补偿了。 使用一个矩阵M对一个三角形的三个顶点做变换后，使用M来变换法线向量有可能会使法线向量变形。...因为射线可能斜着打中球面（甚至会只擦中一点)中位线和法线的夹角并不能代表出射光线和视线的夹角，是为了更好的光照效果，blin-phong故意引入的。其中一个副作用是，运算更快了。
另一方面，假设一个测试结构分光比是5%， 10个测试结构的分光损耗就会达到2.2dB，会影响整个系统的link budget。 为了解决上述的问题，研究人员提出了多种方案，来减小测试结构的影响。...而载流子浓度会影响电导率，利用这两个金属电极测出电导率的变化，进而知晓硅波导内光强的变化。实验时，一个电极与交变电压源相连，另一电极与跨阻放大器相连，用于接收信号。...文章中如果有任何错误和不严谨之处，还望大家不吝指出，欢迎大家留言讨论。 ---- 参考文献： 1. R....R....R.
优点：原理简单，精度较高，因为使用单色性好的激光使得这种方法很少受物体表面纹理的影响相对较稳定，因此激光三角法在精度要求较高、环境较为复杂的工业检测领域，应用非常广泛 缺点：由于单帧图像得到的信息非常有限...傅里叶变换轮廓术只用一幅图就可以得到相位值测量面型信息，但该方法计算量大，使用FFT产生的泄漏、混频、栅栏效应等会产生误差，采用数字滤波器也需要不断试错才能得到正确的参数。...②相位测量轮廓术 相位测量轮廓术(PMP：Phase Measurement Profilometry)的基本思想就是通过3F(F为相移法中采用的频率个数)张具有一定相位差的条纹图来计算相位，然后再结合相位...-高度映射关系式计算出物体的高度分布。...然后开始投影第二帧正弦光栅图案，同时采集这一帧的变形条纹……整个过程重复Ⅳ次，而每一帧图案相对前一帧的相移为2，r／N。
探测真实性 想要提升神经网络的真实性，首先需要判断模型的激活空间内是否存在能真实性或事实性。...：信息主要是在前面的层中处理的，每层内部都有一小部分注意力头脱颖而出。...第二个问题在于如何确定用于变换特定头部输出的激活的矢量，因为真、假语句的几何形状都很复杂，在选择变换激活的方向时，可以选择与探测学到的分离超平面正交的向量，他也可以选择连接真假分布的平均值的向量，下表中列出了不同干预方向的比较实验...Mass Mean Shift的工作原理是首先计算真实和虚假激活的平均值，然后使用从虚假平均值指向真实平均值的向量进行干预。 对比一致搜索（CCS）为在只知道内部激活成对信息的情况下找到的方向。...公式中有两个关键参数，即干预的注意力头数量K和干预强度α，不过目前还没有关于最佳值的理论论证，只能通过实验探索参数的影响，并通过标准的超参数扫描确定最佳值。
在这个阶段中，很多预设值会变为绝对值，如red变成rgba，em变成px等。总之，在这个阶段中，会计算元素的层叠、继承，以及盒模型等等。...四、分层主线程使用一到负责的策略，将布局进行分层，在这个阶段中，跟堆叠上下文有关的属性会影响分层，如：z-index，opacity、transform、滚动条等。...合成线程会将信息交给GPU进程，以极高的速度完成光栅化。GPU进程会开启多个线程来完成光栅化，并且优先处理靠近视口区域的快。...修改跟几何信息相关的信息，会影响到第二步及以后的步骤。如：修改宽高、定位left等。...为什么transform的效率高。transform不会影响布局，也不会影响绘制指令，值会影响渲染流程最后的draw阶段。draw阶段在合成线程中，所以transform的变化不会影响渲染主线程。
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