在Kubernetes版本1.19之前，Ingress资源的版本为v1beta1，从Kubernetes版本1.19开始，Ingress资源的版本为V1。...Ingress v1beta1Ingress v1beta1是Kubernetes的早期版本中定义的Ingress资源。...Ingress v1beta1定义了一个名为ingress.extensions/v1beta1的API组，并使用类似于下面的示例定义Ingress资源：apiVersion: extensions/v1beta1kind...虽然Ingress v1beta1是Kubernetes中的一种有用资源，但它有几个限制。例如，它不支持TCP/UDP流量的路由和TLS证书管理等功能。...在Ingress v1中，还可以指定其他规则和参数，例如流量策略和负载均衡算法等。
Ingress v1与v1beta1的比较Ingress v1与v1beta1之间存在以下差异：API组不同：Ingress v1beta1使用extensions/v1beta1 API组，Ingress...TLS证书定义不同：Ingress v1beta1使用spec.tls.secretName来指定TLS证书的名称，而Ingress v1使用spec.tls.hosts和spec.tls.secretName...来指定TLS证书的主机名和名称。...Ingress v1和v1beta1示例下面是一个使用Ingress v1beta1的示例：apiVersion: extensions/v1beta1kind: Ingressmetadata: name...使用了extensions/v1beta1 API组和spec.rules.http.paths.backend来定义路由规则。
以上是梯度下降法的最基本形式，在此基础上，研究人员提出了其他多种变种，使得梯度下降法收敛更加迅速和稳定，其中最优秀的代表便是Mommentum, RMSprop和Adam等。...最常见的方法是用一个华东窗口滑过各个数据点，计算窗口的平均值，从而得到数据的滑动平均值。但除此之外，我们还可以使用指数加权平均来对数据做平滑。...] v就是指数加权平均值，也就是平滑后的气温。...因此，可以认为指数加权平均计算的是最近\(\frac{1}{1-\beta}\)个数据的加权平均值。通常\(\beta\)取值为0.9，相当于计算10个数的加权平均值。...^k\)是所有权重的和，这相当于对权重做了一个归一化处理。
Holt Winter季节性指数平滑本质上就是三次指数平滑法，添加了一个新的参数c来表示平滑后的趋势。 Holt Winter季节性指数平滑有累加和累乘两种方法。 下面是累加的三次指数平滑: ?...其中c_t为周期性的分量，代表周期的长度，F_{t+m}为模型预测的等式。s,b,t代表着水平、趋势和季节。...初始值的选取对于算法整体的影响不是特别大，通常的取值为s_0=x_0,b_0=x_1-x_0,累加时c_0=0,累乘时c_0=1。 α，ß，γ的值都位于[0,1]之间。...debug) { //整体平滑 st=alpha * y [i] / It [i-period] +（1.0 - alpha）*（St [i - 1] + Bt [i - 1...）* Bt [i-1] double[] Bt = new double[y.size()]; //季节性平滑It [i] = beta * y [i] / St [i]
出现上述两种现象的主要原因是我们对分子impression和分母click的估计不准确引起的，部分原因可能是曝光不足等等，对于这样的问题，我们可以通过相关的一些广告的展示和点击数据对CTR的公式进行平滑处理...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 假设有NN个相同的账号(a1,a2,⋯,aN)\left ( a_1,a_2,\cdots , a_N \right )，对于网页pp，对于这样的网页和账号组...的估计α^\hat{\alpha }和β^\hat{\beta }，一旦α^\hat{\alpha }和β^\hat{\beta }被确定后，则rir_i的估计为： ri=Ci+α^Ii+α^+β^...C_i+\hat{\alpha }}{I_i+\hat{\alpha }+\hat{\beta }} 2、数据在时间上的一致性——指数平滑 相比上述的贝叶斯平滑，指数平滑相对要简单点，对于CTR中的点击...若要估计第MM天的CTR的值，我们需要对分别对II和CC进行平滑，得到平滑后的I^\hat{I}和C^\hat{C}。
说明：HoltWinters有三个类似的参数，alpha,beta,gamma,这三个参数跟上面讲到的简单指数平滑的取值范围一样在0-1之间。...可以简单理解alpha是平滑指数，beta是趋势指数，gamma是季节指数。rainseries时间序列没有明显上升或下降的趋势，也没有季节性的变化，所以这里这两个参数取false。 ?...alpha和beta的值分别为0.838和1，都很大，说明时间序列水平和趋势部分的预测值，对近期观测数据所取的权重较大。这个结果从该时间序列随时间的水平和趋势变化都很大，就能很直观看出来。...霍特季节性指数平滑法，包含三个参数α、β和γ。α平滑常数，β是趋势常数，γ是季节常数。三个参数的取值范围都是0-1。...alpha，beta和gamma的值，分别是0.4134、0、0.956。alpha的值比较小，表明该时间序列的某一时间点的水平预测值，是基于近期观测值和远期观测值。
本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。...which ( predict ( fit )) 21 46 分位数回归和指数平滑 简单的指数平滑： 经典地，我们寻找使预测误差最小的α，即 X=as. numeric ( Nile )...hw= HoltWinters (X, gamma =FALSE ,l. start =X\[1\]) hw$ alpha alpha 0.4223241 hw$ beta beta 0.05233389...t\]-L\[t -1\]) +(1 -b*B\[t -1\] return (L+B) 预测 数理统计建立在对概率模型参数的估计和假设检验的基础上。...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测》
换言之，离现在的时间距离越远，观察结果的重要性就越低。 在数学上，指数平滑表示为： ? 指数平滑表达式 这里，alpha 是一个平滑因子，它的值介于 0 和 1 之间。...在这种情况下，我们使用这种技术，它只是指数平滑的两次递归使用。 数学公式为： ? 双指数平滑表达式 这里，beta 是趋势平滑因子，它的值介于 0 和 1 之间。...下面，你可以看到 alpha 和 beta 的不同值如何影响时间序列的形状。 ? 双指数平滑示例 三指数平滑 该方法通过添加季节平滑因子来扩展双指数平滑。...指数平滑 如您所见，alpha 值 0.05 平滑了曲线，同时剔除了大部分向上和向下的趋势。 现在，让我们使用双指数平滑。...双指数平滑 def double_exponential_smoothing(series, alpha, beta): result = [series[0]] for n in
有了这些基础知识，我们可以开始进行平滑方法的介绍 单变量的平滑方法 1、单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing - SES） 它只在平稳的时间序列中表现良好，因为它要求序列中不应该有趋势和季节性...2、双指数平滑法( Double Exponential Smoothing - DES) 它在SES的基础上增加了趋势的判断。所以它适用于具有和不具有季节性的单变量时间序列。...3、三重指数平滑（TES — Holt-Winters）： 它是目前最先进的平滑方法。该方法通过动态评估Level（水平）、趋势和季节性的影响来进行预测。...它可以用于具有趋势和/或季节性的单变量序列。 平滑方法使用样例 我们这里将使用来自 sm 模块的数据集。它根据时间显示夏威夷大气中的二氧化碳。...= np.arange(0.8, 1, 0.01) 从0.8到1的0.01步生成alpha。
[L]W[L−1]...W[2]W[1]X 对于W^{[l]}W[l]的值大于 1 的情况，激活函数的值将以指数级递增； 对于W^{[l]}W[l]的值小于 1 的情况...通过指数加权的公式即： S_t = \begin{cases} Y_1, &t = 1 \\ \beta S_{t-1} + (1-\beta)Y_t, &t > 1 \end{cases}St=...下图中，当取权重值 β=0.98 时，可以得到图中更为平滑的绿色曲线。而当取权重值\betaβ=0.5 时，得到图中噪点更多的黄色曲线。...\betaβ越大相当于求取平均利用的天数越多，曲线自然就会越平滑而且越滞后。...还有一种指数衰减 \alpha = 0.95^{epoch\_num} * \alpha_0α=0.95epoch_num∗α0 对于大型的数据模型，需要使用这些方式去自动进行学习率衰减。
Beta用来调整假阴和假阳，如果要减少假阴就将beta设置成大于1，如果要减少假阳就将beta设置成小于1。 ?...减少简单样本的贡献权重，从而使模型更专注于学习困难样本。 ? alpha用来平衡正负样本的重要性，gamma用来控制减少简单样本的损失，更关注于困难样本。...2.5、dice损失函数 Dice是用来计算两张图像的相似性。 ? 2.6、tversky损失函数 tversky是dice的一般化表示。对假阳和假阴增加了权重系数beta。 ?...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数 指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。...对Dice损失和交叉熵损失都进行指数和对数转换，以合并更精细的决策边界和准确的数据分布。定义如下： ?
以下是一个可能的优化公式：引入平滑因子alpha（0 < alpha < 1）：GOGC_new = alpha * GOGC_calculated + (1 - alpha) * GOGC_previous...这个公式可以更平滑地处理内存增长和缩减，但具体的效果会取决于你的应用程序的特性和需求。...当alpha越趋近于1，表示受之前的GOGC值影响越小，当beta越趋近于1，表示受之前的活动堆大小影响越小，这两者都等于1时，就退化为初始的简单计算方案。...计算举例假设我们的内存上限比例 GOGCLimitPercent 为 80%，平滑因子 alpha 和 beta 分别为 0.5，初始的 GOGC 为 100。...，可以将alpha和beta系数调低，GOGC的变化会更加平滑。
目录 介绍 方法 通用指数散点的可微分公式 通用指数高斯的快速可微分光栅化 频率调制图像损失 通用指数散点的优化 实验 数据集和评估指标 结果 新视角合成结果 消融研究和分析 介绍 图1 在游戏、电影和元宇宙中追求更具吸引力和沉浸式的虚拟体验...aligned} \widehat{\alpha}(\beta) = \phi(\beta)\alpha \quad....(3/\beta)}{\Gamma(1/\beta)} \end{equation} 图4 这种修改将影响光栅化就像我们确实进行了指数变更一样。...这是一种允许使用广义指数光栅化而不采用 \beta 指数的技巧。同样，高斯散点并不学习刚性高斯，它学习的是就好像在图像平面上放置了高斯的点云的属性。我们的GES和高斯都以同样的散点精神代表三维。...由于 \Gamma 函数的不稳定性，我们可以用以下平滑函数近似 \phi(\beta) 。
如果时间足够，我们可以使用基于Mean和sample size的参数化方法。...根据某种数据连续性，我们可以将impression/click看做是重复测量的离散集合，并在这些测量上采用了一种指数平滑（exponential smoothing），最后我们得到一个平滑的CTR。...图片 贝叶斯平滑代码 np.random.seed(0) class HyperParam(object): def __init__(self, alpha, beta): self.alpha...里的参数 alpha和beta''' for i in range(iter_num): new_alpha, new_beta = self....(self, tries, success): #tries是各组总样本数，success是各组click=1的样本和 '''用矩估计 更新Beta里的参数 alpha和beta''
而用户 A 自己真实的行为所产生的“预期值”，被称之为后验。最后我们将先验和后验综合起来，计算一个贝叶斯平滑修正过的点击率。...这里加上 1e-15 是为了防止 q 正好等于某个等分点时，分母为 0。 郭大的方法将字典特征的 key 定义为[0,1]区间的等分点，之后对浮点数与各等分点的距离做取倒和 softmax 变换。...这主要是因为 softmax 函数会指数级加大距离间差异。 为了缓解这种情况，我在最近的代码里使用如下相似度公式： 该公式取距离平方反比为权值，之后将权值缩放至总和为 1。...代码实现与复杂度分析 上文的方法在代码实现上很容易，用途广泛（任何使用了嵌入层的网络都可以用）。 代码主要有四部分：贝叶斯平滑，随机变量->字典特征的转换，浮点数>字典特征的转换和键值储存网络。... stats.beta(alpha, beta).ppf([x/(dim+1) for x in range(0,dim+2)]) def beta_prior_feat_2_vec(data, key_col
平滑由参数alpha控制; 用于估计当前时间点的水平。alpha的值; α值接近于0意味着在对未来值进行预测时，最近的观察值很小。...要使用HoltWinters（）进行简单的指数平滑，我们需要设置参数beta = FALSE和HoltWinters（）函数中的gamma = FALSE（β和gamma参数用于Holt的指数平滑，或Holt-Winters...与简单的指数平滑一样，参数alpha和beta的值介于0和1之间，接近0的值意味着在对未来值进行预测时，对最近的观察值的重要性很小。...Holt-Winters指数平滑估计当前时间点的水平，斜率和季节性分量。平滑由三个参数控制：α，β和γ，分别用于当前时间点的水平估计，趋势分量的斜率b和季节分量。...参数alpha，beta和gamma都具有介于0和1之间的值，并且接近0的值意味着在对未来值进行预测时对最近的观察值的权重相对较小。
其中指数加权平均的天数由\beta值决定，近似表示为\frac{1}{1-\beta}。...上图中绿色曲线和橙色曲线分别表示了\beta=0.98和\beta=0.5时，指数加权平均的结果。 公式解释：这里的\frac{1}{1-\beta}是怎么来的呢？...(1-\beta),(1-\beta)\beta,(1-\beta)\beta^2,...,(1-\beta)\beta^{t-1}是类似指数曲线，从右向左，呈指数下降的。...同理，当\beta = 0.98时，可以把过去50天的气温指数加权平均作为当日的气温。 因此，在计算当前时刻的平均值时，只需要前一天的平均值和当前时刻的值。...这样简化了表达式，但是学习因子\alpha相当于变成了\frac{\alpha}{1-\beta}，表示\alpha也受\beta的影响。
4.1，简单指数平滑预测（加权平均的一种形式） > example11_1 # A tibble: 16 x 6 X1 年份 粮食产量 居民消费水平 原煤产量 CPI ...Call: HoltWinters(x = example11_1[, 6], beta = F, gamma = F) Smoothing parameters: alpha: 0.2635414...指数平滑预测（考虑了趋势成分） > example11_1 grainforecast<-HoltWinters(example11_1[,..., 3], gamma = F)Smoothing parameters: alpha: 0.666955 beta : 0.5802066 gamma: FALSECoefficients:...指数平滑预测 > View(example11_4)> example11_4# A tibble: 24 x 4 X1 年份 季度 销售量 <int
如果网络层中多层的梯度均大于1，穿过多层后求出的梯度更新会以指数形式增加（前面层的更新速度远远快于后面层）就属于梯度爆炸现象；反之如果多层梯度均小于1，前面层的更新速度远低于后面层，更新特缓慢，那么就属于梯度消失现象...，也就是x0和x1符号相反。...softmax softmax也是将输出归一化到0,1之间，所有元素的和累加起来等于1。可以直接当作概率对待，一般用在分类问题的输出层。...w=334&h=18&type=image%2Fsvg%2Bxml] 和 ReLU 一样，Swish 无上界有下界。与 ReLU 不同的是，Swish 是平滑且非单调的函数。...{(\beta x)} + 1}} \cdot x` """ ex = np.exp(beta * x) return (ex / (ex + 1)) * x def softplus
python中Sobel算子如何使用 说明 1、Sobel算子根据像素点的上下、左右相邻点的灰度加权差，在边缘达到极值的现象来检测边缘。 它具有平滑的噪声功能，并提供更准确的边缘方向信息。...由于Sobel算子结合了高斯平滑度和微分求导(分化)，因此结果会更具抗噪性，当对精度要求不高时，Sobel算子是一种常用的边缘检测方法。 2、Sobel算子仍然是过滤器，但它有方向。...即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。 而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。...convertScaleAbs()的原型为： dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) 其中可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值...其函数原型为： dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) 其中alpha是第一幅图片中元素的权重，beta
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
