在前面讨论并行解码的章节中，我们专注于讨论解码的宏块重建部分，甚至把宏块重建描述成宏块解码，这是因为在解码工作中，宏块重建确实占了相当大的比重，不过解码还包含其它的部分，按照解码流程可粗略分为： 在以前的并行解码文章，我们主要讨论了宏块重建的并行算法，得知采用不同的算法，会产生不同的并行度。在不考虑 ...
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2017-04-04 00:41:25
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[From] https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度 ...
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2017-04-03 17:56:52
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《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线，视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现，并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现，欢迎观看！“纸上得来...
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2017-03-29 20:20:52
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我的理解：在限制的条件下，根据已知情况求解未知情况，最优解的选择就是使得未知的熵最大的那个概率 我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。在数学上，这个原理称为最大熵原理(the maximum entropy principle)。 让我们 ...
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2017-03-27 23:05:58
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最终解决方式： yum install rng-tools安装rngd服务（熵服务） systemctl start rngd启动服务 如果你的CPU不支持DRNG特性或者像我一样使用虚拟机，可以使用/dev/unrandom来模拟。 cp /usr/lib/systemd/system/rngd. ...
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2017-03-27 21:40:13
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? 熵、互信息? 决策树学习算法 ? 信息增益 ? ID3、C4.5、CART? Bagging与随机森林? 提升 ? Adaboost/GDBT ? 熵、互信息 熵是对平均不确定性的度量。 平均互信息：得知特征Y的信息而使得对标签X的信息的不确定性减少的程度。描述随机变量之间的相似程度。（条件熵、 ...
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2017-03-25 23:55:25
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熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要，熵的介绍在这里：信息熵 Information Theory 。今天的主题是最大熵模型（Maximum Entropy Model，以下简称MaxEnt），MaxEnt 是概率模型学习中一个准则，其思想为：在学习概率模型时，所有可能的模型中熵最大的模型是最好 ...
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2017-03-13 14:43:55
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昨天做数据分析遇到个有趣的问题。下面是我把实际问题虚构下的场景： 我们是古代农场主，有一群奴隶给我们种地。我们想统计出表现较好的奴隶并给他们自由。要从2个方面考量，劳动时间和劳动产量，并且希望劳动产量更重要一些。 原来的统计方式是： 0.3和0.7是权重。 但这样会有一个问题，就是熵的影响。因为时间 ...
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2017-03-09 13:39:39
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本文简要介绍了JPEG-LS扩展标准中的算术编码的流程及实现细节。更为详细的描述可以参考ITU-T T.870扩展标准。 算术编码流程 1.初始化 初始化主要包括Creg，Areg，Buf[2]，Av[31]，Th[30]，对于MLcnt，LPScnt，MPSvalue的初始化在此不再重复。 其中C ...
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2017-03-07 22:46:16
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音视频压缩技术是编解码中难点，常常会涉及很多算法处理问题。数据封装，转封装等，看下Agenda:
音视频为何需要压缩？
压缩编码的分类
常用压缩编码的方法
编码器中的关键技术
预测
量化
变换
熵编...
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2017-03-06 12:36:15
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