MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数，需要从这个概率分布中采样，来分析这个分布的一些统计特性，然而这个这个函数非常之复杂，怎么去采样？这时，就可以借助MCMC的思想。 它与变分自编码不同在于：VAE是已知一些样本点，这些样本肯定是来自于同一分布，但是我们不知道这个分布函数的具体表达式，然 ...
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2018-08-05 14:20:55
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1. 差分脉冲编码调制 如果两个相邻抽样值之间的相关性很大，那么它们的差值就较小，这样，仅对差值量化可以使用较少的比特数，此即差分PCM，或DPCM。 为了理论方便，我们将采样和量化分开，并用不带上三角的$X_n$和带上三角的$\hat{X} _n$分别表示采样值和量化值。 最直接的想法，量化器的输 ...
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2018-08-04 11:32:35
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在分类问题中，有存在正反例数目差异较大的情况，这种情况叫做类别不平衡。 针对这种问题，解决方式主要有3种：假设正例数量大，反例数目极小。 1、减少正例的数量，使得数据平衡，再进一步分类，这种情况属于“欠采样”； 2、增加反例的数目平衡数据，再分类，这种称为“过采样”； 3、阈值移动：直接使用原始数据 ...
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2018-08-03 16:25:29
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一、简介 一个分布式系统由若干分布式服务构成，每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都很有限。 要能做到追踪每个请求的完整链路调用，收集链路调用上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA），甚至能够再反馈到服务治理中，那么这就是分布式跟踪的 ...
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2018-08-02 16:06:35
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http://forum.china.unity3d.com/thread-32271-1-1.html 我们已经发布了Unite 2018 江毅冰的《发条乐师》、Hit-Point的《旅行青蛙》、育碧《Eagle Flight》演讲分享，不少开发者在后台留言希望小编尽快分享米哈游技术总监贺甲《崩坏 ...
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2018-08-01 01:01:51
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"机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标" "机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线" 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具体的处理类 ...
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2018-07-28 20:30:35
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1、MCMC概述 从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。之前已经介绍过蒙特卡洛方法，接下来介绍马尔科夫链，以及结合两者的采样算法。 2、马尔科夫链 马尔科夫链的概念在 ...
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2018-07-24 13:16:04
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偏差方差分解 (误差分解) 先引入一个问题: Machine Learning 与 Curve Fitting 的区别是什么?[^curv fit] Curve Fitting 是使用所有的数据拟合一条曲线; 而 Machine Learning 是采用真实世界中采样的一小部分数据,并且我们希望我们 ...
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2018-07-22 23:41:15
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之前有个项目需要将音频文件的频谱显示出来，想了很多办法，后面发现fmod这个好东西，还是跨平台的，就一个头文件+一个库文件就行，简单小巧功能强大，人家做的真牛逼。为了不卡住界面，采用了多线程处理。 可执行文件下载：https://pan.baidu.com/s/1JIjiCv800KPDZS9aSR ...
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2018-07-20 14:02:26
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１．采样率 ２．通道 ３．采样格式（大小） ４．样本存储方式（大端 小端） 数据格式仅有在双通道模式才才考虑，单通道是不考虑这个模式 ...
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2018-07-19 21:04:48
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