[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:用第一位表示符号,其余位表示值- 反码:正数的补码反码是其本身,负数的反码是符号位保持不变,...
因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重要知识,更是当前DL算法中最核心的组... f8462a82c4905b85c89f5b677c4b4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926100&x-signature=mOBuqyzPkPzlXisZreTpwOXVUDw%3D)如上图多次滑动得到的一系列叠加值,构成了卷积函数。卷积的“...
被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多维分析场景中。例如分别统计一款 APP 每个小时的 UV 以及全天的 UV,这类问题就非常适合使用 HLL 算法。本文将会由浅入深,从基本概念讲起,引导读者从直观上理解 HLL 算法背后蕴含的基本思想。# 基数统计基数 (Cardinality) 是指一个字段所包含的不同取值的个数,有...
插值处理插值处理是 CLAHE 算法中理解最困难的,占了本人研究该算法最多的时间,整体算法近 4 个月研究中,插值算法的理解用了 110 多天,也是本人直方图处理一直未能学习完成的根本原因。为了介绍清楚插值处理的算法,下面分成几部分来介绍。为了说清楚问题,会用到一幅进行直方图均衡处理的经典图像,这幅图像的源图(在老猿的机器上文件名为 f:\pic\valley.png)如下:![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1...
由训练器对模型进行高效训练如果模型训练效果符合算法工程师的预期,说明该调研特征生效,进而算法工程师对调研特征进行回溯,通过 Spark 作业将特征回填到历史数据中,分享给其他算法工程师,进而迭代更多的优质模型如果模型训练效果不符合算法工程师的预期,则调研特征不对原有特征集合产生影响![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5351a2e656914bfb9b1edb46570dd367~tplv-tldd...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=2Tz8vtSVbfkMbW4Y%2BWug0xVDE8M%3D)提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:**我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算**。* 首先,“ **现场边缘** ”主要位于用户现场或用户自己的机房。覆盖 1~5ms 时延范围。我们可以将中心训练好的模型算法和能力下沉到用户的现场侧,满足超低延时的计算和网络能力。对应支撑异构算力的硬件设备...
进而算法工程师对调研特征进行回溯,通过 Spark 作业将特征回填到历史数据中,分享给其他算法工程师,进而迭代更多的优质模型+ 如果模型训练效果不符合算法工程师的预期,则调研特征不对原有特征集合产生影响![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9af7b5b14a0b4f55aa4f5de8a6e9ca1a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926054&x-signature=eHPVNUbR4d6Icf...
负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路。## **什么是** **ClientAI-** **Pitaya** **?**1. ### **ClientAI-** **Pitaya** **定位**这些年,随着算法设计和设备算力的发展,**AI 的端侧应用**逐步从零星的探索走向**规模化应用**。行业里,FAANG、BATZ 都有众多落地场景,或是开创了...
(a_int) - avg(b_int) 聚合 1.1.3 加法指标的算法说明(原Delta法)(1)计算方法维度项变化值在父层级变化值的占比(2)解读 第一行 维度A:AA,贡献率= 4021/3483 = 115.45% 第二行 是否为B:0,贡献率=3880/3483 = 111.40% 第十行 是否为B:1,贡献率=-397/3483 =-11.40% 其中维度[是否为B]只有2个值,也可以看到它的贡献率总和=111.40%-11.40%=100%在Delta法中,如果大盘DNU下跌了,则同向因子是城市中下降的维度值,反向因子是城市中上升...
## 一、引言目前,人工智能的热潮可以节节攀升,今天我通过unity动态化演示的方法为大家介绍人工智能领域的一个算法 -- **集群算法**。正式开始之前,我们先来搞懂一下究竟什么叫Flocking算法?**Flocking algor... 我们在脚本中定义了一个组件。```C# [Header("Fish Setting")]//控制面板 [Range(0.0f,5.0f)] public float min;//速度最小值 [Range(0.0f, 5.0f)] public float max;//速度最小值 [Rang...
对不同节点的 Agent 接口权限进行精细化配置。 在上述过程中,AdminQoSConfiguration 和 AuthConfiguration 是比较常见的配置:* **AdminQoSConfiguration** 是用于管理 QoS 相关管控手段的配置。例如,它可以配置 cpu/memory/io/network 等多个资源维度的压制驱逐策略,包括各种驱逐开关、驱逐阈值等。它也可以配置混部算法相关的管控策略,如混部开关、混部算法参数等;* **AuthConfiguration** 是用于管理 Agent 各...
ature=NQ3CvVp%2FB3amgBPyRyA3Y8wPwLk%3D)然而为词云添加过于复杂的视觉编码方式会损害词云自身的可读性和美观度,所以在选择使用非常规的视觉编码时,应该慎之又慎。02 - 布局方法从词云发展来看,早期词云多使用行列式布局的方式,即标签云,此时的单词排序多使用字母表顺序。而经典的 Wordle 算法诞生并流行至今,其排序方法多与词频或其他单词重要性有关。与此同时,力导向布局也是词云中常见的布局方式。1. **行...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926044&x-signature=%2BHVoEdagnavV%2BNbQzFbS8NCQm%2Bo%3D) 如何借用WebRTC中的NetEQ网络均衡器的技术来提高软件的音频质量,首先需要分析分解NetEQ的原理和处理流程,其次是了解丢包补偿算法的原理和使用场景,然后就是将之有效到应用到软件产品的设计中去。**2、WebRTC简介**在详细介绍WebRTC中的NetEQ网络均衡器之前,我们先来大概地了解以下WebRTC。![picture.image](https://p6-...