本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。...假设我们有一个大小为(高度=3，宽度为1)的卷积过滤器。...卷积层输出的宽度将是原始嵌入大小，因为卷积滤波器的宽度为1。 由于嵌入大小是相同的，我们可以有效地将卷积网络的这种使用视为分解机，其中以滚动窗口的方式捕获特征之间的交互。...步幅大于1意味着过滤器在移动过程中跳过元素，产生输入的子采样。步幅直接影响输出特征图的空间维度。较大的步幅会导致输出大小的减小。 步幅为2，则输出大小将减小。...，然后介绍了如何使用卷积实现因子分解机，因为使用来自卷积层的max_pooling来获得重要的交互特征是没有意义的，所以我们还介绍了一个新的池化层，然后将上面的内容整合完成了实现了因子分解机的操作。
A和B的大小分别为 D_{in} \times D_{int} 和 D_{int} \times D_{out} ，因此它们的乘积AB与 W 具有相同的大小。...与整体量化相比，计算成本不变，而缩放和零点因子的存储成本从2个浮点数增加到 2D_{out} 个浮点数。与存储全精度 W 的减少成本相比，这是可以忽略的。...这等效于将 A 的所有行向量设置为相同的，即 a_1 \equiv . . . \equiv a_i \equiv . . ....这个无参数的操作将 x 的维数从 D_{in} 减小到 L ，因此我们可以设 A 为 L \times D_{int} 矩阵，而不需要进一步的约束。...与QLoRA相比，QA-LoRA需要额外的存储空间用于 L \times D_{out} 对缩放和零点因子，但将 A 的参数数量从 D_{in} \times D_{int} 减小到 L \times
简介 网络 如上图所示，wide-resnet只比Resnet多了一个加宽因子k，原来架构相当于K=1，N表示组中的块数。...网络由一个初始卷积层conv1组成，然后是residual block的conv2、conv3和conv4的3组（每个大小为N），然后是平均池和最终分类层。...在实验中，conv1的大小都是固定的，而引入的加宽因子k缩放了三组conv2-4中剩余块的宽度。...为了找到一个最佳的数值，我们用k从2到12，深度从16到40进行实验。结果如下表所示。可以看出，当宽度因子从1增加到12时，所有具有40、22和16层的网络都可以看到精度上升。...另一方面，当保持相同的固定加宽系数k=8或k=10且深度从16变为28时，也能提升相关性能，但是当我们进一步将深度增加到40时，精度会降低（例如，WRN-40-8的精度会降低到WRN-22-8）。
散列函数将键 转换为一个固定大小的整数，用于确定键在散列表中的位置。 2、使用散列值映射到散列表的索引位置。...平方取中法：将数据平方后取中间的几位作为散列地址。这种方法可以减小重复 冲突的概率。 折叠法：将数据按固定位数分割，然后将这些部分相加得到散列地址。这种方法 可以在数据长度较大时减小冲突的概率。...随机数法：使用随机数生成器生成随机的散列地址。这种方法可以降低冲突的可 能性。 求余法：将数据除以散列表的大小，然后取余数作为散列地址。这是一种常用的 散列函数构造方法。...插入操作：通过散列函数计算出元素的位置，如果该位置已经有元素存在，则 将新元素添加到链表的末尾。 查找操作：通过散列函数计算出目标元素的位置，然后遍历链表找到目标元素。...散列表的大小：散列表的大小直接影响到槽位的数量，较大的散列表可以容纳更 多的元素，减少冲突的概率。当散列表的负载因子超过一定阈值时，可以考虑 重新创建一个更大的散列表来提高查找性能。
一、PTS-PAPR 抑制技术 1、简介 PTS-PAPR 抑制技术是一种基于部分传输序列的方法，通过将原始 OFDM 符号分解为多个部分序列，并在发射端以及接收端之间进行信号的组合，从而减小 PAPR...在 PTS 技术中，原始 OFDM 符号被分为 V 个部分序列，每个序列的长度为 N，并且这些序列之间存在相位旋转的关系。同时，通过选择合适的相位旋转因子，可以在接收端恢复原始 OFDM 符号。...,x^V]^T \quad \quad 公式1 其中， X^i 为连续分布、大小相同的子块。...\quad公式4 图1 用于减小 PAPR 的 PTS 技术的框图 为降低复杂度，尽在一个有限的集合中选择相位因子 \{b^v\}_{v=1}^{V} 。...⑥ 如果 v<V ，那么 v 加 1，然后回到步骤 ④；否则，得到最优的相位因子 \tilde{b} ，然后退出程序。
本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。背景在了解加载因子的作用之前，我们先来看一下HashMap的内部实现。...当我们向HashMap中插入一个键值对时，HashMap会计算键的哈希码，并根据哈希码找到对应的存储位置。如果两个键的哈希码相同，我们称之为哈希碰撞（Hash Collision）。...加载因子的作用加载因子是一个衡量HashMap填充程度的指标，它定义了HashMap何时进行扩容操作。加载因子的计算公式为：加载因子 = 元素个数 / 容量。...当元素个数达到容量乘以加载因子时，HashMap会自动进行扩容操作，以保持HashMap的性能。为什么加载因子是0.75？...如果对内存空间要求较高，可以适当增加加载因子；如果对性能要求较高，可以适当减小加载因子。以下是一个示例代码，演示了如何在Java中使用HashMap，并说明了加载因子的作用。
反之,加载因子越小,填满的元素越少,好处是:冲突的机会减小了,但:空间浪费多了.表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了） 冲突的机会越大,则查找的成本越高....如果机器内存足够，并且想要提高查询速度的话可以将加载因子设置小一点；相反如果机器内存紧张，并且对查询速度没有什么要求的话可以将加载因子设置大一点。...当HashMap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。...也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，扩容是需要进行数组复制的...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题，其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。 执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...例如，对于 compactionSmallFileSize=100MB和 limitFileSize=120MB，Hudi将选择所有小于100MB的文件，并尝试将其增加到120MB。...可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7.
反之,加载因子越小,填满的元素越少,好处是:冲突的机会减小了,但:空间浪费多了.表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了） 冲突的机会越大,则查找的成本越高....如果机器内存足够，并且想要提高查询速度的话可以将加载因子设置小一点；相反如果机器内存紧张，并且对查询速度没有什么要求的话可以将加载因子设置大一点。...当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。...也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，扩容是需要进行数组复制的...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
上图左侧部分是一个哈希表，也称为哈希数组（hash table）： // table数组 transient Node[] table; table数组的引用类型是Node节点，数组中的每个元素都是单链表的头结点...= 6; size记录元素个数 threshold 扩容的临界值，等于元素容量*装载因子 TREEIFY_THRESHOLD 8 链表个数增加到8会转成红黑树 UNTREEIFY_THRESHOLD...首先做容量的校验，小于零报错，大于最大容量赋值最大值容量。然后做装载因子的校验，小于零或者是非数字就报错。...HashMap集合中，先设置默认装载因子，然后调用putMapEntries添加集合元素到HashMap中，putMapEntries是遍历数组，添加数据。...HashMap(int initialCapacity)设置初始容量，默认装载因子0.75，容量是一定要是2的幂次方，如果不是2的幂次方，增加到接近2的幂次方数。 HashMap(Map<?
分析中的步骤如下： workflow 我们将详细了解这些步骤中的每一个，以更好地了解 DESeq2 如何执行统计分析，以及我们应该检查哪些指标来验证我们的分析质量。...1. size factors 差异表达分析的第一步是估计大小因子，这正是我们已经对原始计数进行归一化所做的。...我们看到较大的大小因子对应于具有较高测序深度的样本，这是有道理的，因为要生成我们的归一化计数，我们需要将计数除以大小因子。这解释了样本之间测序深度的差异。...通过使用大小因子的中值比值，DESeq2 不应偏向于被少数 DE 基因吸收的大量计数；然而，这可能导致大小因素与仅基于测序深度的预期大不相同。...这样，具有相同均值的基因的离散估计将仅基于它们的方差而不同。因此，离散估计反映了给定平均值的基因表达的方差。 下面，有一个离散图，其中每个黑点都是一个基因，离散是针对每个基因的平均表达绘制的。
分析中的步骤如下：图片我们将详细了解这些步骤中的每一个，以更好地了解 DESeq2 如何执行统计分析，以及我们应该检查哪些指标来验证我们的分析质量。...1. size factors差异表达分析的第一步是估计大小因子，这正是我们已经对原始计数进行归一化所做的。图片DESeq2 在执行差异表达分析时会自动估计大小因子。...我们看到较大的大小因子对应于具有较高测序深度的样本，这是有道理的，因为要生成我们的归一化计数，我们需要将计数除以大小因子。这解释了样本之间测序深度的差异。...通过使用大小因子的中值比值，DESeq2 不应偏向于被少数 DE 基因吸收的大量计数；然而，这可能导致大小因素与仅基于测序深度的预期大不相同。...这样，具有相同均值的基因的离散估计将仅基于它们的方差而不同。因此，离散估计反映了给定平均值的基因表达的方差。下面，有一个离散图，其中每个黑点都是一个基因，离散是针对每个基因的平均表达绘制的。
2.当插入一个新元素时，计算它的散列地址h(key)，然后按照一定的探查顺序（如线性探测、二次探测等）寻找空位置插入。...• 将原有散列表中的元素重新哈希，并存放到新散列表中。 • 更新散列表大小为新大小，重置 count 为当前元素个数。 7. 最后返回插入操作成功。...探测序列：选择一个好的探测序列，例如线性探测、二次探测或双重散列，以减少冲突。 2. 散列表大小：当装载因子达到预设的阈值 ( a ) 时，增加散列表的大小。...新的大小应该是当前大小的倍数，以保证原有的探测序列仍然有效。 3. 重新散列：当散列表扩容后，将所有元素从旧表重新插入到新表中。...扩容时，我们可以将哈希表的大小增加到原来的两倍，然后将原来的元素重新插入到新的哈希表中。 2. 使用开放寻址法来解决哈希冲突。
除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量（capacity），表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。...也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作...对于插入元素较多的场景，将初始容量设大可以减少重新哈希的次数。 HashMap 包含如下几个构造器： HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 HashMap。...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。...ConcurrentHashMap将数组分段，每段由一个segment以及它的锁负责。减小锁的粒度能让并发性能更好。
(右) 相同的目标，相同的类别（语义分割）。 然而，常规的深度卷积神经网络 (如 AlexNet 和 VGG ) 并不适用于密集预测的任务。首先，这些模型包含许多用于减小输入特征的空间维度的层。...注意，这些设计之间的唯一区别是卷积堆栈中 BN 和 ReLU 的顺序。 空洞卷积 空洞卷积（或者扩张卷积）是具有一个因子的常规卷积，这个因子使得我们能够扩展滤波器的视野。 以 3×3 卷积滤波器为例。...然而，因为它的作用就像一个稀疏的过滤器，只有原始的 3 x3 单元将执行计算并生成结果。 以类似的方式，扩张因子为 3 的常规 3×3 的卷积能够得到对应的 7×7 区域的信号。...然后使用另一个 1×1（采用 BN，和 256 个滤波器）的卷积对这个输出进行卷积。 ASPP 之后，我们将结果输入到另一个 1×1 的卷积中去生成最终的分割逻辑。...正如论文中所指出的，为了保持分辨率细节，调整分割逻辑的大小比调整真实标签的大小更好。 基于原始的训练过程，我们使用一个 0.5 到 2 之间的随机因子对每个图像做了扩展。
我们可以尝试使用其他图像文件进行测试，或者使用图像编辑软件打开文件以确认图像是否完好。2. 数据类型错误另一个导致错误的原因是输入图像的数据类型不正确。...最后，我们使用cv2.resize函数调整图像的尺寸，并使用cv2.imshow函数显示原始图像和调整后的图像。cv::resize函数是OpenCV中用于调整图像大小的函数。...如果dsize为(0,0)而fx和fy不为0，则通过缩放因子计算目标大小。fx：水平方向上的缩放因子。fy：垂直方向上的缩放因子。...cv::resize函数根据给定的目标大小或缩放因子，对输入图像进行相应的缩放操作。...具体而言，如果使用了目标大小，则按照指定的大小进行缩放；如果使用了缩放因子，则将输入图像的大小乘以缩放因子以得到目标大小。插值方法控制如何计算新像素的值，以使其适应新的尺寸。
因此，FedCFA 引入因子去相关损失，直接惩罚因子之间的相关系数，以实现特征之间的解耦。...根据中心极限定理，若从原数据集中随机抽取的大小为 n 的子集平均值记为 ，则当 n 足够大时， 的分布趋于正态分布，其均值为 μ，方差 ，即： ，其中 µ 和 是原始数据集的期望和方差。...2．全局平均数据集计算：服务器端则负责聚合来自多个客户端的本地平均数据，并采用相同的方法计算出一个大小为 B 的全局平均数据集 ，该数据集近似了全局数据的分布。...选择关键特征：计算每个特征在解码器（Decoder）输出层的梯度，选择梯度小 / 大的 topk 个特征因子作为可替换的因子，使用 将选定的小 / 大梯度因子设置为零，以保留需要的因子 3....给定一批数据，用 来表示第 i 个样本的所有因子。 表示第 i 个样本的第 j 个因子。将同一批次中每个样本的相同指标 j 的因子视为一组变量 。
这些研究包括探索不同类型的衰减因子调度器以确定它们对性能的影响。此外，作者还研究了基于特征的知识蒸馏损失的最佳比例，即方程4中的值，以提高压缩模型的准确性。...随着迭代进行，衰减因子从1减少到0，影响原始权重影响力减弱的速度。最初，因子为1意味着预训练模型的权重完全保持，而因子为0则表示完全过渡到新权重。...其次，PC-LoRA方法允许通过调整因子秩次进行压缩，从而在保持原始模型结构的同时，调整其大小到期望的水平。...因此，作者的方法不仅可以生成与ViT Tiny、Small和Base相同大小 Level 的模型，还可以生成任何期望大小的模型。...未来的工作将探索以下潜在的进展：作者将改进衰减因子调度器以提升压缩性能。此外，作者计划细化低秩 Adapter 的初始化。
（产生冲突，用拉链法） } 以下是具体的put过程（JDK1.8版） 1、对Key求Hash值，然后再计算下标 2、如果没有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是计算得到的Hash值相同，需要放到同一个bucket...8、如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？...默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小...当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。...它们都可以用于多线程的环境，但是当Hashtable的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。
负载因子是指HashMap中已使用的桶的比例，当负载因子超过某个阈值时，HashMap会进行扩容，重新调整大小并重新分配元素，以保持性能。并发性： 考虑HashMap在多线程环境中的并发性问题。...当需要查找一个键对应的值时，HashMap会使用相同的哈希函数来计算出数组索引，然后直接访问该位置以获取值，这样可以在平均情况下实现O(1)的时间复杂度。...哈希函数接受键作为输入，并生成一个固定大小的哈希码。理想情况下，哈希函数应该使不同的键产生不同的哈希码，以减少冲突。映射到桶： 接下来，通过对哈希码取模运算，将哈希码映射到一个桶的索引。...扩容操作（Rehashing）： 当 HashMap 需要扩容时，它会创建一个新的数组，通常是原数组的两倍大小。然后，它会将原数组中的元素重新分配到新数组中。...HashMap 使用的哈希函数通常是将原始哈希值与 (n - 1)进行与运算（n 为新数组的长度），以确保计算结果在新数组的有效范围内。
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