本文首发于 算法社区 dspstack.com，转载请注明出处，谢谢。...名称 Savitsky-Golay平滑算法 作用 信号平滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰，是消除噪音最常用的一种方法 算法原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和...计算公式： [（3-1）] 式（3-1）中的 [ftbnnprf3j.png] 和 [var4oqd2cg.png] 为平滑前、后的数据， [0833kgg2u6.png] 是移动窗口平滑中的权重因子...其值为： [s41jzs28eb.png]，[lbl6xpcrh9.png] 由式（4-4）知 [o5hlinpspk.png]， 故权重为 [73o4xhjege.png]，即可利用权重对中心点进行平滑...本文首发于 算法社区 dspstack.com，转载请注明出处，谢谢。
最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发 核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50以上，用户日转化率提升10...，商品之间用户会存在行为信息的关联度，这边可以参考协调过滤算法中的Item-based，这边拓展为用户在不同商品之间的操作行为的差异性。...比如昨日活跃用户数，每日预估销售量，用户生命周期等 存在如下的探索形式，这是一个漫长而又非常有价值的过程： 特征分析.png 模型整合 再确定以上四大类的数据特征之后，我们通过组合模型的方法，判断用户的交叉销售结果...database, method="class",control=ct, parms = list(prior = c(0.7,0.3), split = "information")); # xval是n折交叉验证...抽样训练占比 #lambda and alpha：正则化 最后通过组合算法的形式产出最终值： Ensemble Learning 典型算法代表：randomforest,adaboost,gbdt 之前写的没有用
所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。...于是就有了个这个算法，它的思路如下： 初始状态时，配置的权重为：{A:80, B:20}，然后给每个服务器，加1个动态的当前权重(curWeight)，默认为0，按以下步骤： 1、curWeight +...这个算法巧妙的地方在于，每一轮分配完成，所有服务器的动态权重都会归0，回到初始状态！另外1个优势在于，它能让所有权重的服务器，尽早分配到，而非等到高权重的服务器分配完，才轮到自己。...public Integer weight; /** * 当前动态权重 */ public Integer curWeight; } 然后开干： 1 /** 2 * 平滑加权轮询算法...43 System.out.println(""); 44 } 45 } 46 } 输出： A A B A A A A B A A 最后扩展一下，这个算法不仅仅可用于负载均衡
在网上看到一个平滑算法，很好用，经过测试它的效率很高，Chaikin 函数调用2-3次会获得一个相对较好的曲线。...算法链接 原理是不断的裁切三角形让其分裂成2个三角，2个三角变成4个，以此类推，最终会越来越平滑从而接近一个圆。
曲线平滑算法是Planning中一种基础算法，在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。 先上效果图。...如下图所示，绿色线是待平滑的参考线(实际不会有这种参考线，只是为验证下效果)，通过优化平滑算法，可以得到青色的平滑曲线。...红色线为车道中心线，黑色线为道路边界线 1.离散点曲线平滑的数学原理 如下图所示， ， ， ， ，…， ， 一共n+1个离散点组成原始参考线。...开发者说丨离散点曲线平滑原理中介绍了一种通过对原始参考线上离散点的有限偏移对原始参考线进行平滑的方法，能够将原始参考线(黑色的离散点)转化为平滑的参考线(绿色曲线)。...2.离散点平滑转换为二次规划问题 2.1 平滑性Cost cost_1 = \sum_{i=0}^{n - 2}(x_{i} + x_{i + 2} - 2 x_{i + 1})^2 + (y_{i}
1.背景说明 2.引出：验证数据的概念 3.交叉验证 4.实现 本文阐述交叉验证的相关内容，以及其中要注意的点 下面使用线性模型来进行关键点的讨论 1....那就是将训练数据分为训练数据和测试数据，来看使用训练数据训练出来的模型在测试数据上的效果 那么，在使用了一些正则化项避免过拟合的过程中，可能我们还需要一些操作 咱们先回顾一些内容，点击跳转查看【1.1 广告算法专题...交叉验证 交叉验证主要用于防止模型过于复杂而引起的过拟合，是一种评价训练数据的数据集泛化能力的统计方法。...，5折交叉验证。...，更加深刻地内容将会把这些基本的算法模型整理差不多之后，再进行了一个深度的剖析！
写一个函数，实现交叉验证功能，不能用sklearn库。...train_index, "TEST:", test_index) ('TRAIN:', [2, 3], 'TEST:', [0, 1]) ('TRAIN:', [0, 1], 'TEST:', [2, 3]) KNN算法交叉验证...万事俱备只欠东风，已经实现了KNN算法以及交叉验证功能，我们就可以利用交叉验证的思想为我们的算法选择合适的参数，这也是交叉验证主要目标之一。...评价算法 首先我们用一个函数评价算法，给定训练数据与测试数据，计算平均的计算误差，这是评价算法好坏的重要指标。...同时knn_weight算法要略优于knn算法，有一点点改进。
通过将组的淡入淡出模式设置为交叉淡入淡出，可以逐步进行此过渡。这使旧的级别淡出，而新的级别同时淡入。 ? （交叉淡化 模式） SpeedTree淡入淡出模式选项如何？...跨淡入淡出时，你可以控制每个LOD级别。启用交叉渐变时，此选项变为可见。淡入淡出过渡宽度为零表示此级别与下一个较低值之间无淡入，而值为1表示其立即开始淡入淡出。...然后，如果交叉淡入淡出处于活动状态，则基于淡入淡出减去抖动模式的剪辑。 ? 为了检查裁剪是否按预期工作，我们将从垂直渐变开始，该渐变每32个像素重复一次。那应该会产生交替的水平条纹。 ?...并在ShadowCasterPassFragment的开始处调用它以淡入淡出阴影。 ? ? （LOD条纹，一半） 我们得到了条带化的渲染结果，但是在交叉淡入淡出时只有两个LOD级别之一出现。...（抖动LOD） 1.5 动画化交叉淡化 尽管抖动创建了一个相当平滑的过渡，但是这种模式是显而易见的。就像半透明阴影一样，淡化的阴影也不稳定且分散。理想情况下，淡入淡出只是暂时的，但其他都不会改变。
即在某些特殊的权重下，加权轮询调度会生成不均匀的实例序列，这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象，导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷，就提出了 平滑加权轮询 调度算法。...待解决的问题 为了说明平滑加权轮询调度的平滑性，使用以下 3 个特殊的权重实例来演示调度过程。...2 192.168.10.1 3 192.168.10.1 4 192.168.10.1 5 192.168.10.1 6 192.168.10.2 7 192.168.10.3 接下来，我们就使用平滑加权轮询算法调度上述实例...总结 尽管，平滑加权轮询算法改善了加权轮询算法调度的缺陷，即调度序列分散的不均匀，避免了实例负载突然加重的可能，但是仍然不能动态感知每个实例的负载。...若由于实例权重配置不合理，或者一些其他原因加重系统负载的情况，平滑加权轮询都无法实现每个实例的负载均衡，这时就需要 有状态 的调度算法来完成。
“&end_time&” ‘ <= end_time and ‘ “&end_time&” ‘ >= start_time) or — 判断新日期段与原日期段是否存在左交叉...and ‘ “&start_time&” ‘ <= end_time and ‘ “&end_time&” ‘ >= end_time) — 判断新日期段与原日期段是否存在右交叉
slab的碰撞检测算法 本文接下来主要讨论射线与AABB的关系，主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs method)进行介绍，然后使用python语言实现slab碰撞检测方法...，那么根据性质三，射线到最近的交叉面的距离是是max(t1,t2,t3)。 ...在上述性质基础上，确定射线与AABB是否交叉需要三步骤： 如何确定候选面：只要将平面方程带入射线Ray的方程，求出这两个平面的t值，然后t值较小的那个自然先与射线交叉，那么就表示它是一个候选面。...---- 碰撞检测算法公式推导 求取t值的公式推导如下： ?...if tmin>tmax: return False # return True from 3D空间中射线与轴向包围盒AABB的交叉检测算法
遗传算法引入变异的目的有两个:一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力。当遗传算法通过交叉算子已接近最优解邻域时，利用变异算子的这种局部随机搜索能力可以加速向最优解收敛。...二是使遗传算法可维持群体多样性，以防止出现未成熟收敛现象。此时收敛概率应取较大值。 遗传算法中，交叉算子因其全局搜索能力而作为主要算子，变异算子因其局部搜索能力而作为辅助算子。...遗传算法通过交叉和变异这对相互配合又相互竞争的操作而使其具备兼顾全局和局部的均衡搜索能力。所谓相互配合.是指当群体在进化中陷于搜索空间中某个超平面而仅靠交叉不能摆脱时，通过变异操作可有助于这种摆脱。...所谓相互竞争，是指当通过交叉已形成所期望的积木块时，变异操作有可能破坏这些积木块。如何有效地配合使用交叉和变异操作，是目前遗传算法的一个重要研究内容。...变异率的选取一般受种群大小、染色体长度等因素的影响，通常选取很小 遗传算法的值，一般取0.001－0.1。 参考文献 邓春燕. 遗传算法的交叉算子分析[J].
本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。 假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。...我们将预测的长度建模为高斯分布的混合，使用GMM作为噪声平滑算法来解决这个问题。...结果展示 下面我们展示平滑算法的一些结果。并且还测量了信噪比(SNR)[10]，得到了一些数值结果来评估算法。比较平滑前后，对前景类和背景类进行了两次信噪比。...总结 在本文中探讨GMM作为时间数据平滑算法的使用。GMM（Gaussian Mixture Model）是一种统计模型，常用于数据聚类和密度估计。...虽然它主要用于聚类任务，但也可以在一定程度上用作时间数据平滑算法。虽然它并不是专门为此任务设计的，但是对于这种类别相关的数据平滑，GMM在降噪和结果改善方面表现非常好（信噪比参数）。
冒泡排序 用指针交叉互换 来写一点简单的算法复习c语言 一.冒泡排序 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include #include<string.h...Print(arr, sz); return 0; } 其中void Sort(int arr[],int sz)中的int arr[]可以写成int* arr因为二者都是数组名首地址 二.用指针交叉互换
PNN主要包含了IPNN和OPNN两种结构，分别对应特征之间Inner Product的交叉计算和Outer Product的交叉计算方式。...编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）损失函数使用细节实现方法论文NFM原理特征交叉方式：NFM将PNN的Product Layer替换成了Bi-interaction Pooling结构来进行特征交叉的学习...公式编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）损失函数使用细节实现方法论文Wide&Deep原理Wide And Deep是2016年Google提出的用于Google Play app推荐业务的一种算法...DNN本身虽然具备高阶交叉特征的学习能力，但其对于特征交叉的学习是隐式的、高度非线性的一种方式，因此作者提出了Cross Net，它可以显式地进行特征的高阶交叉，CrossNet相比于DNN的优势主要在于...element- wise的，而CIN中的特征交叉是vector-wise的。
人体运动优化算法旨在优化来自姿态估计算法的人体姿态序列，同时确保最小的计算开销和延迟。...之前的研究主要集中在两个任务目标之间的平衡，即平滑和精度，然而我们注意到，这两个目标之间的紧张关系可以提供关于预测姿态序列的额外置信度线索。反过来，这些提示能够帮助网络优化低质量的人体姿态。...为了利用这种质量信息，本文提出一种运动优化网络SynSP，在人体运动序列优化任务中实现平滑和精度的协同。 下面我们具体探究两个任务目标（平滑和精度）与置信度之间的关系。...一个人体运动优化算法有两个loss：精度loss_p和加速度loss_a，分别用于监督人体姿态关节点位置和关节点加速度，所以我们可以通过调整这两个loss的权重比例来使得网络侧重精度或者平滑。...图三：encoding的相加 三、实验结果 SynSP以8窗长的输入长度在多个数据集中实现了SOTA的性能，目前的方法多是32或者100+的窗长，此外SynSP还通过并行运算加速了一些算法的处理速度，大大降低了后处理的延迟
主要更新内容如下： 增加了新的自定义范围表单控件 添加了新的.carousel-fade修改器，可以将轮播从水平滑动切换为交叉淡入淡出 为明文下拉项目添加了新的 .dropdown-item-text
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...这种方法称为留一交叉验证。 K-Fold的类型 分层K-Fold： 分层K-Fold是KFold的变体。首先，分层K-Fold将数据分组，然后将数据分成n_splits部分和Done。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。
介绍 交叉购买分析，有时也叫购物车分析，一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好，以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。...推广 本例从简单的场景出发，解释了交叉购买分析的原理，这个原理首先可以直接应用于分析购买某种特定产品后可能的推荐算法。
我们最关心的是算法的流程。...这个算法特别适合于并行计算。 ...使用这个滤镜的过程就会发现，他对边缘的保护很好，而对一些变化平坦的区域总是会其更加平滑，总体感觉和表面模糊很像（表面模糊其实也是一种双边滤波器），以前曾考虑过用表面模糊来实现磨皮，但是由于目前所知道的表面模糊的任何优化算法都还是比较慢...上述所有的图像都是直接拿这个双指数边缘保留平滑滤波实现的，未使用任何其他的辅助的技术。...习惯性动作，提供一个可供大家测试效果的程序： 基于双指数边缘保留平滑器的磨皮测试 ?
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