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如何使用下一代编码技术提升流媒体体验

这从编码技术的选择的角度来看，加上实际编解码器的循环选择挺有意思。这些设备都支持H.264, 像浏览器一样支持VP9，我们知道大多数移动设备都支持VP9和HEVC。...从配置的角度来看，每个设备都将面临挑战。 1.2 设备方面的挑战比起其他的VOD流媒体服务，存储成本和CDN成本依然是最大的成本组成。尽管这样，理想的目标还是保持高质量、同时降低成本。...他们也是想要使用市场上最新的技术栈，但是我们应该从设备支持的角度评估这方面的可能性。比如说，我们正在研究AV1和VVC，AV1已是成品标准而VVC还不是。...这方式与multi-passencoding和multi-weight control有很大差异。这也是我们从零开始构建的，称之为3-pass 编码。...这种方式显然在浪费带宽、编码算力，而我们可以将特定基本值减少到较小的表示形式。 Adaptive bitrate ladder到底有什么好处？

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白皮书：提升直播流的7个建议

最好的QoE工具还能够让我们以编程方式实时访问这些数据，并且能够根据来自观众的数据进行multi-CDN切换等操作。...而优化的ABR编码阶梯也至关重要。对于大规模的流媒体直播活动，我们有机会在活动之前根据测试内容计划ABR编码阶梯——从编码器的角度看，根据之前的比赛内容优化下一张比赛的ABR编码阶梯十分必要。...然而，在2019年及以后，我们应该更深入地了解内容，从内容角度决定ABR阶梯应该是什么样的。...除此之外，使用multi-CDN能够在特定范围内大幅度提升传输系统对一个或多个CDN合作伙伴的容错性。...4) 拥有冗余设计的内容摄取、编码和传输路径正如我们所讨论的，multi-CDN对于传输大规模实时事件至关重要，但是multi-CDN只在传输的最后一英里出现故障时提供帮助。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

不能翻译为“逻辑回归”的原因

若根据给定的输入，预测二值输出，可以通过条件概率分布：其中是预测的输出分布函数，它可以有很多不同的具体形式。...为了避免使用约束条件，可以改一个无约束的函数，即：上式的函数就是sigmoid 函数或logistic 函数，其具体函数形式如下：其中，其函数曲线如下图所示，即为 S 形状...换个角度看，Sigmoid 函数也可以看成是亥维赛阶梯状函数（Heaviside step function）的“柔软化”。如下，是亥维赛阶梯函数定义和图示。...函数代入到前面所定义的伯努利分布中，得：上式中的称为对数几率（log odds）：，其中，即：因此，对数几率与之间形成的映射关系，称为 **logistic 函数**，其函数形式为

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万字长文带你复习线性代数！

从列的角度来看矩阵和向量相乘：从列的角度看，矩阵A和向量x相乘，相当于对矩阵A的列向量做了一次线性组合。 ? 因此，无论从行角度还是列角度，矩阵A的列数要与向量x的维数相同。...在上述两个条件的基础上，如果先导元素所在的列都是标准向量的话，那么它就是简化行阶梯形式Reduced Row Echelon Form：下面的矩阵不是简化行阶梯形式： ?...而下面的矩阵是简化行阶梯形式： ? 根据简化行阶梯形式，我们很容易得到线性方程组的解的形式。如果简化行阶梯形式是[I;b']的，那么线性方程组有唯一解： ?...接下来，我们来看一下简约行阶梯型形式的一些性质： (1)化简为简约行阶梯型形式之后，列之间的关系不变 ? 也就是说，初等行变换不改变矩阵中列之间的关系。...回顾我们如何得到矩阵的简约行阶梯形式，用的就是初等行变换，因此我们可以用左乘初等矩阵的形式，来得到矩阵的简约行阶梯形式。 ? 7.3 什么矩阵是可逆的？

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谷歌等提出超越Adam的二阶梯度优化；Hinton参与偏转对抗攻击新研究

囊括二阶梯度和/或二阶数据统计的二阶优化方法虽然理论基础更强，但受限于计算量、内存和通信花销等因素，二阶梯度优化方法的普及度不高。...Radiostation 机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXiv Weekly Radiostation，在 7 Papers 的基础上，精选本周更多重要论文，包括NLP、CV、ML领域各10篇精选，并提供音频形式的论文摘要简介...Do Multi-Hop Question Answering Systems Know How to Answer the Single-Hop Sub-Questions?....Mnemonics Training: Multi-Class Incremental Learning without Forgetting....GANHopper: Multi-Hop GAN for Unsupervised Image-to-Image Translation.

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七夕特别篇|用Python绘画牛郎织女在鹊桥相见

涉及的代码和图片都在后面分享）首先定义三个画笔（t、t2、t3），t用于绘制桥和牛郎；t2用于绘制织女；t3用于写字和绘制月亮；绘制桥身：为了呈现3D效果，同样的需要再多绘制类似两条，效果如下：给桥添加阶梯...这里定义了一个画横线的函数方法，通过传入画笔开始坐标(x，y)，画笔向左偏转角度left，向右偏转角度right，以及绘制的线条长度。...画笔的颜色改为灰色：gray 调用函数给桥画阶梯，其效果如下：接着开始绘制牛郎织女，由于技术和绘画细胞有限，这里就采用照片形式的牛郎织女。

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盘点人工智能重点技术领域

在世界范围内，大多数组织都认同人工智能可以帮助其保持竞争力，但是许多组织通常仍使用不算先进的分析形式。对于那些使用人工智能经历失败或者未能达到最佳效果的组织而言，自然的方法似乎是消除而非增加严谨性。...从人工智能阶梯的角度来看，梯级会匆忙掠过，甚至完全跳过。当组织开始意识到并认可这种范式的时候，他们必须重新审视分析的基础，以便为其达到理想的未来状态和获得从人工智能获益的能力做好准备。...▲图1-1 实现完整数据和分析的人工智能阶梯第一梯级收集，代表了用于建立基础数据技能的一系列规程。理想情况下，无论数据的形式和驻留位置如何，都应简化数据的访问，并使其具有可用性。...所有形式的分析都高度依赖数字化资产。数字化资产构成了组织可以合理了解的基础：业务语料库是组织论域的基础，即通过数字化资产可获知的信息总量。...在人工智能阶梯中，阶梯就代表“大蓝图”，分解由梯级表示。这个阶梯用于确保每个梯级的概念（收集、组织、分析、注入）都被正确地线程化，以确保获取成功和实现价值的最佳机会。

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穿越另类数学空间，揭秘90%的人都不知道的游戏秘密

在《纪念碑谷》当中使用最多的元素还不仅仅是彭罗斯三角，而是由彭罗斯和他的父亲一起创作的“彭罗斯阶梯”。彭罗斯阶梯彭罗斯阶梯是彭罗斯三角形的一个变式。...是一个由二维图形的形式表现出来的拥有4个90°拐角的四边形楼梯，由于它是个从不上升或下降的连续封闭循环图，所以一个人可以永远在上面走下去而不会升高。 ?...现实中我们能做出视觉上相似的模型，但换个⻆角度就穿帮了。著名电影《盗梦空间》很好的揭示了这一点。图中的楼梯看起来似乎永远走不完，也无法判断出哪里是最高的点。 ?...但是从另⼀一个⻆角度来看，就会发现这个阶梯是不连续的，只是由于拍摄角度而造成的。 ? 莫比乌斯环除了移动带来的视觉错位，《纪念碑谷》还有很多本来就扭扭曲曲看起来很奇怪建筑，比如下图这个柱子。 ?

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【运筹学】线性规划数学模型 ( 知识点回顾 | 可行解 | 最优解 | 阶梯型矩阵 | 阶梯型矩阵向量 | 基 | 基向量 | 基变量 | 非基变量 )

文章目录一、知识点回顾 1、线性规划三要素 2、线性规划一般形式 3、线性规划标准形式二、线性规划解、可行解、最优解三、阶梯型矩阵四、阶梯型矩阵向量五、基、基向量、基变量、非基变量一、知识点回顾...1 维向量 B 是 m \times 1 维向量这是线性规划的矩阵形式 , 参考【运筹学】线性规划数学模型 ( 三要素 | 一般形式 | 向量形式 | 矩阵形式 ) VI 线性规划数学模型矩阵形式...解上述方程组 , 使用高斯方程 , 高斯消元法 ; 将系数矩阵 A 和 B 做成一个矩阵 \bigl( A B \bigr) , 进行行变换 , 消元成阶梯形式 , 此时可以判断该方程组是否有解..., 如果有 , 可以将所有的解解出来 , 求解时 , 阶梯元素很关键 , 阶梯型矩阵参考 : 矩阵中每行的第一个不为零的元素 , 其左侧和下方全是 0 ; 高斯消元法示例 : 求解下面的方程组 ; \...\bigl( \ P_1 \ P_2 \ P_3 \ b \ \bigr) , 在上方程组的矩阵中 , 找到阶梯型矩阵后 , 阶梯型矩阵对应的向量 P_1 和 P_2 是特殊的 ; \bigl

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常见雪球期权总结_雪球期权和凤凰期权的区别

目录常见雪球期权总结标准雪球期权标准雪球期权的变种带敲出保护的雪球阶梯式雪球不追保雪球 OTM 雪球看涨型雪球壁虎型雪球小雪球触发结构同鑫结构凤凰结构开放问题参考文章...常见雪球期权总结从风险溢价的角度来看，雪球类产品的本质是买方通过承担下跌的尾部风险，换取远超无风险利率的票息收入。...对尾部风险的承担则是通过成为看跌期权卖方的形式实现的。...阶梯式雪球与标准雪球相比，阶梯式雪球（【2】）的敲出水平是递减的，前期较高而后期较低，一方面减少过早敲出的可能性，另一方面增加持有一段时间后敲出的可能性。...》【3】《聊聊“壁虎型雪球”策略：兜起资产保值增值安全网》【4】《雪球期权终极篇之一：雪球、凤凰、触发、同鑫结构的比较》【5】《什么是不追保雪球期权》【6】《什么是小雪球期权》【7】《什么是阶梯雪球期权

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线性代数--MIT18.06(七)

之前我们考虑主元主要是从行的角度去看，现在我们主要考虑列的情况，我们称主元所在的列为主元列（pivot columns），主元的个数我们称为矩阵的秩（Rank，简写为r）,没有主元的列称为自由变量列（free...实际上可以取任意值，为了得到所有解，最好的形式就是沿用我们之前的方式，先找到特解，再扩展该特解得到所有的解空间。因此我们分别令自由变量列 ? 的未知数 ?...将主元所在的上面一行也消为 0 ，同时将主元变量都化简到 1 ，我们就得到了简化行阶梯形式（reduced row echelon form，R）。...可以发现当我们化简到 R 的形式，F 就已知了，取 -F ，然后就可以直接写出解了（实际上 matlab 就是这么求解的）。...---- 下面我们使用上述的第二个例子（即将A转置）来检验化简到简化行阶梯形式（reduced row echelon form，R）是否有效。 ? 这里化简后的形式很好，可以得到 ? ,则 ?

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七夕特别篇|用Python绘画牛郎织女在鹊桥相见

1fb88986e81d80347907a22532088bd7.png] 为了呈现3D效果，同样的需要再多绘制类似两条，效果如下： [279b6555a37422f9e3938060567c0686.png] 给桥添加阶梯...[c92849641d5a172a08eaf4fcfdf779ca.png] 这里定义了一个画横线的函数方法，通过传入画笔开始坐标(x，y)，画笔向左偏转角度left，向右偏转角度right，以及绘制的线条长度...画笔的颜色改为灰色：gray [f9d9f8c24c95099888ee5a0660d8ce2b.png] 调用函数给桥画阶梯，其效果如下： [d25d9c4e90d1e738d7909f2c5ec5fc6a.png...] 接着开始绘制牛郎织女，由于辰哥技术和绘画细胞有限，这里就采用照片形式的牛郎织女。

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一文详解神经网络模型

这种两层的感知机模型如下所示：这样，从AND操作到XOR操作，从简单的aggregation of perceptrons到multi-layer perceptrons，感知机层数在增加，模型的复杂度也在增加...如果每个节点的transformation function都是阶梯函数（即sign()函数）。这是一个非线性模型，但是由于阶梯函数是离散的，并不是处处可导，所以在优化计算时比较难处理。...所以，一般也不选择阶梯函数作为transformation function。...而且形状上类似阶梯函数，具有非线性的性质，可以得到比较复杂强大的模型。...如果是其它层，即l≠L，偏导计算可以写成如下形式：神经网络中，这种从后往前的推导方法称为Backpropagation Algorithm，即我们常常听到的BP神经网络算法。

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R语言之系统进化树的美化

keep.multi 主要是面对多个进化树时，可以设置为true，并且利用tree.names进行选择对应的树。...:7.3):6.3,Tyto_alba:13.5);" cat(s, file = "ex.tre", sep ="\n") tree.owls multi...Ladderize主要是指的是否对进化树进行阶梯状重构，同时结合right进行设置阶梯化的方向。 Open.angle主要是对于“fan”布局角度设置。...那么接下来我们看下更加复杂的多图像可视化，首先是如何将每个样本对应的其他信息以热图形式组合展示。

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干货！这里有一份神经网络入门指导，请收下！

为了让大家入门神经网络，我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度，和大家分享我的学习过程，希望对你们有所帮助。需要注意的是，本文中所涉及的示例都是用R语言写的代码。让我们从一个动机问题开始思考。...更具体的说，我们可以将它重新表示为如下形式：这里表示预测值。图形上，我们可以将感知器表示为一个由输入到输出的节点。...假设图像的底部是黑色的，如果左上角的像素是白色，则右上角的像素变暗会增加阶梯出现的可能性。如果左上角的像素是黑色的，则右上角的像素变暗会降低阶梯出现的可能性。...例子1：识别阶梯模式构建一个模型，当左阶梯模式被识别时触发，构建一个模型，当右阶梯模式被识别时触发，增大每个基础模型的得分，以便最后的S型函数只有在和都很大时才会被触发。...换句话说，我们可以设计一个网络使得它的输出向量是如此的形式：。

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线性代数--MIT18.06(七)

之前我们考虑主元主要是从行的角度去看，现在我们主要考虑列的情况，我们称主元所在的列为主元列（pivot columns），主元的个数我们称为矩阵的秩（Rank，简写为r）,没有主元的列称为自由变量列（free...实际上可以取任意值，为了得到所有解，最好的形式就是沿用我们之前的方式，先找到特解，再扩展该特解得到所有的解空间。因此我们分别令自由变量列 ? 的未知数 ?...将主元所在的上面一行也消为 0 ，同时将主元变量都化简到 1 ，我们就得到了简化行阶梯形式（reduced row echelon form，R）。...可以发现当我们化简到 R 的形式，F 就已知了，取 -F ，然后就可以直接写出解了（实际上 matlab 就是这么求解的）。...---- 下面我们使用上述的第二个例子（即将A转置）来检验化简到简化行阶梯形式（reduced row echelon form，R）是否有效。 ? 这里化简后的形式很好，可以得到 ? ,则 ?

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2018-09-04Q:求1+2+3+...+n，要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字及条件判断语句（A?B:C）。方法一：递归实现1+2+..+n;

总结前面大牛们的方法，提供java的两种阶梯思路：共同点：一，利用利用短路 && 来实现 if的功能；二，利用递归来实现循环while的功能不同点：方法一：递归实现1+2+.....= 0)来代替判断语句 `public` `int` `Sum(``int` `n) {` `int` `res = multi(n, n +` `1``);``//n*(n-1)` `return...` `res>>=``1``;``//n*(n-1)/2` `}` `private` `int` `multi(``int` `a,` `int` `b) {` `int` `res =` `0...=` `0``) && (res += multi(a,b)) >` `0` `;` `return` `res;` `}`

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干货！这里有一份神经网络入门指导，请收下！

为了让大家入门神经网络，我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度，和大家分享我的学习过程，希望对你们有所帮助。需要注意的是，本文中所涉及的示例都是用R语言写的代码。让我们从一个动机问题开始思考。...更具体的说，我们可以将它重新表示为如下形式：这里表示预测值。图形上，我们可以将感知器表示为一个由输入到输出的节点。...假设图像的底部是黑色的，如果左上角的像素是白色，则右上角的像素变暗会增加阶梯出现的可能性。如果左上角的像素是黑色的，则右上角的像素变暗会降低阶梯出现的可能性。...例子1：识别阶梯模式构建一个模型，当左阶梯模式被识别时触发，构建一个模型，当右阶梯模式被识别时触发，增大每个基础模型的得分，以便最后的S型函数只有在和都很大时才会被触发。...换句话说，我们可以设计一个网络使得它的输出向量是如此的形式：。

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博客 | MIT—线性代数（上）

1、方程组的几何解释：一个特定的线性方程组可以从3个角度去观察：行视图，列视图和矩阵表示。...从列视图角度重新理解方程组的解，即向量b是否包含在A的列空间内，或b能否用A的列向量线性表出。 2、矩阵消元：行空间角度。...使用高斯消元求解Ax=b，将A化简为行阶梯形式，等价于使用某个矩阵变换E左乘A的行向量，即E·A·x=U·x=E·b，其中E记录了高斯消元中所有的行变换，U表示行阶梯形式的消元结果，是一个上三角矩阵。...7、 Ax=0主变量和特解：求解Ax=0首先要使用高斯消元将A转换为标准行阶梯矩阵U，求解Ux=0的解空间即A的零空间不变。...8、 Ax=b可解性和解的结构：此时对[A|b]进行高斯消元，并化简为标准行阶梯矩阵。方程的可解性要参考m*n矩阵A与其列空间维数r之间的关系，其中r<=m且r<=n。

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聊聊基准测试的可行性方案

阶梯式加压：阶梯式加压是寻找系统拐点的最有效的方式。...对于服务集群部署或者分布式部署的系统，百分比值，更能反映系统的性能表现稳定性测试十、查询展示上篇博客介绍过，基准测试的结果一定要便于统计展示，可以明了直观的展示给相关人员，一般来说，可以从不同维度，粒度从大到小的形式进行查询展示...也可以设置根据时间来查询不同时间范围内的基准表现系统名称对于涉及对个业务系统的情况，可以根据系统名称进行查询业务模型从核心业务、高频次业务、日常轮询业务等维度，进行展示测试策略根据基准测试的策略，从并发、容量、双节点、稳定性等角度进行查询展示...可以通过web页面、仪表盘、折线图、树状图等形式，进行不同角度的系统基准表现展示，具体如何设计，可以进行需求调研，然后针对性的设计。

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