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查找性能瓶颈的方法
查找性能瓶颈，其实当每条线程发送的请求数 变少 就已经达到性能瓶颈了 为什么要这么细致地描述性能衰减的过程呢？ 其实我就是想告诉你，只要每线程每秒的 TPS 开始变少，就意味着性能瓶颈已经出现了。 但是瓶颈出现之后，并不是说服务器的处理能力（这里我们用 TPS 来描述）会下声网 MetaKTV 技术揭秘之“声临其境”：3D 空间音效+空气衰减+人声模糊
声网近期发布了“MetaChat 元语聊”、“MetaKTV”解决方案，致力于提供一种全新的元宇宙互动社交、K 歌方式，其中都提到了“3D 空间音频”这项核心技术，对提升玩家沉浸感与听觉体验发挥了关键作用。我们也收到了很多开发者的咨询，今天将为大家带来声网 3D 空间音频的技术揭秘，揭晓这项技深度学习 定义优化器
高中数学学过，函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地高斯衰减方案汇总
3篇检测相关的论文中均包含高斯衰减相关的内容，记录一下，有问题再来看。 CSP论文: GitHub - liuwei16/CSP: High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection, CVPR, 2019High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedes什么是超声波液位计声衰减？
空气中，大禹电子超声波液位计声音的衰减大概有下列三个因素： 1、散射衰减：传播过程中碰到的另外一种媒质组成的障碍物而向不同的方向产生散射，从而导致声衰减的现象，统称为散射衰减。 2、扩散衰减：声波传播过程中因波阵面的面积扩大而产生的声强减弱。因为声波在传播过程中会Q-Learning理论推导【学习笔记2】
Q-Learning理论推导 假如我们小时候放学回家写作业，会获得价值为1的奖励，而如果去看电视那么会受到值为2的惩罚。 假如我们在第一时刻采取了写作业这个动作，那么我们的效益Q是1；接下来我们不会去立马进行第二个动作，而是想象在接下来采取的哪一个动作的效益Q更大，比如说我们在第二【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例
目录 1 引言2 实现2.1 方法一2.2 方法二 1 引言 Keras提供了四种衰减策略分别是ExponentialDecay(指数衰减)、 PiecewiseConstantDecay(分段常数衰减) 、 PolynomialDecay(多项式衰减)和InverseTimeDecay(逆时间衰减)。只要在Optimizer中指定衰减策略，一行代码就能实现，计算机性能、网络设备质量、资源使用情况、网络高峰期、网站服务能力、线路衰耗，信号衰减
https://baike.baidu.com/item/网络带宽/6120475 数字信息流的基本单位是bit（比特），时间的基本单位是s（秒），因此bit/s（比特/秒）是描述带宽的单位，1bit/s是带宽的基本单位。不难想象，以1bit/s的速率进行通信是如何的缓慢。幸好我们可以使用通信速率很快的设备，56K的调制解调器利用电话线拨号上【声学基础】20210919自习
目录Ch1.质点振动学1.3质点的衰减振动1.3.1衰减振动方程1.3.2衰减振动的一般规律1.3.3衰减振动的能量补充：二阶常系数齐次线性方程解法补充：麦克劳林级数 Ch1.质点振动学 \(F_{R}\) 阻力 \(R_{m}\) 阻尼系数或力阻 \(\delta\) 衰减系数 \(\tau\) 衰减模量 1.3质点关于西安电子科技大学821电路的难点辨析（三）---动态电路
动态电路 动态过程的处理换路定理动态元件的处理非动态部分元件的处理动态处理 动态过程的处理 动态过程包括动态元件和其他部分元件，求解动态过程的本质是由微分方程推导得出的幂指函数关系 换路定理 U21:动量与学习率衰减
1：动量Momentum（惯性） 【注】简而言之：下一个梯度方向等于当前梯度的更新方向和上一个梯度方向的共同方向。 【注】当β=0，α!=0完全退化成没有添加动量的梯度更新 [注]当α和β都不等于0，则动量β有效，最优化时避免陷入局部极小值。 【注】在pytorch中只需权重衰减和学习率衰减
概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解，我甚至一度以为它们是同一个东西，以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”，竟然发现模型的准确率下降了，假如它们是同一个东西，至少应该是学得慢，而不是学坏了。因此，专门查了一下资料，了解两者的区别，这篇随笔做Redis MGET性能衰减分析
MGET是redis中较为常用的命令，用来批量获取给定key对应的value。因为redis使用基于RESP (REdis Serialization Protocol)协议的rpc接口，而redis本身的数据结构非常高效，因此在日常使用中，IO和协议解析是个不容忽略的资源消耗。通过mget将多个get请求汇聚成一条命令，可以大大降低网络PID调节：看大神是如何整定参数
常用口诀 参数整定找最佳，从小到大顺序查 先是比例后积分，最后再把微分加 曲线振荡很频繁，比例度盘要放大 曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳 曲线偏离回复慢，积分时间往下降 曲线波动周期长，积分时间再加长 曲线振荡频率快，先把微分降下来 动差大来波动慢。微分时间应加长【文献阅读】P. Burgholzer 利用非负性和稀疏性打破光声成像的分辨率限制
摘要 光声成像的空间分辨率随着成像深度的增加而降低，导致深度结构的图像模糊。除了技术上的限制，最终的分辨率限制来自于热力学第二定律。光产生的声波在从成像结构到样品表面的过程中通过散射和耗散而衰减，导致熵的增加。对于嵌入在衰减介质中的结构所造成的空间分辨率损失，可声波的衰减：一个声音在传播过程中将越来越微弱，这就是声波的衰减。造成声波衰减的原因有以下三个
1.扩散衰减 物体振动发出的声波向四周传播，声波能量逐渐扩散开来。能量的扩散使得单位面积上所存在的能量减小，听到的声音就变得微弱。 单位面积上的声波能量随着声源距离的平方而递减。 2.吸收衰减 声波在固体介质中传播时，由于介质的粘滞性而造成质点之间的内摩热门文章排行榜，如何用牛顿冷却定律处理时间衰减和权重问题
如果你是一名产品经理或者准备成为产品经理，那你一定读过“产品壹佰”这个网站的文章，那么你们有没有留意过里面的热门文章排行榜究竟是怎么找出来的呢？凭啥那篇文章就被热门了呢？ 首先说一点，评选热门文章或者热门评论这种事首先可以是人为的，因为有人付了钱那平台就一定愿意干，比如微DRC音频处理算法原理解析及仿真结果
一 概念： 在声学领域中，DRC(Dynamic range compression) 一般用来动态调整音频输出幅值，在音量大时压制音量在某一范围内，在音量小时适当提升音量。通常用于控制音频输出功率，使扬声器不破音，当处于低音量播放时也能清晰听到。 DRC通常用于声音的记录和再现，广播，现场声音增强和某些乐器Pytorch中的学习率衰减及其用法
学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一，在神经网络的训练过程中，当accuracy出现震荡或loss不再下降时，进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段，很多时候能明显提高accuracy。 Pytorch中有两种学习率调整(衰减)方法： 使用库函数进行调整； 手动调整。 1. 使用库函数进行调整： PytTI 毫米波雷达方案射频性能随温度衰减情况
雷达的射频性能，直接影响到其探测距离和可靠性，由于该参数会随温度变化，因此测量不同温度下，射频性能的衰减情况尤为重要； TI 的SOC方案中，有射频自动增益补偿功能，即温度上升，射频性能衰减时，其可以自动增加发射功率，默认开启该功能，采用TI测试板验证，数据如下： 目前说下环温85℃的情况，其图解什么是脉冲响应
图解什么是脉冲响应 转载：http://www.prozsound.com/index.php?g=home&m=video&a=show&id=4 什么是脉冲响应（Impulse Response）？ 从基本概念上来说，一个脉冲响应（Impulse Response, IR）可以定义为一个被测系统在一个脉冲激励信号输入时，所得到的时域（时间-幅度）的响应特性。这里所TensorFlow优化器及用法
TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。 在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数的负TensorFlow优化器及用法
TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。 在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数TensorFlow中学习率衰减的简单笔记
跑实验的时候出现时间过长的情况，如下图的情况： 猜测原因可能是参数设置的问题，所以将batch_size由原来的的64调整为32，运行时间确实缩小了一倍： 举例子（个人理解）： iteraions = 100000,batch_size=32,dataset = 890 decay_steps=10000 learning_rate=0.1 decay_rate=0.9 作用：每次经西安电子科技大学-电子工程学院-电磁场与电磁波大作业-生活中的电磁场与电磁波
西安电子科技大学-电子工程学院-电磁场与电磁波大作业-生活中的电磁场与电磁波 简介一、航模接收机的天线二、防蓝光眼镜三、隐身飞机的外形 简介 本文旨在给学弟学妹做大作业时提供思路，学校作业可能会查重，学弟学妹使用的时候一定要读懂后进行修改！！！ 如果发现哪里