Sampling

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Intel® VTune™ Profiler ——异常检测，没有感觉到惊艳，性能的话还是热点分析更好用，另外microarch 分析可以深入cpu看性能问题

一开始需要安装一个driver！ Install the Sampling Drivers for Windows* Targets To install the drivers on Windows* 7 (deprecated) and Windows* Server 2008 R2 operating systems, you must enable the SHA-2 code signing support for these systems by applying M

Importance Sampling 的权重

\[E_p [f(z)] = \int p(z)f(z) dz = \int \frac {p(z)}{q(z)} q(z) f(z) dz = \int \frac{p(z)}{q(z)} f(z) q(z) dz \approx \frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nf(z_i)\frac{p(z_i)}{q(z_i)} \]\[z_i \sim q(z) , i = 1, \dots ,N \]用\(q(z_i)\)采样，得到\(z_i\), 然后用

几种常见采样方法及原理

不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模

BrainFlow中的down_sampling()方法

该方法有3个参数： data:需要降采样的数据 period:以period个数据点为单位进行降采样，比如以取中间值的方式对period为3进行降采样话：[5，8，6，9，7，3]得到[8,7] operation:降采样采用的方式 mean:平均值 median:中间值 each:就是这个period末尾的那个值。比如以EACH方式，period为2对[5，8，6，9，7，3]

【数据结构与算法】蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

问题描述给定一个数据流，数据流长度 N 很大，且 N 直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出 m 个不重复的数据。比较直接的想法是利用随机数算法，求 random(N) 得到随机数，但是题目表明数据流极大，这种大数据量是无法一次都读到内存的，这就

水塘抽样算法（Reservoir Sampling）

简介：水塘抽样是一系列的随机算法，其目的在于从包含n个项目的集合S中选取k个样本，其中n为一很大或未知的数量，尤其适用于不能把所有n个项目都存放到内存的情况。问题：以谷歌为例,有一道关于水塘抽样的例题我有一个长度为N的链表,N的值非常大,我不清楚N的确切值.我怎样能写一个尽可

数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)

摘要这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式，主要介绍两种采样方式，分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样，更多的内容见文章中的链接。文章目录(Table of Contents) 简介为什么要做样本平衡解决办法 Under-sampling Over-sampling 简单

【计算机图形学】离线渲染专题 (二)

【Computer Graphics】Offline Rendering Heskey0 (Bilibili) December 2021 Based On Mark Pauly's Thesis[1999] and 《PBRT》 Contents Chapter 1 . Sampling Techniques In Path Tracing 1.1. Inverse CDF (Cumulative Density Function) There are many techniques for

【计算机图形学】离线渲染专题 (一)

【Computer Graphics】Offline Rendering Heskey0 (Bilibili) December 2021 Based On Mark Pauly's Thesis[1999] and 《PBRT》出于对自己自学能力的不自信，所以对1986~2000年的一些重要的Paper做整理，本文以英文方式呈现，内容大部分源于《PBRT》，一些博士论文，国外图形学博客，Siggrap

【Computer Graphics】基础光线追踪中的采样

本文未经允许禁止转载 B站：https://space.bilibili.com/455965619 作者：Heskey0 因为Graphics领域书籍和资料以英文为主，故本文将以英文的方式呈现。 path tracer based on 《PBRT》一.introduction to sampling theory 1. what is sampling? impulse train： sampling process

sss

Density-based sampling These types of strategies take into account the distribution and local density. The intuition is that the location with more density is more likely to be queried. i.e. the selected instances and the unlabeled instances should have s

jaeger-动态配置采样率

客户端采样配置当使用配置对象实例化跟踪器时,可以通过sampler.type和sampler.param属性选择采样类型.Jaeger库支持以下采样器: 常量(sampler.type=const)采样器始终对所有traces做出相同的决定。它要么采样所有跟踪(sampler.param=1),要么都不采样(s

Is Sampling Heuristics Necessary in Training Deep Object Detectors? 论文笔记

我个人认为，这篇论文的行文逻辑比较清晰，实验数据也比较充分，可以作为自己写论文的一个范本进行学习。作者首先从一阶段与二阶段检测器的简要介绍开始，指出两者的共同点之一是都有采用anchor的机制，而其采用的anchor数量作者用massive来形容，但事实上只有很少的anchors会与物体相

集成方法理论知识

Majority Vote Classifier “Soft” Voting Bagging Bootstrap Sampling Bagging Classifier Bias-Variance 分解 Boosting 改变与那里数据权重 Adaboost证明

基于Softmax与Sampling的方法，流式采样率预估

漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法英文版 Sampling-bias-corrected neural modeling for large corpus item recommendations - AMiner 【推荐系统经典论文(九)】谷歌双塔模型 - 知乎 Adaptive Importance Sampling to Accelerate Training of a Neural Probabilistic

SAP QM Inspection lot creation : sample size calculation

SAP QM Inspection lot creation : sample size calculation Purpose Explains how sample size (field QALS-GESSTICHPR) is calculated during inspection lot creation. Overview This document introduces what settings influence sample size calculation and the l

OFF-POLICY ACTOR-CRITIC WITH SHARED EXPERIENCE REPLAY（LASER）

发表时间：2019 文章要点：这篇文章主要想把actor-critic方法里面加个replay buffer来提高采样效率。先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正，主要是importance sampling和V-trace，以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训

pybind11 with cmake building

Below is a CMakeLists.txt which is used for building the source code “sampling.cpp”, during which pybind11 helps to output a shared library “sampling.so” that can be imported by python. cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12) project(sampling) set(CMA

对新序列采样（Sampling novel sequences）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程当训练完一个序列模型之后，我们要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样（have a sample novel sequences），来看看到底应该怎么做。注意序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们需要对这些概率分布进行采样（sample）来

_ZN10tensorflow8internal21CheckOpMessageBuilder9NewStringEv

undefined symbol: _ZN10tensorflow8internal21CheckOpMessageBuilder9NewStringEv 这是一类错误。问题的指向编译没有编译成功。前面的错误 tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /home/wjay/deeplearning/PU-GAN/PU-G AN-master/tf_ops/sampling/tf_samp

QUESTION 101-optimizer_dynamic_sampling

Examine the parameters for your database instance: NAME TYPE VALUES ----------------------------------------- ---------------------- ------------------- optimizer_adaptive_reporting_only boolean FALSE optimizer_capture_sql_plan_baselines boolean FALSEopti

基于seq2seq文本生成的解码/采样策略

基于seq2seq文本生成的解码/采样策略目录基于seq2seq文本生成的解码/采样策略1. 贪婪采样2. 随机采样3. 参考基于Seq2Seq模型的文本生成有各种不同的decoding strategy。文本生成中的decoding strategy主要可以分为两大类： Argmax Decoding: 主要包括beam search, class-factore

第七章：抽样与抽样分布（Sampling and sampling distribution）

文章目录前言：为什么我们需要样本？一、先导知识二、抽样方法大全1.概率抽样（probability sampling）：指每个元素都有已知的被抽取的概率，优点是可通过推断性统计（inferential statistical tests）来估计整体populationa.简单随机抽样（simple random sample）b.系统抽样（systematic samp

大数据开发之Hive优化篇4-Hive的数据抽样-Sampling

备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录抽样概述一.随机抽样二.桶表抽样三.数据块抽样参考抽样概述当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有

Gibbs sampling

吉布斯采样适用于条件分布比边缘分布更容易采样的多变量分布。假设我们需要从联合分布中抽取的个样本。记第个样本为。吉布斯采样的过程则为：确定初始值。假设已得到样本，记下一个样本为。于是可将其看作一个向量，对其中某一分量，可通过在其他分量已知的条件下该分量的概率分布来