Coefficient

AC3 encoder flow 如下： 1.input PCM PCM在进入encoder前会使用high pass filter来移除信号的DC部分来达到更有效的编码。 2.Transient detection Transient detection用于决定在进行MDCT时是否需要switch到short block来减少pre-echo。 Transient detection 分为以下几个步骤： 1）High pass filter.使用二阶IIR filter (cutoff of 8kHz)。 2）Block Segmentation. 一个audio block（256 sample）通过HP filter后，segmented 到hierarchical tree的不同level上。 level 1为256 sample. level 2为2个长度为128 sample 的segment.level3 为4个长度为64 sample的segment. 3)Peak detection 在hierarchical tree的各个level的各个segment上找到最大PCM的最大幅值。 P[j][k] = max(x(n)) for n = (512 ×(k-1) / 2^j), (512 ×(k-1) / 2^j) + 1, ...(512 ×k / 2^j) -

ImageIt作为Grafana的社区插件，它可以将查询的数据叠加展示在图片上，我们可以利用这一点，创建一个能动态感知的网络拓扑。 具体步骤如下： 1、绘制拓扑图，如下图所示： 上传拓扑图到Grafna的web图片目录/usr/share/grafana/public/img/下。 2、安装ImageIt插件 # grafana-cli plugins install pierosavi-imageit-panel # systemctl restart grafana-server 3、在Grafana中创建Dashboard，并选用ImageIt插件，如下图所示。 ImageIt插件配置面板介绍： ① Settings（设置），Image URL用于指定能访问拓扑图的URL地址；Size Coefficient表示图片大小，可忽略；Show Lock表示为拓扑图增加锁，图上增加的Metrics不能被移动。 ② Sensors（传感器），Metrics用于选择查询metrics的名字；Link表示为该metrics增加url以及鼠标悬停显示文字；Apperance用于设置metrics值显示效果，具体可勾选各功能进行尝试。 Value Mapping作用主要是设置阈值，当超出阈值时显示不同颜色。 最终展示效果如下（本示例用于演示，只添加了部分metrics）

cs224u Homework PPMI+ LSA +GloVe+ Dice coefficient + t-test reweighting +subword information 本文包括以下内容： PPMI as a baseline Gigaword with LSA at different dimensions Gigaword with GloVe for a small number of iterations Dice coefficient t-test reweighting Enriching a VSM with subword information Your original system Bake-off PPMI作为基线 PPMI作为任务的基线代码，编写run_giga_ppmi_baseline函数，实现以下操作： 1.在VSM中，读取Gigaword 计数矩阵（窗口大小为20）到pd.DataFrames中。文件是data/vsmdata/giga_window20-flat.csv.gz。 2.用PPMI重新更新计数矩阵的权重。 3.使用full_word_similarity_evaluation函数评估这个重加权矩阵。run_giga_ppmi_baseline的返回值是调用完全相似性评估的返回值。目的是熟悉vsm中的代码和函数full

统计学习中的相关性 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient）： 度量两个变量X和Y之间的 相关（线性相关） 斯皮尔曼相关性系数（spearman correlation coefficient）： 先将样本转化为 等级变量 ，如90分为等级1，然后使用上面相关系数公式对等级进行相关性计算。 肯德尔和谐系数（kendall correlation coefficient）： 表示 多列等级变量 相关程度的一种方法，检测多个评价者对一群候选者的 评价标准是否一致 。 其中k表示评价者数量，n表示被评价者数量。Ri表示第i个被评价者的总等级。 其中mi表示第i个评价者的结果中有多少种是重复等级，t_ij表示第i个评价者的第j个重复等级的数量。 马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）： 机器学习中，用以测量二分类的分类性能的指标。该指标考虑了真阳性、真阴性和假阳性和假阴性，通常认为该指标是一个比较均衡的指标，即使是在两类别的样本含量差别很大时，也可以应用它。MCC本质上是一个描述实际分类与预测分类之间的相关系数，它的取值范围为[-1,1]，取值为1时表示对受试对象的完美预测，取值为0时表示预测的结果还不如随机预测的结果，-1是指预测分类和实际分类完全不一致。 机器学习中的评价指标 回归评估： MAE

一 、皮尔逊相关性 在 统计学 中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的 相关 （线性相关），其值介于-1与1之间。 它是由 卡尔·皮尔逊 从 弗朗西斯·高尔顿 在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。 定义 两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的 协方差 和 标准差 的商： 上式定义了总体相关系数，常用希腊小写字母 作为代表符号。估算 样本 的协方差和标准差，可得到皮尔逊相关系数，常用英文小写字母 代表： 亦可由 样本 点的 标准分数 均值估计，得到与上式等价的表达式： 其中 、 及 分别是对 样本的标准分数、样本 平均值 和样本 标准差 。 相关系数 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 使用条件 当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1)、两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 (2)、两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。 (3)

1. 随机变量的数字特征 0x1：为什么我们需要统计随机变量的数字特征 随机变量的分布函数（或概率函数，或密度函数）已经非常全面了，精确地描述了这个随机变量取值的统计规律性，那为什么我们还需要研究随机变量的数字特征呢？这个小节我们来讨论一下这个话题。 1. 实际问题背后概率分布函数的复杂性 在很多实际问题中（特别是一些具体的非物理的问题域），从实际问题场景中采样得到的样本集，一般时候都不会100%符合一个经典概率分布（例如泊松分布、高斯分布等）。 例如下图中，黑点表示我们目前已知的样本点分布，蓝色曲线表示某个非线性函数公式，刚好能够完美拟合这个样本集： 虽然上图表面看好像已经拟合成功了，但是理论上来说，我们是无法写出准确的概率分布函数的，主要原因有以下几个方面： 采样不充分问题 ：一方面是由于采样不充分，根据随机过程抽样或者蒙特卡洛抽样得到的样本点很可能只是真实概率概率分布样本空间的一个有限不均衡子集。采样不充分是非常常见的，最极端的例子就是天文学和宇宙学，例如2019年很著名的黑洞照片，其实是科学家们基于非常少的光子，通过数学建模的方式而“还原模拟”出来的。关于大数定理的其他讨论，可以参阅另一篇 文章 。 模型搜索空间大 ：另一方面是由于其样本分布的 非线性 ，而非线性分布的形式理论上是无穷的，这导致模型空间非常庞大。一般情况下

接上一篇 文章 讲解的相机标定的基本概念，这篇文章主要阐述一下如何使用Matlab或者Opencv等软件得的Camera内参之后，如何保存调用内参完成对应Camera的标定流程。 一、Matlab标定鱼眼镜头实践 1. 这里我使用的Camera是Jetson Nano专用的鱼眼摄像机，具体参数如下所示： 我使用的畸变较大的鱼眼镜头。 由于我采用的是红外夜视的Camera，结果在光线稍微不好的时候就会出现图片偏红色的情况（解决方案： 微雪Camera-wiki ） 如果大家没有必要的夜视应用场景，建议不要使用红外夜视的摄像头，如果在后期处理的过程中还要对畸变图像矫正，建议就不要使用广角鱼眼摄像头了，因为矫正之后的视野区域也会有所减少，这一点可以在后面矫正的程序中看到（在畸变矫正的过程中，也需要消耗部分CPU资源，这样对于嵌入式板卡来说也许就不划算了） 2. 基于JetsonNano板卡，读取CSI摄像头的Demo程序如下： 1 import cv2 2 import sys 3 import glob 4 import time 5 import threading 6 import numpy as np 7 8 if len(sys.argv) == 1 : 9 print ' Please Choose the CSI-Camera id for image sample

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 摘要： 1.常见的距离算法 1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）以及欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance） 1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance） 1.3 曼哈顿 距离（Manhattan Distance） 1.4切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 1.5明可夫斯基距离（Minkowski Distance） 1.6海明距离（Hamming distance） 2.常见的相似度（系数）算法 2.1余弦相似度（Cosine Similarity）以及调整余弦相似度（Adjusted Cosine Similarity） 2.2皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 2.3Jaccard相似系数（Jaccard Coefficient） 2.4Tanimoto系数（广义Jaccard相似系数） 2.5对数似然相似度/对数似然相似率 2.6互信息/信息增益，相对熵/KL散度 2.7信息检索--词频-逆文档频率（TF-IDF） 2.8词对相似度--点间互信息 3.距离算法与相似度算法的选择（对比） 内容： 1.常见的距离算法 1.1欧几里得距离（Euclidean Distance） 公式：

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第13章推荐系统 　　大数据与人工智能时代，互联网产品发展迅速，竞争也越来越激烈，而推荐系统在其中发挥了决定性的作用。例如，某人观看抖音的时候，特别喜欢看篮球和游戏的短视频，只要打开APP，就都是熟悉的旋律，系统会推荐各种精彩的篮球和游戏集锦，根本不用自己动手搜索。广告与新闻等产品也是如此，都会抓住用户的喜好，对症下药才能将收益最大化，这都归功于推荐系统，本章向大家介绍推荐系统中的常用算法。 13.1推荐系统的应用 　　在大数据时代，每分钟都在发生各种各样的事情，其对应的结果也都通过数据保存下来，如何将数据转换成价值，就是推荐系统要探索的目标（见图13-1）。 　　图13-1 互联网数据量 　　推荐系统在生活中随处可见，购物、休闲、娱乐等APP更是必不可缺的法宝，在双十一购物时，估计大家都发现了，只要是搜索过或者浏览过类似商品，都会再次出现在各种广告位上。 　　你可能喜欢的电影，你可能喜欢的音乐，你可能喜欢的……这些大家再熟悉不过，系统都会根据用户的点击、浏览、购买记录进行个性化推荐，如图13-2所示。图13-2（b）是用笔者的京东账号登录时的专属排行榜，全是啤酒，因为之前搜索过几次啤酒关键词却没有买，系统自然会认为正在犹豫买不买呢。 　　图13-2 推荐系统场景 　　图13-3是亚马逊、京东、今日头条3个平台的推荐系统的数据

1、电位器 电位器是一种机电元件，他靠电刷在电阻体上的滑动，取得与电刷位移成一定关系的输出电压。 1.1 合成碳膜电位器 电阻体是用经过研磨的碳黑，石墨，石英等材料涂敷于基体表面而成，该工艺简单，是目前应用最广泛的电位器。特点是分辩力高 耐磨性好，寿命较长。缺点是电流噪声，非线性大， 耐潮性以及阻值稳定性差。 1.2 有机实心电位器 有机实心电位器是一种新型电位器，它是用加热塑压的方法，将有机电阻粉压在绝缘体的凹槽内。有机实心电位器与碳膜电位器相 比具有耐热性好、功率大、可靠性高、耐磨性好的优点。但温度系数大、动噪声大、耐潮性能差、制造工艺复杂、阻值精度较差。 在小型化、高可靠、高耐磨性的电子设备以及交、直流电路中用作调节电压、电流。 1.3 金属玻璃铀电位器 用丝网印刷法按照一定图形，将金属玻璃铀电阻浆料涂覆在陶瓷基体上，经高温烧结而成。特点是：阻值范围宽，耐热性好，过载 能力强，耐潮，耐磨等都很好，是很有前途的电位器品种，缺点是接触电阻和电流噪声大。 1.4 绕线电位器 绕线电位器是将康铜丝或镍铬合金丝作为电阻体，并把它绕在绝缘骨架上制成。绕线电位器特点是接触电阻小，精度高，温度系数 小，其缺点是分辨力差，阻值偏低，高频特性差。主要用作分压器、变阻器、仪器中调零和工作点等。 1.5 金属膜电位器 金属膜电位器的电阻体可由合金膜、金属氧化膜、金属箔等分别组成。特点是分辩力高