权重

语音信号处理过程中常用到分帧，帧移，加窗，滤波，降噪，合成等概念，转载各基本概念如下： 参考： 语音处理的分帧，帧移，加窗，滤波，降噪，合成概念理解 一、分帧 语音数据和视频数据不同，本没有帧的概念，但是为了传输与存储，我们采集的音频数据都是一段一段的。为了程序能够进行批量处理，会根据指定的长度（时间段或者采样数）进行分段，结构化为我们编程的数据结构，这就是分帧。 二、帧移 由于我们常用的信号处理方法都要求信号是连续的，也就说必须是信号开始到结束，中间不能有断开。然而我们进行采样或者分帧后数据都断开了，所以要在帧与帧之间保留重叠部分数据，以满足连续的要求，这部分重叠数据就是帧移。 三、加窗 介绍帧移的时候我们说了，我们处理信号的方法都要求信号是连续条件，但是分帧处理的时候中间断开了，为了满足条件我们就将分好的帧数据乘一段同长度的数据，这段数据就是窗函数整个周期内的数据，从最小变化到最大，然后最小。 四、滤波 我们知道，我们处理的语音其实是一种声波，声波是一种物质波。滤波的字面意思理解为过滤一些不同频率的波。根据傅里叶变换，我们知道任意波可以分解为几种正弦波和余弦波的叠加，从概率论的角度，滤波即加权。 滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。最简单的loss pass filter， 就是直接把低频的信号给0权重，而给高频部分1权重。对于更复杂的滤波，比如维纳滤波,

文章目录 万能居中 BFC优化 盒模型哪两种模式？什么区别？如何设置 常用清除浮动的方法，如不清除浮动会怎样？ 删格化的原理 纯css实现三角形 高度不定，宽100%，内一p高不确定，如何实现垂直居中？ 至少两种方式实现自适应搜索 设置一段文字的大小为6px css菊花图 关于em 关于vh, vw Flex布局 overflow原理 实现自适应的正方形: 标准模式和怪异模式 CSS3实现环形进度条 css优先级 万能居中 1.margin: 0 auto;水平 2.text-align: center;水平 3.行高，垂直 4.表格，center,middle；水平垂直 5.display:table-cell；模拟表格， 6.绝对定位，50%减自身宽高 7.绝对定位，上下左右全0，margin:auto 8.绝对定位加相对定位。不需要知道宽高 9.IE6，IE7：给父元素设一个font-size:高度/1.14,vertical-align:middle BFC优化 块格式化上下文, 特性: 使 BFC 内部浮动元素不会到处乱跑； 和浮动元素产生边界。 盒模型哪两种模式？什么区别？如何设置 标准模式: box-sizing: content-box; 宽高不包括内边距和边框 怪异模式: box-sizing: border-box ​ 常用清除浮动的方法，如不清除浮动会怎样？

1.随机森林模型怎么处理异常值? 隨机森:林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方去 (Random forests - classification description): 方法1(快速简草但效果差)： 把数值型变畺(numerical variables)中的缺失值用其所对应的类别中 (class)的中位数(median)替换。描述型变畺(categorical variables)缺失的部分用所对应类别中出现最多的数值替代(most frequent non-missing value)。以数值型变悬为例： 方法2(耗时费力但效果好)：虽然依然是便用中位数出现次敎最多的数来进行替换，方法2引入 了权重。即对需要替换的数据先和其他数据做相似度测量(proximity measurement)也就是下面 公式中的Weight，在补全缺失点是相似的点的数据会有更高的权重W。以数值型变畺为例： Breiman说明了第二种方法的效果更好，但雲要的时间更长，这也是为什么工具包中不提供数据补全的功能，因为会影响到工具包的效率。 在训练、验证、测试含有缺失值时怎么办？ 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？（计算分裂损失减少值时，忽略特征缺失的样本

加权轮询 后端集群每台机器都分配一个权重，权重高得会承担更多的流量，相反权重低的分配的流量也会少，这种策略允许后端集群机器配置差异化 java实现 import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.springframework.stereotype.Controller; @Controller public class IpMapController extends LogBaseController implements Runnable { private static Integer pos = 0; // 待scp的Ip列表，Key代表Ip，Value代表该Ip的权重 public static HashMap<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<String, Integer>(); static { serverWeightMap.put("127.0.0.1", 1); serverWeightMap.put("127.0.0.2", 1);

网站筛选列表页承担着流量分发与权重流通的重要角色，所以对于大多数电商网站来说，筛选列表页优化是一项重中之重的工作。当我们谈电商网站筛选列表页优化的时候，便无法回避URL、内链层级、页面基础元素、页面质量、代码、返回码等具体的优化细节。那么我们重点来谈一下URL这个问题。谈URL的时候无非就是静态化、要短、最好要利于理解和传播、以及利于数据分析等要求。这里我们需要思考个问题，URL静态化是必须的吗？ 回答这个问题，我们需要再次思考抓取这个步骤。让爬虫抓取筛选列表页，一是为了抓取本页面的内容，产生收录并取得分类型关键词的排名；二是为了下一级商品详情页等页面的收录与权重传递。那么筛选列表页必须要获取排名吗？商品详情页的抓取入口必须是单一的路径吗？ 首先，筛选列表页由于众多筛选项的原因，通过筛选组合出来的关键词由深层页面承载，获取的内链支持并不多，页面权重较低，实际上很难获取排名（浅层筛选页能获取一定排名）。 其次，即使URL静态化了，筛选列表页的收录表现也不是特别好，特别是高级筛选列表页（往往多达10几项的筛选参数），对于百度等深度抓取能力稍显薄弱的搜索引擎而言，有点类似爬虫陷阱，爬虫对于此类页面的抓取并不活跃，所以收录率并不高。 再次，电商网站商品的属性众多，从结构化的内容提取维度众多，意味着我们可以衍生出来非常多的产品，比如专题页、热搜词、品牌页、品牌评价页等等

3 月，跳不动了？>>> 说到 Youtube视频的排名优化 ，以前也写过一些具体的指导，今天我们来比较比较Youtube和Google的排名优化区别。 首先我们大家要明白，Youtube也是谷歌的子公司，是世界上第二大搜索引擎，第一是谁我就不说了，反正不是百度。既然是自家产品，所以，在谷歌关键词搜索结果页面也会优先展示自己的产品的。 啥意思？就是说你在搜索一个关键词的时候，在谷歌SERP里面的结果页面里面会大量出现Youtube的视频，说明这个关键词是比较适合做 Youtube视频排名 的。当这个关键词达到一定的搜索量的时候，很多用户会观看你的视频，你在视频的title和description box里面埋入关键词，记得把网站的url放在视频描述框里。这样用户就可以直接点击进入你的网站了。 我们从以下几个方面来研究下Youtube排名和谷歌SEO的区别： 1，排名时间 Youtube的视频关键词排名可以在24小时以内获得排名，如果在48小时内各项优化指标表现良好的话，会一直保持靠前的排名，而谷歌的SEO排名不会在短期内看到效果的，最少需要半年的时间，有的大词可能需要1年更长的时间。 2，CTR点击率 对于有些适合视频展示的产品，美妆类的，电子类，户外类的产品，如果使用视频展示而且视频获得不错的排名的话，其实带来的流量也是很不错的，如果是借助于Youtube红人的推广宣传

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程。与插值工具集中的其他插值方法不同，选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前，有效使用 克里金法 工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究。 什么是克里金法？ IDW （反距离加权法）和 样条函数法 插 值工具被称为确定性插值方法，因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式。第二类插值方法由地统计方法（如克里金法）组成， 该方法基于包含自相关（即，测量点之间的统计关系）的统计模型。因此，地统计方法不仅具有产生预测表面的功能，而且能够对预测的确定性或准确性提供某种度 量。 克里金法假定采样点之间的距离或方向可以反映可用于说明表面变化的空间相关性。 克里金法 工 具可将数学函数与指定数量的点或指定半径内的所有点进行拟合以确定每个位置的输出值。克里金法是一个多步过程；它包括数据的探索性统计分析、变异函数建模 和创建表面，还包括研究方差表面。当您了解数据中存在空间相关距离或方向偏差后，便会认为克里金法是最适合的方法。该方法通常用在土壤科学和地质中。 克里金法公式 由于克里金法可对周围的测量值进行加权以得出未测量位置的预测，因此它与反距离权重法类似。这两种插值器的常用公式均由数据的加权总和组成： 其中： Z(s i ) = 第 i 个位置处的测量值 λ i = 第 i 个位置处的测量值的未知权重

从去年开始，陆陆续续学习了大半年的机器学习，现在是时候做个总结了。 在以往的编程经验里面，我们需要对于输入有一个精确的，可控制的，可以说明的输出。例如，将1 + 1作为输入，其结果就是一个精确的输出 2 。并且不论怎么调整参数，都希望结果是2，并且能够很清楚的说明，为什么结果是2，不是3。这样的理念在传统的IT界，非常重要，所有的东西就像时钟一般精确，一切都是黑白分明的。由于这种严格的输入输出，衍生出很多对于程序的自动测试工具，你的程序无论怎么运行，都应该在相同输入情况下，得到相同的，准确的，精确的输出。 但是，如果你进入机器学习的世界，则一切都是基于一个准确率。换句话说，你的模型，允许是不完美的，1 + 1，结果可以是 2.01，也可以是1.98。有时候，如果你的模型要追求完美，则可能出现过拟合的可能性。也就是说，由于你的模型太过于完美，使得模型可以很好的匹配训练用数据，反而失去了通用性，在数据发生变化的时候，发生错误。 举个例子来说吧，如果一个男孩子说喜欢某个女孩子，这个女孩子身高178，籍贯是辽宁抚顺，专业是计算机。如果机器学习发生过拟合的时候，它就会输出这样一个模型 如果 身高 = 178 ，籍贯 = 抚顺 ，专业 = 计算机 则喜欢。 这个模型如果用来匹配一个个例，则这个模型是完美的！ 但是，如果这个女孩子身高是179呢，这个模型会告诉你，这个男孩子不喜欢她。其实

作为一名优秀的seo优化专员，对同行的站点进行分析是必要的，通过对对手的网站分析，了解对手的网站收录情况以及站内布局等，就可以为自己的网站制定一套更好的优化方案，知己知彼才能百战百胜，了解对手才能更容易超越对手，那么应该从哪些方面分析呢? 　　一、根据站长数据分析 　　可以通过第三网网站平台，像站长之家以及爱网站等平台对网站的各项数据进行简单分析。 　　1.优化信息 　　可以通过优化信息查询对手网站的标题。描述等，看这些是否符合优化要求，并且都占多大的权重，对这些数据可以加以借鉴。 　　2.域名年龄分析 　　百度会对域名年龄更长的网站更信任，内容更容易被收录，新网站在建立时尽量购买老域名，可以增加百度对网站的信任度。 　　3.域名备案 　　域名备案代表着站长是否用心管理网站，百度对有备案的域名也会给与一定的权重。 　　4.关键词库 　　可以从关键词在首页或栏目以及内容页的排名来判断网站权重的高低。 　　5.百度快照 　　几天内有百度快照的网站是有专员在进行维护的。 　　6.收录量 　　收录量是个很重要的数据，是产生排名的必备条件，收录多不代表权重高，但收录少则表示网站权重低。 　　二、根据站内数据分析 　　1.结构 　　网站结构的布局好坏对蜘蛛的爬行有直接影响，结构简洁更容易让用户找到关键信息，可以提高网站排名。 　　2.关键词布局 　　网站页面不能有太多的关键词堆砌

除了 浮动 之外，css权重问题是你要了解的，最复杂的一个概念之一。css每条规则权重的不同，是你所期望的效果，没有通过css规则在元素上生效的主要原因。为了减少调试bug的时间，你需要了解浏览器是怎样解析你的代码的。为了完成这个目标，你需要对权重是如何工作的，有一个清楚的认识。很多Css出现问题的场景，都是某处定义了一个更高权重的规则，导致此处规则不生效。 Css权重问题并不简单，而且有很多或具体或抽象的理论来解释这个问题。本文也将探讨这个问题，我相信如果你喜欢星球大战的话你肯定会理解这些概念的~ 我们将会讨论关于css权重的主要问题，包括例子，规则，原理，通用解决方案以及一些资源。 CSS权重：概述 权重决定了哪一条规则会被浏览器应用在元素上。 权重的不同，是你所期望的效果，没有通过css规则在元素上生效的主要原因。 权重的级别划分时包含了所有的css选择器 如果两个选择器作用在同一元素上，则权重高者生效。 权重的级别根据选择器被划分为四个分类：行内样式，id，类与属性，以及元素。 你可以通过 CSS权重之争 进一步了解CSS权重。 你也可以通过 CSS Specificity for Poker Players 进一步了解CSS权重。 如果两个选择器权重值相同，则最后定义的规则被计算到权重中(后面定度的CSS规则权重要更大，会取代前面的CSS规则) 如果两个选择器权重值不同