前言 Redis 是一個鍵值對數據庫，其鍵是通過哈希進行存儲的。整個 Redis 可以認為是一個外層哈希，之所以稱為外層哈希，是因為 Redis 內部也提供了一種哈希類型，這個可以稱之為內部哈希。當我們采用哈希對象進行數據存儲時，對整個 Redis 而言，就經過了兩層哈希存儲。 哈希對象 ...

異質性：群體中個體取值存在差異性。 空間異質性 可分為空間局域異質性（spatial local heterogeneity）和空間分層異質性（簡稱空間分異性）（spatial stratified heterogeneity）。前者是指該點屬性值與周圍 ...

對側方向光源導致的光照不均勻進行光補償 注：使用的例子為左側方向打光 待處理圖像： 　　　　　　 目標：實現圖像二值化，不能缺少圖像信息 一、擬合光照輪廓 　　1.對圖像整體進行大津閾值分割　　　 　　　　　　可以看到右側亮度不夠，且輪廓接近二次曲線 ...

一 利用不均勻硬幣產生等概率 問題描述：有一枚不均勻的硬幣，拋出此硬幣后，可用foo()表示其結果。已知foo()能返回0和1兩個值，其概率分別為0.6和0.4。問怎么利用foo()得到另一個函數，使得返回0和1的概率均為0.5。 問題分析：分析連續拋出兩次硬幣的情況，正反面的出現有四種情況 ...

工業界機器學習典型問題: 正負樣本分布極不均勻(通常<1:10000），有什么較好的方案構造訓練集的正負樣本分布？構造后如何解決訓練數據與預測的分布不一致？ 上采樣、下采樣、代價敏感，沒什么好辦法。 這個之前調研過，主要分重采樣和欠采樣！這種不平衡是因為比率的不平衡 ...

　　不平衡程度相同（即正負樣本比例類似）的兩個問題，解決的難易程度也可能不同，因為問題難易程度還取決於我們所擁有數據有多大。比如在預測微博互動數的問題中，雖然數據不平衡，但每個檔位的數據量都很大——最少的類別也有幾萬個樣本，這樣的問題通常比較容易解決；而在癌症診斷的場景中，因為患癌症的人 ...

伽馬校正（Gamma correction） 又叫伽馬非線性化（gamma nonlinearity）、伽馬編碼（gamma encoding） 或是就只單純叫伽馬（gamma）。是用來針對 ...

不均勻的Windows處理器編組 之前寫過一篇文章，關於SQLSERVER能識別多少個邏輯CPU的，前些天在論壇里有人問Windows處理器編組是如何划分的？？ SQLSERVER到底能識別多少個邏輯CPU? 在帖子給出了兩篇文章，我們現在來看一下 http ...