摘要: 1.以動態圖形式計算一個簡單的加法 2.cpu和gpu計算力比較(包括如何指定cpu和gpu) 3.關於gpu版本的tensorflow安裝問題,可以參考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1. ...
技術背景 隨機采樣問題,不僅僅只是一個統計學 離散數學上的概念,其實在工業領域也都有非常重要的應用價值 潛在應用價值,具體應用場景我們這里就不做贅述。本文重點在於在不同平台上的采樣速率,至於另外一個重要的參數檢驗速率,這里我們先不做評估。因為在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生函數大多也支持了向量化的運算,兩者更像是同一種算法的不同實現。所以對於檢驗的場景,兩者的速度區別更多的也是 ...
2021-12-09 10:23 0 266 推薦指數:
摘要: 1.以動態圖形式計算一個簡單的加法 2.cpu和gpu計算力比較(包括如何指定cpu和gpu) 3.關於gpu版本的tensorflow安裝問題,可以參考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1. ...
實現對DataFrame對象隨機采樣 pandas是基於numpy建立起來的,所以numpy大部分函數可作用於DataFrame和Series數據結構。 numpy.random.permutation(n)函數可以產生0~n范圍內的n個隨機數,輸出形式為numpy數組 ...
hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname account.accid account.platid ac ...
1 前言 之前在寫影像融合算法的時候,免不了要實現將多光譜影像重采樣到全色大小。當時為了不影響融合算法整體開發進度,其中重采樣功能用的是GDAL開源庫中的Warp接口實現的。 后來發現GDAL Warp接口實現的多光譜到全色影像的重采樣主要存在兩個問題:1 與原有平台的已有功能不兼容 ...
clear all; M = 10; % bit數 符號數 N = 100; % 總采樣數 L = N/M; % 每bit采樣數 emp_rate = 0.5; % 占空比 imp = round(rand(1,M)); % round(...):四舍五入; rand(M,N):產生(0,1 ...
數據量大的時候,對數據進行采樣,然后再做模型分析。作為數據倉庫的必備品hive,我們如何對其進行采樣呢? 當然,浪尖寫本文還有另一個目的就是復習hive的四by。不止是否有印象呢? Hive : SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER ...
由於最近在看deep learning中的RBMs網絡,而RBMs中本身就有各種公式不好理解,再來幾個Gibbs采樣,就更令人頭疼了。所以還是覺得先看下Gibbs采樣的理論知識。經過調查發現Gibbs是隨機采樣中的一種。所以本節也主要是簡單層次的理解下隨機采用知識。參考的知識是博客隨機 ...
如果我們要求$f(x)$的積分,可化成, \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布,假設${g(x) = \frac{{f(x)} ...