写games101作业七的时候，计算间接光照的时候需要对着色点所在的半球面进行一次均匀采样来获得其他物体到着色点的入射光的方向。但是框架中的采样函数我实在看不懂
Vector3f Material::sample(const Vector3f &wi, const Vector3f &N){
switch(m_type){
case DIFFUSE:
{
//
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2024-05-19 17:34:52
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自助法（Bootstraping）是另一种模型验证（评估）的方法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证：验证和交叉验证（Validation & Cross Validation））。其以自助采样法（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是一种样本内抽样的方法，即将样本看作总体并从中进行抽样。） 具体做法是：在含有 m 个样本的数据集中，每次
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2023-12-29 17:44:28
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# 自助采样法的实现
自助采样法（Bootstrap Sampling）是一种重采样的方法，常用于估计统计量的分布特性。对于刚入行的小白来说，实现自助采样法的过程可以简单概括为几个步骤。下面我们将逐步说明每一步具体需要做什么，以及相关的Python代码实现。
## 整体流程
在实现自助采样法之前，我们需要明确整个流程。可以用以下表格展示各步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
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2018-04-03 12:48:00
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蓄水池采样算法问题描述分析采样问题经常会被遇到，比如：从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计。从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计。从 Google 搜索 "Ken Thompson"，从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的。这些都是很基本的采用问题。既然说到采样问题，最重要的就是做到公平，也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的。所以可以想到要想实现这样的算法，
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2023-11-24 00:38:53
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今天信号与系统课程进行到信号频谱分析应用的第二部分内容：信号的采样与恢复。相比于信号的调制与解调，这部分的内则会在同学们的学习和生活中会更多的碰到。
▲ 图1 欠采样封面 信号的采样与回复是连接连续时间信号和离散时间信号的桥梁，也是将计算机应用到处理实际物理信号的必要过程。采样定理在其中起到核心作用，掌握其中的理论基础则需要同学对刚刚第三章学习的傅里叶变换中时域和频域之间的离散和周期的对偶
实际上就是由连续谱，连续取样N个点，相当于得到N个点的离散傅里叶变换值。通过反变换得到取real，得到时域信号。频率抽样法是从频域出发，在频域直接设计，把给定的理想频率响应加以等间隔抽样，并以此作为实际FIR滤波器的频率响应。设所需滤波器的频率响应为。现要求设计一个M阶的FIR滤波器h[k]，使得在M+1个抽样点上，FIR滤波器的频率响应与所需的频率响应相等，即由设计的要求给定，h[k]通过设计来
我其实早已经学完了数字信号处理，只不过今天一个简单的其他学校的代码问题遇到了挫折，于是深夜想赶紧把这个问题整理下来，虽然基础，但是怕忘记所以为了以后再次忘记进行查验：信号频率这个就是信号重复的频率：y=sin(2*f0*pi*t);这个f0就是信号的物理频率（关于频率、角频率一定要明白关系）采样频率为什么要采样？我们都是对于信号进行离散化处理，采样的最大意义就是在于降低内存。因为我们根本不需要十分
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2024-04-17 06:55:51
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频率采样法FIR滤波器设计频率采样法code 上一篇中，简单介绍了FIR滤波器的分类以及窗函数设计低通滤波器的方法，这里总结一下另一常用的频率采样法频率采样法窗函数法是从时域的角度出发，把理想的非因果无限长的单位脉冲响应截断为因果有限长的， 而频率采样法，是直接从频率出发，假设咱们有一个目标的频率响应 这个公式的意思是，咱们有个目标频率响应，这还是一个关于的连续函数，现在在的单位圆上等间
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2024-10-01 21:57:43
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# Python均匀采样的实现方法
## 1. 简介
在数据分析和机器学习中，经常需要从大量的数据中进行随机采样以获取样本集。均匀采样是一种常见的采样方法，它可以保证每个样本被选中的概率相等，从而保证采样结果具有一定的代表性。本文将介绍如何使用Python实现均匀采样。
## 2. 实现步骤
下面是实现均匀采样的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2024-01-16 12:20:32
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MCMC采样法 一些前置知识 一、总结 一句话总结： 作为一种随机采样方法，【马尔科夫链蒙特卡罗】（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，【是很多复杂算法求解的基础】。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 从名
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2020-12-04 23:58:00
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在信息时代，我们每天都要面对大量的数据，而如何高效地获取这些信息成为了许多人关注的焦点。在这个背景下，网页数据自动采集技术应运而生。本文将从8个方面详细介绍网页数据自动采集技术，帮助读者更好地掌握这一技术。一、什么是网页数据自动采集？网页数据自动采集是指通过计算机程序，在不需要人工干预的情况下，自动从互联网上抓取所需数据的过程。简单来说，就是通过代码自动爬取互联网上的信息，并将这些信息转化为结构化
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2023-11-26 20:11:42
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步骤2：对于每一个链接，获取它的网页内容。很简单，只需要打开urls.txt文件，一行一行地读出来就可以了。也许这里会显得多此一举，但是基于我对解耦的强烈愿望，我还是果断地写到文件里了。后面如果采用面向对象编程，重构起来是十分方便的。获取网页内容部分也是相对简单的，但是需要把网页的内容都保存到一个文件夹里。这里有几个新的用法：复制代码 代码如下:os.getcwd()#获得当前文件夹路径os.pa
问题：从 1到n个数中随机选出m个不同的数。（编程珠玑12章）第一种算法，从r个剩余的整数中选出s个，以概率s/r选择下一个数 1 initialize set S to empty
2 Size:=0
3 while Size<m do
4 T:=RandInt(1,N)
5 if T is not in S then
6 insert T i
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2024-09-15 18:55:51
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摘要均匀采样问题是图形学中常遇到的一类问题，这类问题的描述如下：如何用[0,1]之间的均匀采样获得在xxx上的均匀采样？其中，xxx可以是圆盘、球面、球体等。我们可以利用的只有[0,1]之间的均匀采样，这个可以通过程序的伪随机实现。总的来说，这类问题有着类似的思路和解决方案，都可以利用概率论知识一步步推导出来。本文将介绍相关方法，并给出几个常用的示例。理论概率论知识回顾注：如果基础比较扎实，可以直
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2024-07-06 11:27:07
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分类目录：《深入理解机器学习》总目录针对随机采样技术的缺点，人们陆续开发出了一些更为高级的采样
原创
2022-07-17 00:12:21
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深度学习里面还是经常会用到的。
原创
2021-06-24 17:15:50
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PyTorch 均匀采样是一个重要的技术，特别是在深度学习的模型训练和数据处理过程中。这篇博文详细探讨了如何高效地在 PyTorch 中实现均匀采样，并提供了相关的逻辑结构与实用案例。
## 版本对比
在当前版本 PyTorch（1.10）和更新后的版本（1.11）的均匀采样功能上存在一些显著差异，以下是对这两个版本的特性对比：
| 特性 | PyTorch 1.10
每个编程语言都有自己的 Hello World，Python 最为简单：> >>> print('Hello World')程序写完了。下图是用** Java 语言 VS Python** 写同一段指令对比图，用 Python 写指令，代码短，同时可以一码多用，优势明确。
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2024-08-28 20:12:16
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对于n个样本，如何均匀随机的取出m个样本？即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。 1.简单插入取样 这是最基本，最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数，知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点，就是要插入一个数时，判断集合中是否存在该数，如果其存在，则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数，重复取样需要很大的开销，而且越到后来开销越大。&n
