How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select an
吉布斯采样适
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2021-01-03 10:53:00
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伪代码： 并行化：
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2022-07-15 22:02:03
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论文：“On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond” by Sashank J. Reddi, Satyen Kale, and Sanjiv Kumar Code: https://github.com/boulanni/theano-nets/blob/master/nets/sgd.py。
原创
2023-04-19 17:24:16
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http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
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2023-06-29 10:10:28
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Given a stream of elements too large to store in memory, pick a random element from the stream with uniform probability. To solve the problem which n
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2019-03-20 03:22:00
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目录torch.seed()[source]torch.manual_seed(seed)[source]torch.initial_seed()[source]torch.get_rng_state()[source]torch.set_rng_state(new_state)[source]torch.default_generator Returns the defa...
原创
2021-08-12 22:30:38
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力扣478. 在圆内随机生成点给定圆的半径和圆心的 x、y 坐标，写一个在圆中产生均匀随机点的函数randPoint。说明:输入值和输出值都将是浮点数。圆的半径和圆心的 x、y 坐标将作为参数传递给类的构造函数。圆周上的点也认为是在圆中。randPoint返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。示例 1：输入:["Solution","randPoint","randPoint","randPoint"][[1,0,0],[],[],[]]输出: [...
原创
2021-12-27 09:55:14
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1.添加注解 @EnableScheduling没加这个注解，定时器不会跑的2.写具体的业务，方法上要加@Scheduled@Componentpublic class SendMailScheduled { protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SendMailScheduled.class...
原创
2021-08-25 09:38:13
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1.添加注解 @EnableScheduling没加这个注解，定时器不会跑的2.写具体的业务，方法上要加@Scheduled@Componentpublic class SendMailScheduled { protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SendMailScheduled.class...
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2022-02-18 13:50:22
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From: Logging Wisdom: How to LogA common reason for not logging is request heavy processes where you couldn’t
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2024-07-02 11:23:15
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谓词缺少统计信息，优化器使用OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING测试谓词选择性生成指定的执行计划。支持的采样级别如下：Level 0: Disables dynamic sampling.Level 1: Sample all tables that have not been analyzed that meet certain criteria.Level 2: Apply d
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2022-01-25 16:18:23
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1.基本采样算法（Basic Sampling Algorithms） 1.1.标准概率分布(Standard distributions) 1.2.拒绝采样(Rejection sampling) 1.3.可调节的拒绝采样(Adaptive rejection sampling) 1.4.重要采样
原创
2022-07-15 22:03:55
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This recipe explains what are the types of sampling in hive.Recipe ObjectiveIn big data scenarios , when data volume is huge, we may need to find a subset of data to speed up data analy
原创
2022-06-08 05:50:08
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Spring 原理之 @Scheduled前言在开发过程中，我们会用一些简单的定时任务来实现操作，例如定时去捞取流水重试业务、定时去消息中间件获取消息等等相关需求简单的定时任务实现可以借助Spring提供的 @Scheduled 注解需要注意的是这些功能都是Spring Framework提供的，而非SpringBoot。因此下文的讲解都是基于Spring Framework的工程Spring中用
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2024-02-08 05:52:00
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1. 基本概念
统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。
2. 均值与方差
Stratified sampling
μs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(Nh−nhNh)σ2hnh
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2017-04-19 12:13:00
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1. 基本概念统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。2. 均值与方差Stratified samplingμs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(Nh−nhNh)σ2hnhL 表示层的数量，其中 N
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2017-04-19 12:13:00
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当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。 Hive支持桶表抽样和块抽样，下面分别学习。所谓桶表指的是在创建表时
原创
2023-05-17 20:23:50
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n臂bandits（n-armed bandits） n臂bandits（multi-armed bandit）是最简单的试错式学习形式。学习与动作选择都发生在同一个状态中，在该状态下有 \(n\) 个可用动作，每个动作对应不同的奖励分布。目标是通过试错的方式找出哪个动作在平均意义上能获得最多的奖励 ...
python--import statsmodels.api as sm报错: cannot import name 'factorial'解决方法1、统计处理statsmodels包2、 cannot import name 'factorial'处理2.1 确保安装cython2.2 更新 scipy2.3 更新 statsmodels2.4 检验 1、统计处理statsmodels包&nb
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2024-01-04 21:35:51
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