【统计推断】-01 抽样原理之（六）：三个示例
目录 一、说明二、处理有限的、大尺度的母体抽样三、非参数的估计四、连续母体抽样技巧--分箱 一、说明 对于抽样问题，前几期文章都是理论探讨。本篇给出若干示例，展现具体的情况下，面对数据，如何给出处理策略。 二、处理有限的、大尺度的母体抽样 【问题1】一所大学有3000名男生，身高服从均值为68.8英寸，标准差为3.0英寸的正态分布。设计抽样为80组样本，每组25名学生。 问题：1）有放回...
synchronized工作原理及最佳实践指南
使用同步代码块而不是同步整个方法可以显著提高应用程序的性能，因为它减少了线程持有锁的时间。不过，选择正确的锁对象和确保所有相关操作都在同步控制之下仍然至关重要。 2. synchronized的工作原理详解 2.1. 深入JVM：synchronized的内部实现 2.1.1. 从字节码视角理解同步 要理解synchronized的工作原理，首先需要从字节码的角度来看。当我们在方法上使用synchr...
Flink面试整理-Flink工作原理
Apache Flink 的工作原理涉及几个关键组件和概念，使其成为一个高效、可扩展且可靠的实时数据处理框架。以下是 Flink 工作原理的主要方面： 分布式数据流处理： Flink 应用程序以数据流的形式执行，处理的数据可以是无界的（如实时数据流）或有界的（如批量数据集）。 Flink 集群由一个或多个工作节点（TaskManagers）组成，每个节点负责执行数据流处理的不同部分。 任务调度和分布...
莫比乌斯变换的数学原理
一、说明 关于莫比乌斯变换，是一个代数几何变换的重要概念。也是双曲几何的重要理论，比如庞加莱盘就是建立在这个理论上，那么这个变换到底有哪些内容？本文将做出详细的解读。 二、线性变换和逆变换 在本节中，我们研究莫比乌斯变换，它提供了找到一个域到的一对一映射的非常方便的方法。让我们从线性变换开始。 2.1 线性变换 w = φ ( z ) : = A z + B w = φ(z) := Az + B w...
【netty系列-03】深入理解NIO的基本原理和底层实现(详解)
Netty系列整体栏目 深入理解NIO的基本原理和底层实现 一，深入理解NIO的底层原理1，Reactor反应堆模式1.1，通过餐厅描述Bio1.2，通过餐厅引入nio 2，NIO三大核心组件3，NIO通信原理4，通过NIO实现简单网络编程 一，深入理解NIO的底层原理 在上一篇中，讲解了bio的底层原理和具体实现，虽然bio在一定场景下也可以进行通信，但是随着互联网越来越多业务的场景，bio会存在...
STM32学习和实践笔记（22）：PWM的介绍以及在STM32中的实现原理
PWM是 Pulse Width Modulation 的缩写，中文意思就是脉冲宽度调制，简称脉宽调制。它是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，其控制简单、灵活和动态响应好等优点而成为电力电子技术最广泛应用的控制方式，其应用领域包括测量，通信，功率控制与变换，电动机控制、伺服控制、调光、开关电源，甚至某些音频放大器，因此学习PWM具有十分重要的现实意义。其实我们也可以这样...
Scrapy 爬虫教程：从原理到实战
Scrapy 爬虫教程：从原理到实战 一、Scrapy框架简介 Scrapy是一个由Python开发的高效网络爬虫框架，用于从网站上抓取数据并提取结构化信息。它采用异步IO处理请求，能够同时发送多个请求，极大地提高了爬虫效率。 二、Scrapy运行原理 Scrapy主要由以下组件构成： 引擎(Scrapy Engine): 控制数据流在系统中所有组件间的流动，并在相应动作发生时触发事件。调度器(Sc...
Faiss原理和使用总结
Faiss原理和使用总结 一、引言 在信息爆炸的时代，相似度搜索在信息检索、推荐系统、数据挖掘等领域具有广泛应用。面对海量的高维数据，如何高效地进行相似度搜索成为了一个重要问题。Facebook AI Research（FAIR）开发的Faiss（Facebook AI Similarity Search）库为解决这一问题提供了强大的支持。本文将详细介绍Faiss的原理和使用方法，并进行总结。 二、F...
PostgreSQL的学习心得和知识总结（一百三十九）|深入理解PostgreSQL数据库GUC参数 allow_alter_system 的使用和原理
注：提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容，其列表如下： 深入理解PostgreSQL数据库GUC参数 allow_alter_system 的使用和原理 文章快速说明索引参数使用背景说明背景使用 参数实现源码解析 文章快速说明索引 学习目标： 做数据库内核开发久了就会有一种 少年得志，年少轻狂 的错觉，然鹅细细一品觉得自己其实不算特别优秀 远远没有达到自己想要的。也许光鲜的表面掩盖了空洞的...
AIGC-音频生产十大主流模型技术原理及优缺点
与其他模式的结合，如文本、图像、视频等，实现语音与多模态信息的融合，丰富语音交互形式。自适应音频合成：引入自适应机制，使语音合成系统能够根据用户反馈实时调整参数，实现个性化语音合成。 2、主流模型实现原理及优缺点 2.1 Tacotron系列（Google开源） 谷歌开发的Tacotron系列，主要用于文本到语音（TTS）的转换。这些模型基于端到端的序列到序列（Seq2Seq）架构，能够...