本文首先描述了ncnn推理框架的依赖库的知识，及相关cpu和内存硬件特性描述。最后结合shufflenetsample解析了，模型推理的全部流程，详解了sample代码的每个细节。

SAPQM初阶之取样策略如何确定检验批SampleSize？ 1，执行事务代码QDV1创建了如下的2个取样策略，取样策略：NM000001,  取样数量是批量的5%。取样策略：NM000002  取样数量是固定50EA。  2,将这2个取样策略指派给检验计划54下的2个不同的主检验特性。如下图示：  那相关的检验批上的SampleSize是如何确定的？ 3,执行事务代码MIGO,移动类型101做一笔采购订单收货业务，收货数量200EA，过账后创建一个检验批。 其inspectionspecifications里表明该检验批将使用inspectionplan54.  为啥这个检验批的Sample

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SAPQM高阶之PhysicalSampleManagement  PartI:PhysicalSampleManagement功能简介 SAPQM模块中的PhysicalSampleManagement是制药/食品/化工等流程行业中通常使用的功能。 它可提供以下三种类型的PhysicalSample（物理样本）：Primarysamples(原始样本)直接从总体或检验批中提取。Pooledsamples(混合样本)是通过合并主样本创建的。Reservesamples(保留样本)是保留为样本的原始样本。上述三种样品的取样数量通过SampleDrawingProcedure.计算。 举例说明上述

SAPQM高阶之PhysicalSampleManagement  PartI:PhysicalSampleManagement功能简介 SAPQM模块中的PhysicalSampleManagement是制药/食品/化工等流程行业中通常使用的功能。 它可提供以下三种类型的PhysicalSample（物理样本）：Primarysamples(原始样本)直接从总体或检验批中提取。Pooledsamples(混合样本)是通过合并主样本创建的。Reservesamples(保留样本)是保留为样本的原始样本。上述三种样品的取样数量通过SampleDrawingProcedure.计算。 举例说明上述

当需要生成随机点且要求随机点自然均匀的分布时，使用泊松盘采样就较为适合。但该方法与统计学上的概念关联不大，这个只相当于点在面积上服从泊松分布，而实现这个结果有很多做法。 最终效果： 圆形为含半径的点，圆形的中心代表生成点 B站有一个不错的搬运教程(Bridson方法)：https://www.bilibili.com/video/BV1KV411x7LM 另外Bridson文章里说蓝噪声(BlueNoise)也基于此方法生成 我做了些修改，代码如下：usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;

当需要生成随机点且要求随机点自然均匀的分布时，使用泊松盘采样就较为适合。但该方法与统计学上的概念关联不大，这个只相当于点在面积上服从泊松分布，而实现这个结果有很多做法。 最终效果： 圆形为含半径的点，圆形的中心代表生成点 B站有一个不错的搬运教程(Bridson方法)：https://www.bilibili.com/video/BV1KV411x7LM 另外Bridson文章里说蓝噪声(BlueNoise)也基于此方法生成 我做了些修改，代码如下：usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;

目录ImportanceSampling（IS）LightBVH[2018~2019]预构建BVH重建BVH基于BVHnode的ISReal-timeStochasticLightcuts[2020]莫顿序排序（MortonOrderSofting）构建LightTree基于Lightcuts的ISCutSharingReSTIR（ReservoirSpatio-TemporalImportanceResampling）[2020]ResampledImportanceSampling(RIS)WeightedReservoirSampling(WRS)基于屏幕空间的多光源RIS预处理光源pi

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