最大似然估计最大似然估计的概念最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆值把这个参数作为估计的真实值。概念最大似然估计是建立在最大似然原理的基础上。最大似然原理：设一个随机实验有若干个可能出现的结果A1、A2、…、An，在一次实验中，结果Ak出现，则认为实验Ak的出现最有利，即Ak
我有一个应用程序数据库，其中包含一个用户表(每个用户1kbyte的数据，基于计数字段*typelength)，以及属于一个用户的大约100个相同大小的事物(每个事物0.5kbyte)，它在一个“用户”表和一个“事物”表。这似乎会导致每个用户产生大约51kbytes的数据。但是，我听说对于MySQL，我应该将其加倍以涵盖索引表，这将使我达到102kbytes/user是这样吗？MySQL是否还有任何其他数据扩展因素需要考虑，或者102KB是否是一个好的估计值？除了索引因子(我认为是2)和存储效率(我也认为是2)之外，MySQL中的数据存储还有其他倍数吗？ 最佳
我正在尝试估算从iOS设备到iBeacon的距离。我知道距离估计不是很准确，我也知道这个公式:https://electronics.stackexchange.com/questions/83354/calculate-distance-from-rssi通过一些研究，我发现iBeacon的BLE广告实际上包含表示校准值的数据。也就是说，1米外测得的RSSI，其实是信标广播给大家看的。现在，我认为iOS必须在内部使用此信息来确定距离的近距离、远距离、即时距离和未知距离分类，但我不知道有任何方法可以直接访问此1米RSSI。我的问题很简单:有没有一种方法可以在不事先在iOS设备上保存1米
我想知道是否有人知道如何在iOS上执行两个音频信号之间的互相关。我想将我在接收器(我从麦克风接收信号)获得的FFT窗口与发射器(正在播放音轨)的FFT窗口对齐，即确保第一个样本发送端的每个窗口(除了“同步”周期)也将是接收端的第一个窗口。我在传输音频的每个block中注入(inject)了一个已知波形(在频域中)。我想通过已知波形和接收信号(在几个连续的block上)之间的互相关来估计延迟，但我不知道该怎么做。看起来有方法vDSP_convD可以做到这一点，但我不知道如何使用它以及我是否首先必须对样本执行真正的FFT(可能是的，因为我必须通过double[])。voidvDSP_con
目录一、帧对齐简介 二、显式帧对齐：光流估计+运动补偿三、隐式帧对齐：可变性卷积四、几个疑问1.为什么要进行帧对齐2.光流估计为什么可以应用视频插帧？3.光流估计和可变性卷积的区别4.运动幅度很大对可变性卷积有什么影响？一、帧对齐简介 在进行视频超分辨率、压缩视频增强等任务的时候，我们通常会把目标帧和参考帧进行帧对齐，而帧对齐分为两种：显式帧对齐（光流估计+运动补偿）、隐式帧对齐（可变性卷积、3D卷积、循环神经网络等，这里只讲可变性卷积）。二、显式帧对齐：光流估计+运动补偿 给定两个输入图像（前一帧：图1-后一帧：图2），我们的目标是找到每个像素的运动向量，光流就是
在Swift3中，您可以使用以下方法计算String中的字符数:str.characters.count我需要经常这样做，上面那行看起来可能是O(N)。有没有办法通过保证不必遍历整个字符串的操作来获取字符串长度或某物的长度——可能是底层的unicode缓冲区？也许:str.utf16.count我问是因为每次用户键入字符时我都会检查一些文本的长度，以限制UITextView的大小。调用不需要是字形的精确计数，如characters.count。 最佳答案 这是个好问题。答案是……复杂。从UTF-8转换为UTF-16，反之亦然，或者转
全部，我正在尝试寻找可接近对象的接近度。我正在构建一个switch语句来检查它是否在附近、中间、远处等。我在Swift中工作。我已经对我的nearable进行了测距，并且我在一个委托(delegate)方法中:funcnearableManager(manager:ESTNearableManager!,didRangeNearablenearable:ESTNearable!){self.nearable=nearable}当我尝试获取Zone时，它没有找到它，因此找不到nearable.zone-我不知道出了什么问题。有什么想法吗？ 最佳答案
我的应用应该使用欧元硬币作为引用来估计物体的长度(以毫米为单位)。这是一个截图示例:为了得到照片中硬币的直径，我首先计算通过表格中这3个点的圆的方程x^2+y^2+ax+by+c=0然后我的直径是2*square_root((a/2)^2+(b/2)^2-c)。最后我可以执行以下比例得到红笔的长度:/*length_estimated_pen(mm):distance_green_pins(points)=real_diameter_coin(mm):diameter_on_screen(points)*/letdistanceGreen:Double=Double(sqrt(pow(
最近，我在编写一个类时发现我可以将实例的内存消耗减少约10字节/元素，但代价是代码变得更加复杂。这将编译后的.class文件的大小增加了~10KB。我假设JVM必须将.class文件加载到内存中，因此除非至少有1000个左右的元素，否则这些更改不会为自己付出代价。但是，除非类文件中额外的10KB是代码复杂性增加的唯一成本，否则该算术不会奏效。ThisOracleblog这表明permgen中的类消耗了大量额外内存，而不仅仅是基于.class文件——例如，我怀疑更复杂的代码可能需要更多内存用于优化元数据。所以，这个问题有两个部分:如何测量特定类的实际permgen内存消耗？是在运行时使用
我有以下情况:有几台机器组成一个集群。客户端可以加载数据集，我们需要选择要加载数据集的节点，如果没有一台机器适合该数据集，则拒绝加载/避免OOM错误。我们目前所做的:我们现在是数据集中的条目计数，并将要使用的内存估计为条目计数*经验因子(手动确定)。然后检查这是否低于可用内存(通过Runtime.freeMemory()获得)，如果是，则加载它(否则在其他节点上重做该过程/报告没有可用容量)。这种方法的问题是:需要手动重新访问和更新经验因素freeMemory有时可能会因为一些未清理的垃圾而报告不足(这可以通过在每次此类调用之前运行System.gc来避免，但是这会减慢速度服务器，也可
