Algorithms:Reservoir Sampling

最新推荐文章于 2022-04-25 20:43:09 发布
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本文介绍了蓄水池算法的基本概念及其实现原理，蓄水池算法是一种从大量数据中随机抽取固定数量样本的有效方法，广泛应用于大数据处理和随机抽样等场景。
redis内存淘汰策略-------Reservoir Sampling(水库采样)
weixin_46290302的博客
08-11 1023
水库采样法（Reservoir Sampling）是一种在处理大规模数据流或未知大小的数据集合时，用于从中随机抽取固定数量样本的算法。它特别适用于数据流场景，因为在数据流开始之前并不知道其总量。核心思想水库采样的核心思想是在处理一个可能无限大的数据流时，从中抽取固定数量的样本，使得每个数据元素被选中的概率是相同的。操作步骤初始化：创建一个大小为k的“水库”数组，并将前k个元素直接存入水库。替换阶段对于每一个新的元素（假设这是第n个元素），生成一个随机数r，该随机数的范围是[0, n-1]。
图解连续学习中的蓄水池抽样算法(The Illustrated Reservoir sampling)
等待戈多的博客
08-26 1966
近期在看连续学习中有关于Replay Method的文章时，在对数据流的采样中，reservoir sampling方法出现了很多次。本文将对该方法进行梳理，
蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)
喜欢恋着风
08-09 1160
蓄水池抽样算法简介蓄水池抽样算法是随机算法的一种，用来从N个样本中随机选择K个样本，其中N非常大（以至于N个样本不能同时放入内存）或者N是一个未知数。其时间复杂度为O(N)，包含下列步骤 (假设有一维数组 S, 长度未知，需要从中随机选择 k 个元素, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下：array R[k]; // result integer i, j;// fill the reser
随机抽样问题（蓄水池问题Reservoir Sampling）
陆业聪
06-06 909
随即抽样问题：    要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。   是在 《计算机程序设计与艺术》 中看到的这个题目，书中只给出了解法，没给出证明。   解决方法是叫Reservoir Sampling （蓄水池抽样）                            Init : a reservoir with the size： k
Reservoir sampling
wch0lalala的博客
05-05 389
算法描述 从N（未知）个元素中随机的抽取k个元素，遍历一次，保证每个元素抽到的概率相同（k/n）； 具体做法 1、初始化数组A，大小为k； 2、遍历1~k放入数组A； 3、从k+1开始，当接收到第i个数据t时，随机数j∈[1,i]，若j<=k，则使用t替换A[j]。 算法原理 1、因为生成的随机数j的范围是[1,i]，而当数字j小于等于k时，才会被替换进数组A，所以对于每个新到来的元素i，它...
【算法34】蓄水池抽样算法 (Reservoir Sampling Algorithm)
weixin_30810583的博客
07-14 351
蓄水池抽样算法简介 蓄水池抽样算法随机算法的一种，用来从 N 个样本中随机选择 K 个样本，其中 N 非常大（以至于 N 个样本不能同时放入内存）或者 N 是一个未知数。其时间复杂度为 O(N),包含下列步骤 (假设有一维数组 S, 长度未知，需要从中随机选择 k 个元素, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下: 1 array R[k]; // result 2 intege...
Echo-State Networks for Network Traffific Prediction
学习使我快乐
09-04 565
Echo-State Networks for Network Traffific Prediction 作者：Oluwamayowa Ade Adeleke 文章目录Echo-State Networks for Network Traffific Prediction图结构RESERVOIR LEARNING AND ECHO STATE NETWORKS(ESNS)Reservoir Learning algorithmsECHO STATE NETWORKS(ESNS)EXPERIMENTS AND
Algorithms Every Data Scientist Should Know: Reservoir Sampling
japinli
08-17 774
you have a stream of items of large and unknown length that we can only iterate over once. Create an algorithm that randomly chooses an item from this stream such that each item is equally likely to be selected
蓄水池取样(Reservoir sampling)
console_log的博客
05-19 652
Reservoir samplingis a family ofrandomized algorithmsfor choosing asimple random sample, without replacement, ofkitems from a population of unknown sizenin a single pass over the items. The size of the populationnis not known to the algorithm and...
streaming_algorithms：各种流算法的高性能实现，包括Count-min草图，Top k，HyperLogLog，储层采样
02-05
4. 储层采样（Reservoir Sampling）： 储层采样是一种在未知大小的数据流中进行随机抽样的算法。当数据流到达时，算法会以一定概率替换现有样本，从而保证在数据流结束时，样本空间能代表整个数据流。这种方法尤其...
Reservior Sampling (蓄水池抽样算法)
chouisbo的博客
02-13 2196
蓄水池抽样问题是，从一个长度为n的流中随机选取k个元素，使得n个元素中的每个元素都以相同的概率被采样到，通常情况下n是一个未知的很大的数目，而且无法将其载入主存中。
高性能流算法实现详解：Count-min草图、Top k等
### 储层采样（Reservoir Sampling） 储层采样是一种随机抽样算法，用于从连续流中随机选择一个固定数量的样本。它特别适用于无法回溯数据流的场景。储层采样算法保持一个大小固定的数组（储层），这个数组中存放了...
水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)
博客
04-25 3137
文章目录应用场景算法步骤算法原理代码实现 应用场景 主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率。 算法步骤 水塘抽样的步骤是，只遍历一次，每次都考虑一个问题：当前元素是否被选中，选中后替换之前选中的哪一个元素。 采样过程： step1：首先将前k个元素全部选取。 step2：对于第i个元素(i>k)，以概率k/i来决定是否保留该元素，如果保留该元素的话，则随机丢弃掉原有的k个元素中的一个(即原来某个元素被丢掉的概率是1/
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
11-27
special-heatmap for MATLAB
Scheduling Algorithms: Enhancing Computer Performance
《Scheduling Algorithms》是由Peter Brucker教授编写的第五版书籍，包含了丰富的图表，深入探讨了调度算法的各个方面。" 本文主要涉及的知识点包括： 1. **调度算法历史**：调度算法最早在20世纪50年代被提出，...
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