sweep operator

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066

博客提供了两篇文章的转载链接，分别为http://node101.psych.cornell.edu/Darlington/sweep.htm和https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066 。
15000行C++代码，我实现了一个完整的JVM虚拟机（含GC和JIT）
weixin_45715405的博客
12-15 22
本文介绍了StdJVM项目，这是一个精简的JVM实现，用C++编写，完整实现了栈式虚拟机的核心功能。项目采用模块化设计，包括字节码执行、垃圾回收、JIT编译等子系统。重点讲解了栈式虚拟机的执行模型和Value类型系统的实现，展示了如何通过tagged union高效管理多种数据类型。该项目适合开发者学习虚拟机核心技术，如内存管理、动态编译等。通过分析其设计思路和代码实现，读者可以深入理解JVM的工作原理。
Flink源码剖析：flink-metrics-core
foureyes
04-09 1701
文章目录1. flink-metrics-core2. 指标 Reporters2.1 flink-metrics-dropwizard2.2 flink-metrics-graphite2.2.1 配置2.3 flink-metrics-influxdb2.3.1 influxdb基本概念2.3.2 Reporter实现2.3.3 配置2.4 flink-metrics-prometheus2....
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计
Kanny
12-26 6541
简介 本篇博客主要介绍如何利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计，并进行R代码的实现。这里主要是使用Sweep Operator来实现。首先感谢我的队友JB大哥、xiaojj舍友以及杰哥，大家的共同努力，才完成了这份作业。 关于Sweep Operator来做Multiple Regression，说的比较好的是下面这个网站，大家可以先进行学习（因为后面算法的核心就是这个）： The SWE...
A Tutorial on the SWEEP Operator–读书笔记
chiechie的博客
07-08 1627
算法原理对线性回归的最小二乘解，涉及到求矩阵的逆(XTX)−1(X^TX)^{-1}， 1.原始的矩阵求逆的方法–Gauss Jordan消去法，使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存,存放变化时的右矩阵A−1A^{-1}. 2.sweep算法对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明：（1）对于矩阵A,其扩展矩阵[A|I][A|I]
Garbage Collection | Mark-Sweep算法
sweeterer的博客
10-10 7783
这是第一种用于自动内存管理的算法，标记-清扫（mark-sweep）算法【McCartby ，1960】.在这一方案下，内存单元并不会在变成垃圾的同时立刻回收，而是保持不可到达和未被发现的状态，直到所有可用的内存都耗尽。如果此时再次出现对新单元的请求，系统会暂时挂起“有用”的程序，并调用垃圾收集例程，将堆中所有当前并未使用的单元清扫回自由单元池中。标记-清扫算法依靠
R语言与统计分析
热门推荐
小飞侠的博客
12-16 1万+
R语言与统计分析 汤银才 主编 高等教育出版社 二○○八年五月 内容介绍 本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概 念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过 具体的例子说明统计问题求解的过程. 本书注重思想性、实用性和可操作性. 在内容的安排上不仅包含了基础统 计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验，还包括的非参数统计分...
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——2. 进行估计参数的方差估计
Kanny
12-29 2752
本篇文章接着上一篇：利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计 在利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计之后，我们如何来看我们估计参数的准确性呢（也就是为这些参数再估计一个方差）？ 这里就不介绍boostrap与jackknife方法来进行估计。我们介绍另一种：使用Fisher信息阵来进行估计的方法：其实核心就一个，对估...
Flink随笔 Grafana InfluxDB 监控
xiaoliu_1的博客
03-23 1673
介绍 Flink 提供了很多的metrics ，和reporter ，官方地址： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metrics.html#io https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/deployment/metric_reporters.html#influxdb-orgapacheflinkmetricsinfl...
Plane Sweeping | 平面扫描
double_ZZZ的博客
01-13 1852
输入：一系列经过校准的照片以及拍摄相机对应的投影矩阵 假设(定义)：所有物体只有漫反射，有一个虚拟相机cam x，定义一个近平面和一个远平面，在这之间物体被一系列密集的平行平面划分 核心思想 如果平行平面足够密集，物体表面的任意一点p一定位于某平面Di上，可以看到p的相机看到点p必定是同一颜色；假设与p在同一平面的另一点p’，不位于物体表面，则投影到每个相机上呈现的颜色不同， 于是Plane Sweeping算法假设： 对于平面上任意一点p，其如果投影到每个相机上的颜色均相同，那么可以说这个点很大.
扫除算法（sweep）求逆矩阵
JimYe的专栏
11-21 6641
高斯约旦消去法是求矩阵逆的一种常用算法，但使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存存放变化时的右矩阵A-1。 而扫除变化时对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明： 使用高斯约旦消去法，当左边的矩阵变为单位矩阵时，右边就得到原来左边矩阵的逆矩阵。如果第1步变第1列为基向量，得 当然，第1步不一定要变第1列为基向量，如果
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
12-22
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
<--- Last few GCs ---> [12460:000001D2A4E083F0] 194669 ms: Mark-sweep 1958.1 (2095.3) -> 1949.8 (2093.4) MB, 569.6 / 0.0 ms (average mu = 0.120, current mu = 0.047) allocation failure scavenge might not succeed [12460:000001D2A4E083F0] 195655 ms: Mark-sweep 1964.7 (2094.8) -> 1953.4 (2096.9) MB, 930.8 / 0.0 ms (average mu = 0.081, current mu = 0.056) allocation failure scavenge might not succeed <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF7484E15AF v8::internal::CodeObjectRegistry::~CodeObjectRegistry+122159 2: 00007FF74846B376 DSA_meth_get_flags+64118 3: 00007FF74846C3F2 DSA_meth_get_flags+68338 4: 00007FF748DA3204 v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+116 5: 00007FF748D8D7CD v8::SharedArrayBuffer::Externalize+781 6: 00007FF748C30D8C v8::internal::Heap::EphemeronKeyWriteBarrierFromCode+1468 7: 00007FF748C2DEA4 v8::internal::Heap::CollectGarbage+4244 8: 00007FF748C2B820 v8::internal::Heap::AllocateExternalBackingStore+2000 9: 00007FF748C49530 v8::internal::FreeListManyCached::Reset+1408 10: 00007FF748C49BE5 v8::internal::Factory::AllocateRaw+37 11: 00007FF748C5F4AF v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewRawTwoByteString+79 12: 00007FF748A429FD v8::internal::String::SlowFlatten+477 13: 00007FF7487AD4CB v8::internal::WasmTableObject::Fill+603 14: 00007FF748DACFA6 v8::String::Utf8Length+22 15: 00007FF74848C10D v8::internal::Malloced::operator delete+17149 16: 00007FF748D5DBC6 v8::internal::Builtins::code_handle+172806 17: 00007FF748D5D7B9 v8::internal::Builtins::code_handle+171769 18: 00007FF748D5DA7C v8::internal::Builtins::code_handle+172476 19: 00007FF748D5D8E0 v8::internal::Builtins::code_handle+172064 20: 00007FF748E30FC1 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+494641 21: 000001D2A8BDE55F 运行不起来怎么办
08-23
### 增加Node.js堆内存限制 Node.js默认的堆内存限制可能不足以处理大型项目或复杂的构建过程，导致出现`FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory`错误。可以通过以下几种方法来解决这个问题： #### 方法一：使用`increase-memory-limit`插件 1. 安装`increase-memory-limit`插件： ```bash npm install -g increase-memory-limit ``` 2. 在项目目录中运行该插件： ```bash increase-memory-limit ``` 这将自动调整Node.js的最大堆内存限制，使其适应当前项目的需要[^4]。 #### 方法二：手动设置Node.js堆内存 1. 在启动Node.js应用时，使用`--max-old-space-size`参数来增加堆内存限制。例如，将堆内存增加到4GB： ```bash node --max-old-space-size=4096 your_script.js ``` 这里`4096`表示4GB的内存，可以根据需要调整这个数值[^3]。 #### 方法三：优化代码和依赖项 1. **减少全局依赖**：确保只安装必要的全局依赖项，避免不必要的全局包占用过多内存。 2. **优化构建配置**：检查并优化构建工具（如Webpack、Vite等）的配置文件，减少不必要的插件和加载器。 3. **分块打包**：对于大型项目，可以考虑使用代码分割（code splitting）技术，将代码分成多个小块，减少单次加载的代码量。 4. **使用懒加载**：对于不常用的模块，可以使用懒加载技术，按需加载这些模块。 #### 方法四：升级Node.js版本 1. **升级到最新版本**：Node.js的某些版本对内存管理进行了优化，升级到最新的稳定版本可能会解决内存溢出问题。可以通过以下命令升级Node.js： ```bash nvm install --lts ``` 或者安装特定版本： ```bash nvm install 18.16.0 ``` 这里以使用`nvm`（Node Version Manager）为例，可以根据实际情况选择合适的版本管理工具[^3]。 #### 方法五：监控和调试内存使用 1. **使用Chrome DevTools**：通过Chrome DevTools的Performance面板监控内存使用情况，找出内存泄漏或高内存消耗的部分。 2. **使用Node.js内置工具**：Node.js提供了内置的性能监控工具，可以通过以下命令启用： ```bash node --inspect-brk -r ts-node/register your_script.ts ``` 然后使用Chrome DevTools连接到调试器，分析内存使用情况[^3]。 ### 结论 通过上述方法，可以有效解决Node.js应用运行时JavaScript堆内存溢出的问题。根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法进行优化，以确保应用稳定运行。
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