sweep operator

最新推荐文章于 2021-03-23 12:43:08 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据科学
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 。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如何实时监控 Flink 和你的 Job？
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 2045
当将 Flink Job Manager、Task Manager 都运行起来了，并且也部署了不少 Flink Job，那么它到底是否还在运行、运行的状态如何、资源 Task Manager 和 Slot 的个数是否足够、Job 内部是否出现异常、计算速度是否跟得上数据生产的速度 等这些问题其实对我们来说是比较关注的，所以就很迫切的需要一个监控系统帮我们把整个 Flink 集群的运行状态给展示出来...
Unity3d 周分享（22期 2019.8.30 ）
游戏路上的小学生
09-29 7491
选自过去1~2周 自己所看到外文内容：https://twitter.com/unity3d 和各种其他博客来源吧 早就有了，抱歉才发！ 1、 Unity Transform 性能优化摘要 https://qiita.com/sator_imaging/items/ff5811885f515a0a4998 由于我有机会在逐帧的基础上处理大量的Transform ，我想总结一下...
A Tutorial on the SWEEP Operator–读书笔记
chiechie的博客
07-08 1599
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]
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 6366
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...
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 2626
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...
扫除算法（sweep）求逆矩阵
JimYe的专栏
11-21 6593
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
Garbage Collection | Mark-Sweep算法
sweeterer的博客
10-10 7754
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
Flink随笔 Grafana InfluxDB 监控
xiaoliu_1的博客
03-23 1649
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...
Flink源码剖析：flink-metrics-core
foureyes
04-09 1658
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....
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...
【GitHub面试题解析】涵盖选择题、判断题及简答：提升Git与GitHub操作技能的综合试题集
07-30
内容概要：本文档是关于GitHub面试试题及其答案的汇总，涵盖了单项选择题、多项选择题、判断题、简答题和讨论题五个部分。内容涉及GitHub的基本操作（如创建仓库、分支管理、提交更改）、常用命令（如`git add`、`git pull`、`git fetch`等）、功能特性（如Issue、Pull Request流程、安全功能）以及与GitHub相关的最佳实践（如SSH连接、文档维护、冲突解决）。通过这些题目，帮助求职者全面掌握GitHub的核心概念和实际应用。 适合人群：正在准备技术面试，特别是涉及Git或GitHub相关职位
【SAP企业管理】基于4A架构的成本中心与利润中心对比分析：业务-系统-数据-技术协同的精细化管理工具设计
07-30
内容概要：文章基于4A架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构），对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上，成本中心是成本控制的责任单元，负责成本归集与控制，而利润中心是利润创造的独立实体，负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面，两者都依托于SAP的CO模块，但功能有所区分，如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理，利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中，成本中心与利润中心存在多对一的关系，交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术，支持实时核算与跨系统集成。总结来看，成本中心和利润中心在4A架构下相互关联，共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群：从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员，以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标：①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制；②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心，优化业务流程；③提升企业对成本和利润的精细化管理水平，支持业务决策。 其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了具体的应用场景和技术实现方式，有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
永磁同步电机三闭环自抗扰控制：ADRC、PID与MATLAB Sumlink的综合应用
07-30
永磁同步电机(PMSM)的三闭环控制系统，该系统将位置环和速度环整合为一个二阶自抗扰控制器(ADRC)，并使用传统的PID控制器来管理电流环。文中不仅提供了具体的MATLAB/Simulink实现方法，还深入探讨了关键参数调整技巧以及实际应用中的注意事项。特别强调了ADRC参数设置对系统稳定性的影响，提出了频率法初调与时域细调相结合的方法论。此外，针对空载启动过程中可能出现的问题，给出了有效的解决方案，确保系统的平稳过渡。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员，尤其是希望深入了解ADRC与PID联合控制机制的研究者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是提高电机控制精度，减少外部干扰带来的影响，同时优化启动性能。 其他说明：文中提到的代码片段展示了ADRC和PID的具体实现方式，对于理解和实践非常有价值。需要注意的是，在实际项目中，除了理论计算外，还需要进行大量的实验验证才能获得最佳效果。
光伏储能虚拟同步发电机J和D参数协同自适应控制仿真模型研究
07-30
内容概要：本文详细探讨了基于J和D参数协同自适应控制的光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型。主要内容涵盖自适应控制、VSG控制（包括有功频率环、无功电压环、电压电流双闭环控制、三相参考电压合成、SPWM控制）、光伏PV的最大功率跟踪以及蓄电池储能的双闭环控制。文中通过具体的仿真工况展示了该模型在不同情况下的优异表现，如VSG有功功率和直流母线电容电压的无静差跟踪能力。 适合人群：从事新能源发电、电力电子、自动化控制等领域研究的技术人员和科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏储能系统控制机制的研究人员和技术开发者，旨在提供一种高效的能量管理和稳定的电力输出解决方案。 其他说明：文章不仅介绍了理论背景，还提供了简化的代码示例帮助理解各控制环节的具体实现方法。这对于实际工程应用和进一步研究都有重要参考价值。
COMSOL多物理场耦合模拟锂枝晶生长：电场、流场与浓度场的交互影响及调控机制
07-30
利用COMSOL软件进行锂枝晶生长的多物理场耦合模拟研究。首先，通过相场方法建立了锂枝晶生长的基础模型，考虑了电势场和浓度场的影响。接着引入流场因素，探讨了流体运动对锂枝晶形态演变的作用，特别是流体剪切力对枝晶生长方向和速度的影响。随后讨论了不同电压策略（如恒压、脉冲电压）对枝晶生长的调控效果，揭示了脉冲电压能够有效减少枝晶形成并提高电池安全性。此外还涉及了随机形核现象以及焊接熔池模型的应用，展示了多枝晶系统中复杂的相互作用规律。 适合人群：从事锂电池研究的专业人士、材料科学家、物理学家及相关领域的研究生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解锂枝晶生长机制及其调控手段的研究人员；旨在为改善锂电池性能提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供了具体的数学公式和程序代码片段，便于读者理解和复现相关实验。同时强调了多物理场耦合模拟对于理解复杂自然现象的重要性。
langchain4j-web-search-engine-google-custom-1.0.0-beta4.jar中文文档.zip
07-30
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
太阳能充电SCH与PCB与BOM
最新发布
07-30
太阳能充电SCH与PCB与BOM
飞度电感均衡技术：三节电池智能管理与Sfunction逻辑运算解析
07-30
飞度电感均衡技术在三节电池管理中的应用。首先概述了飞度电感均衡技术的概念，指出它是一种用于多节电池的智能充放电控制方法，旨在解决因内阻、使用情况等因素导致的电池电压、电量不一致的问题。接着，文章以三节电池为例，解释了如何通过电感元件和控制电路实现电池组的均衡充放电。重点在于内附的控制逻辑，特别是利用sfunction（状态函数）进行逻辑运算，实时监测并调整各节电池的状态。最后，提供了一个MATLAB代码片段，展示了部分控制逻辑的具体实现。 适合人群：从事电池管理系统设计、电动汽车、无人机等领域研发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和实现多节电池智能管理系统的场合，如电动汽车、无人机、移动机器人的电池管理系统设计。目标是提高电池组的使用寿命和性能。 其他说明：文中提供的代码片段仅为示例，在实际应用中需要根据具体硬件和需求进行修改和优化。
PS D:\zhWork\202501gsykj\control_map> npm run serve > app@0.1.0 serve D:\zhWork\202501gsykj\control_map > vue-cli-service serve Browserslist: caniuse-lite is outdated. Please run: npx update-browserslist-db@latest Why you should do it regularly: https://github.com/browserslist/update-db#readme INFO Starting development server... [38%] building (468/774 modules) [38%] building (520/834 modules) <--- Last few GCs ---> [20640:00000273A8053440] 55748 ms: Mark-sweep (reduce) 4091.0 (4101.5) -> 4090.5 (4103.0) MB, 644.1 / 0.0 ms (average mu = 0.219, current mu = 0.008) allocation failure scavenge might not succeed [20640:00000273A8053440] 56391 ms: Mark-sweep (reduce) 4091.5 (4102.0) -> 4091.0 (4103.5) MB, 638.4 / 0.0 ms (average mu = 0.122, current mu = 0.008) allocation failure scavenge might not succeed <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: MarkCompactCollector: young object promotion failed Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF62825412F napi_wrap+133311 2: 00007FF6281EDD06 SSL_get_quiet_shutdown+63062 3: 00007FF6281EEB9D node::OnFatalError+301 4: 00007FF628AD19CE v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+94 5: 00007FF628AB67BD v8::SharedArrayBuffer::Externalize+781 6: 00007FF62895FFCC v8::internal::Heap::EphemeronKeyWriteBarrierFromCode+1516 7: 00007FF62894AA4B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+59739 8: 00007FF62892FD1F v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+56975 9: 00007FF628943A0B v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+31003 10: 00007FF62893AAED v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+6285 11: 00007FF628942C5E v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+27502 12: 00007FF628946CAB v8::internal::NativeContextInferrer::Infer+43963 13: 00007FF6289506A2 v8::internal::ItemParallelJob::Task::RunInternal+18 14: 00007FF628950631 v8::internal::ItemParallelJob::Run+641 15: 00007FF628923C93 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+7683 16: 00007FF62893AF9C v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+7484 17: 00007FF6289397D4 v8::internal::MarkCompactCollector::EnsureSweepingCompleted+1396 18: 00007FF628937348 v8::internal::MarkingWorklists::SwitchToContextSlow+87224 19: 00007FF628965DB1 v8::internal::Heap::LeftTrimFixedArray+929 20: 00007FF628967EA5 v8::internal::Heap::PageFlagsAreConsistent+789 21: 00007FF62895D0C1 v8::internal::Heap::CollectGarbage+2049 22: 00007FF62895B2C5 v8::internal::Heap::AllocateExternalBackingStore+1349 23: 00007FF628975155 v8::internal::GCIdleTimeHandler::ShouldDoContextDisposalMarkCompact+1029 24: 00007FF6289755A5 v8::internal::Factory::AllocateRaw+37 25: 00007FF62898AC9E v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewStruct+94 26: 00007FF628983A95 v8::internal::Factory::NewStackTraceFrame+53 27: 00007FF6289AD0E2 v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+2354 28: 00007FF6289AC971 v8::internal::Isolate::CaptureSimpleStackTrace+449 29: 00007FF6289AC0BD v8::internal::Isolate::CaptureAndSetSimpleStackTrace+45 30: 00007FF6289A28A0 v8::internal::MessageLocation::MessageLocation+3664 31: 00007FF6289A63BC v8::internal::MessageFormatter::Format+13100 32: 00007FF62897ADB6 v8::internal::Factory::NewError+134 33: 00007FF628984AF2 v8::internal::Factory::NewTypeError+162 34: 00007FF6289A6561 v8::internal::MessageHandler::MakeMessageObject+337 35: 00007FF6286ABF7C v8::internal::interpreter::JumpTableTargetOffsets::iterator::operator=+9596 36: 00007FF628B5CDFD v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+474253 37: 00007FF628AED1C9 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+16473 38: 00007FF628AF2FC2 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+40530 39: 000003A4DA668D10 npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 134 npm ERR! app@0.1.0 serve: `vue-cli-service serve` npm ERR! Exit status 134 npm ERR! npm ERR! Failed at the app@0.1.0 serve script. npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above. npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! D:\softwareInstall\nvmInstall\nodejs\node_cache\_logs\2025-07-19T09_57_38_062Z-debug.log
07-20
我们正在解决Vue CLI serve启动时报"JavaScript heap out of memory"错误的问题。 根据引用[1]和[2]，这个问题通常是由于项目文件增多，导致内存占用增加，超过了Node.js默认的内存限制。 解决方案的核心是增加...
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