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 6540
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Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
电力系统采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-22
【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“采用有源电力滤波器抑制谐波”的主题，基于Simulink平台开展电力系统谐波治理的仿真实现研究。通过构建有源电力滤波器（APF）的仿真模型，重点分析其在补偿电流谐波、改善电能质量方面的性能，尤其关注并联型有源滤波器在降低系统总谐波畸变率（THD）方面的作用。文中可能涉及谐波检测方法（如SRF同步参考坐标法）、电流跟踪控制策略及系统整体仿真验证，旨在展示APF在实际电力系统中抑制非线性负载产生的谐波电流的有效性。; 适合人群：电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的高校学生、研究人员及从事电能质量治理的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程设计或毕业设计中关于谐波治理的仿真模块搭建；②为科研项目中电能质量提升方案提供Simulink建模仿真参考；③帮助理解有源滤波器的工作原理及其在工业场景中的应用价值。; 阅读建议：建议结合Simulink软件动手实践，重点关注APF控制策略的实现细节与仿真结果分析，同时可拓展学习无功补偿、混合滤波器等关联技术以深化理解。
基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip
12-22
基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip
C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目，包含选择题、多选题、判断题，并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率
12-22
C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目（选择题、多选题、判断题），并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq616491978/article/details/139642075 主要功能： ①C++考试常见题目； ②支持多题库导入及选择； ③支持保存答题记录； ④支持查看历史答题记录； ⑤支持使用AI分析参考答案。
74LS138译码器在通信与网络中
12-22
源码地址： https://pan.quark.cn/s/c89c7053b41f 是什么？ ET-Network-Module 一个从 ET 6.0 中梳理出来的多次重构了的，使用 asmdef 模块化了的网络模块 为什么？ 方便在不需要接入 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便在不喜仰或是不习惯 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便用户与自己喜欢的任意框架缝合 在无 MVC(S) 、无热重载需求的；只期望简单的、按原有直觉开发的情景下有用 学习目的：学习大型游戏网络框架，学习重构网络框架 有什么？ 一个仅供测试的、原滋原味的 ET6.0 server 保留 Google Protobuf net + TCP + RPC/非 RPC 等特性，并与 ET Server 正常通信 使用 Unity Assembly Definition File 拆分的网络模块，详见下图： 简化了的、适配 MonoBehaviour 的非 RPC 消息处理器生成、订阅工作流 提供了 .proto 转 .cs 的一键生成工具 没有什么？ 没有了 ET Entity 的概念 没有 ECS 各种跳跃式的分工程开发模式，回到了常规的 Unity 开发 如何安装？ Clone 本项目，将文件夹 ET Network Module 放置到自己的工程 如果之前有脚本调用 OuterMessage.cs 将该脚本所在文件夹改名，加上一个波浪号（方便网络模块完成编译） 删除 ET Network Module/Generated 文件夹，删除示例消息和消息处理器 与后台约定，将 outermessage.proto 中 ping 消息体置顶 （ 重要 ） 使用 Tools/.pr...
基于SpringBoot与微信小程序的垃圾分类系统设计与实现（附源码、数据库及论文）
12-22
本设计项目聚焦于一款面向城市环保领域的移动应用开发，该应用以微信小程序为载体，结合SpringBoot后端框架与MySQL数据库系统构建。项目成果涵盖完整源代码、数据库结构文档、开题报告、毕业论文及功能演示视频。在信息化进程加速的背景下，传统数据管理模式逐步向数字化、系统化方向演进。本应用旨在通过技术手段提升垃圾分类管理工作的效率，实现对海量环保数据的快速处理与整合，从而优化管理流程，增强事务执行效能。 技术上，前端界面采用VUE框架配合layui样式库进行构建，小程序端基于uni-app框架实现跨平台兼容；后端服务选用Java语言下的SpringBoot框架搭建，数据存储则依托关系型数据库MySQL。系统为管理员提供了包括用户管理、内容分类（如环保视频、知识、新闻、垃圾信息等）、论坛维护、试题与测试管理、轮播图配置等在内的综合管理功能。普通用户可通过微信小程序完成注册登录，浏览各类环保资讯、查询垃圾归类信息，并参与在线知识问答活动。 在设计与实现层面，该应用注重界面简洁性与操作逻辑的一致性，在满足基础功能需求的同时，也考虑了数据安全性与系统稳定性的解决方案。通过模块化设计与规范化数据处理，系统不仅提升了管理工作的整体效率，也推动了信息管理的结构化与自动化水平。整体而言，本项目体现了现代软件开发技术在环保领域的实际应用，为垃圾分类的推广与管理提供了可行的技术支撑。 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！
创新独家基于GA-HIDMSPSO优化K近邻(KNN)分类预测(GA-HIDMSPSO-KNN)研究（Matlab代码实现）
12-22
【创新独家】基于GA-HIDMSPSO优化K近邻(KNN)分类预测(GA-HIDMSPSO-KNN)研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）优化K近邻（KNN）分类预测模型的研究，重点在于通过GA-HIDMSPSO算法对KNN的关键参数进行智能寻优，以提升分类精度与模型性能。研究提供了完整的Matlab代码实现，涵盖了算法设计、参数优化、分类预测流程及实验验证，适用于模式识别、机器学习等领域的分类任务。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与改进粒子群算法的局部精细化搜索优势，有效克服传统KNN中参数选择依赖经验的问题。; 适合人群：具备一定机器学习与优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师，尤其适合关注智能优化与分类模型结合的研究者； 使用场景及目标：①用于提升KNN分类器在复杂数据集上的预测准确率；②为智能优化算法在机器学习参数调优中的应用提供实践案例；③支持科研复现、算法改进与学术论文撰写； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注GA-HIDMSPSO的优化机制与KNN参数调优的耦合设计，可通过更换数据集进行实验验证与性能对比，进一步掌握算法的泛化能力与调参技巧。
【汽车电子架构】基于敏捷开发的迭代式软件设计：面向智能网联汽车的高效开发流程与跨领域实践
12-22
内容概要：本文系统介绍了敏捷开发在汽车电子架构设计中的应用背景、核心理念及其相较于传统瀑布式开发的优势。文章从传统开发流程存在的问题切入，阐述了敏捷开发兴起的原因，并深入解析《敏捷软件开发宣言》提出的四大价值观：个体和互动高于流程和工具、工作的软件高于详尽的文档、客户合作高于合同谈判、响应变化高于遵循计划。重点强调敏捷开发以迭代为核心实践方式，通过小步快跑、持续交付可运行软件、频繁获取反馈来应对需求变化，提升开发效率与客户价值。同时展示了敏捷开发在互联网和汽车行业的广泛应用，如苹果、谷歌、博世、奔驰等企业的成功实践，证明其在智能化转型中的普适性和有效性。; 适合人群：从事汽车电子、嵌入式系统开发的工程师，以及对敏捷开发感兴趣的项目经理、产品经理和技术管理者；具备一定软件开发背景，希望提升开发效率和团队协作能力的专业人士。; 使用场景及目标：①理解敏捷开发相对于传统瀑布模型的核心优势；②掌握敏捷开发四大价值观的内涵及其在实际项目中的体现；③借鉴行业领先企业的敏捷转型经验，推动团队或组织的敏捷实践；④应用于智能汽车、车联网等快速迭代系统的开发流程优化。; 阅读建议：此资源侧重理念与实践结合，建议读者结合自身开发流程进行对照反思，在团队中推动敏捷思想的落地，注重沟通协作机制建设，并从小范围试点开始逐步实施迭代开发。
<--- 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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