加权专题
要在nginx中配置后端三个服务器的轮询和加权
要在nginx中配置后端三个服务器的轮询和加权，你可以按照以下步骤进行配置： 打开nginx的配置文件，一般位于/etc/nginx/nginx.conf或/etc/nginx/conf.d/default.conf。 在http块内添加一个upstream块用于定义后端服务器列表。例如，我们定义一个名为backend的upstream块： http {upstream backend
最小二乘、加权最小二乘 matlab实现
1. 定义 最小二乘： 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 。 最小二乘法还可用于曲线拟合，其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 加权最小二乘法： 一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待，而事
联邦学习【分布式机器学习技术】【①各客户端从服务器下载全局模型；②各客户端训练本地数据得到本地模型；③各客户端上传本地模型到中心服务器；④中心服务器接收各方数据后进行加权聚合操作，得全局模型】
随着计算机算力的提升，机器学习作为海量数据的分析处理技术，已经广泛服务于人类社会。 然而，机器学习技术的发展过程中面临两大挑战： 一是数据安全难以得到保障，隐私数据泄露问题亟待解决；二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业、部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享 ，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。 为了解决以上问题，谷歌提出联邦学习（FL，feder
【加权并查集】【只需要写merge其他直接模板】
Language: Default 食物链 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000KTotal Submissions: 54003 Accepted: 15803 Description 动物王国中有三类动物A,B,C，这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A吃B， B吃C，C吃A。 现有N个动物，以1－N编号。每个动物都是A,B,C中的
INFO：一种基于向量加权平均的高效优化算法【免费获取Matlab代码】
目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.背景 2022年，I Ahmadianfar受到基于向量加权平均方法启发，提出了加权平均向量优化算法（weIghted meaN oF vectOrs, INFO）。 2.算法原理 2.1算法思想 INFO 是一种修改过的加权平均方法，采用加权平均的思想来构建稳固的
Nginx: 负载均衡基础配置, 加权轮序, hash算法, ip_hash算法, least_conn算法
负载均衡 在真正的反向代理场景中，必然涉及到的一个概念，就是负载均衡所谓负载均衡，也就是将Nginx的请求发送给后端的多台应用程序服务器通常的应用程序服务器，后面的每台服务器都是一个同等的角色，提供相同的功能 用户发送一个request 到我们的这个负载均衡器(Nginx)负载均衡器会将这个请求发给后端的任何一台服务器它会依据一定的负载均衡算法去后端的三台服务器中选择其中的一台从而将
2-76 基于matlab的加权平均融合算法
基于matlab的加权平均融合算法，进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，提供图像融合客观评价指标，还给出3组珍贵的已配准的图像。程序已调通，可直接运行。 2-76 多模态医学图像融合 - 小红书 (xiaohongshu.com)
基于一阶高斯加权移动平均滤波器的软件设计
前言 一阶RC低通滤波器（巴特沃斯滤波）-CSDN博客 一阶高斯低通滤波器不是一个直接的概念（因为一阶滤波器通常不产生高斯型频率响应），这里我用软件的方式来模拟高斯低通滤波器的效果。 有纰漏请指出，转载请说明。 学习交流请发邮件 1280253714@qq.com 什么是高斯加权移动平均滤波 加权滤波： 使用一个权重向量来对窗口内的样本进行加权平均。这个权重向量定义了每个样本在平
python实现技术指标(简单移动平均，加权移动平均线，指数移动平均线)
移动平均线是最常见的技术指标，它能够去除时间序列的短期波动，使得数据变得平滑，从而可以方便看出序列的趋势特征。常见的移动平均线有简单移动平均线，加权移动平均线，指数移动平均线。 一. 简单移动平均(SMA) 简单移动平均线(Simple Moving Average)，很好理解，就是将过去n个窗口内的价格进行算术平均 S M A t ( n ) = 1 n ( X t − n + 1 + X
多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法
多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法 众所周知，F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。在分类问题中，常常将F1-score作为评价分类结果好坏的指标。它是精确率和召回率的调和平均数，值域为[0,1]。 F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R F_1=2*\frac{P*R}{P+R} F1=2∗P+RP∗R 其中，P代表着准确率（
离散点插值反距离加权法IDW C#实现
看了很多插值方法，总体来看写的都太复杂，简单应用的时候效率提不上去，数学不太好，只能套公式 1、反距离权重 (IDW) 插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。 设平面上分布一系列离散点，已知其坐标和值为Xi，Yi, Zi （i =1，2，…，n）通过距离加权值求z点值，则z值
从零开始理解AdaBoost算法：设计思路与算法流程（二）【权值更新与加权表决、数学公式】
设计思路 AdaBoost算法属于Boosting算法家族中的一种，其基本思路是将多个弱分类器组合成一个强分类器。 “强分类器”是指一个分类准确率较高的模型“弱分类器”则是指分类准确率略高于随机猜测的简单模型。 AdaBoost的核心思想是通过 加权 的方式逐步提高分类器的性能。 首先来看AdaBoost的数学表达，使用的是 加法模型 ： f ( x ) = ∑ m = 1 M α m
pytorch 加权CE_loss实现（语义分割中的类不平衡使用）
加权CE_loss和BCE_loss稍有不同 1.标签为long类型，BCE标签为float类型 2.当reduction为mean时计算每个像素点的损失的平均，BCE除以像素数得到平均值，CE除以像素对应的权重之和得到平均值。 参数配置torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,redu
uva 12232 - Exclusive-OR(加权并查集)
题目链接：uva 12232 - Exclusive-OR 题目大意：有n个数，一开始并不知道具体的值，现在进行Q次操作。 I u k：au的值为kI u v k：au⨁av=kQ k q1q2…qk：求q1⨁q2…⨁qk 对于Q操作不能确定的话输出"I don't know." 对于I操作矛盾的话则输出是第几条I操作出现矛盾的，并且停止后面所有的操作。 解题思路：加权并查集，f[x]
基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现（基于用户推荐、基于项目推荐、基于SlopeOne算法推荐、基于SVD算法推荐、混合加权推荐）
基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现（基于用户推荐、基于项目推荐、基于SlopeOne算法推荐、基于SVD算法推荐、加权混合推荐） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquery、bootstrap、webuploader、layer、ssh、mysql、navicat、mahout API等。 二、开发过程
【opencv练习09 - 图片线性加权融合】
/********************************************************测试程序 - 【线性融合，权值相加】时间：2016年8月13日********************************************************///博客自己实现void blending() { Mat src1, src2, dst; do
【CVPR 2020】用于目标检测的统一样本加权网络
喜欢就关注我们吧！ 随着CVPR 2020论文结果的公布，我们也将紧跟CVPR的步伐为大家带来一系列论文的解读。今天为大家解读的是一篇来自中科大和京东研究院关于目标检测的论文《Learning a Unified Sample Weighting Network for Object Detection》 喜欢的话，记得帮我们转发一下哦～ 摘要 区域采样或加权对于现代基于
【OpenCV C++】cvtColor将彩色图像转换为灰度图时，3个通道的灰度值是如何处理的？ 三个通道是如何加权计算的？三个通道取平均得到灰度图吗？
文章目录 在OpenCV中，使用cv::cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图时，3个通道的灰度值并不是简单地取平均值，而是通过加权平均的方法来计算的。 具体来说，灰度值是根据人眼对不同颜色敏感度的不同，使用加权公式计算得到的。 转换公式 通常使用的加权公式是： Gray=0.299×R+0.587×G+0.114×B 解释 R、G、B 分别代表红色、绿色和蓝色通道的
局部加权回归（Lowess）算法详解
文章目录 一、适用任务1.1 预测问题1.2 平滑问题 二、算法介绍2.1 算法思想2.2 参数讲解2.3 代码实现 参考资料 Lowess局部加权回归算法的主要思想为：在数据集合的每一点用低维多项式拟合数据点的一个子集，并估计该点附近自变量数据点所对应的因变量值，该多项式是用加权最小二乘法来拟合；离该点越远，权重越小。 该点的回归函数值就是由这个局部多项式得到，而用于加权最小二
异方差性以及加权最小二乘优化
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。对于异方差性的回归问题，需要用到加权最小二乘法。 以下内容转自：https://zhuan
Grad-CAM（梯度加权类激活图）
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种可视化技术，用于解释卷积神经网络（CNN）的决策过程。它通过生成类激活图（Class Activation Map，CAM）来突出显示对网络预测贡献最大的图像区域。以下是Grad-CAM的基本原理和流程： 原理： 梯度计算：Grad-CAM利用了神经网络在输出层对特定类别的梯度。这些梯
线性回归——局部加权回归
有时候样本的波动很明显，可以采用局部加权回归，如下图，红色的线为局部加权回归的结果， 蓝色的线为普通的多项式回归的结果。蓝色的线有一些欠拟合了。 多项式回归——多一些 高次项的回归 局部加权回归的方法如下，首先看线性或多项式回归的损失函数 很明显，局部加权回归在每一次预测新样本时都会重新确定参数，以达到更好的预测效果。当数据规模比较大的时候计算量很大，学习效率很低。并且局部加权回归也不是
【数据结构与算法】第十七、十八章：加权无向图、最小生成树（切分定理、贪心算法、Prim算法、kruskal算法）
17、加权无向图 加权无向图是一种为每条边关联一个权重值或是成本的图模型。 这种图能够自然地表示许多应用。 在一副航空图中，边表示航线，权值则可以表示距离或是费用。 在一副电路图中，边表示导线，权值则可能表示导线的长度即成本，或是信号通过这条线所需的时间。 此时很容易就能想到，最小成本的问题，例如，从西安飞纽约，怎样飞才能使时间成本最低或者是金钱成本最低？ 在下图中，从顶点0到顶点4有三条路径
PCG 梯度共轭(加权的DCT相位展开)相位解包裹 matlab 过程解析-加权最小二乘相位展开技术
1.代码 % check if the weight has the same size as psiif (~all(size(weight) == size(psi)))error('Argument error: Size of the weight must be the same as size of the wrapped phase');end%论文（公式 15）中的矢量 b
非加权图的单源最短路径问题（解法：BFS）以及BFS、DFS的简单实现
1、非加权图的单源最短路径问题（解法：BFS） 此问题可以利用Dijkstra算法求解时，只需要把所有边的权值看成1即可，但复杂度高。此处利用BFS加以求解。以下给定几个参数方便存储信息。 非加权单源最短路径解法：BFS start： 有向图中的计算的起始结点 dist： 存储结点到源结点的距离的数组，初始值为无穷大，虽然每条边权值都相等，但源结点到所求结点经过几条
加权图的单源最短路径问题——解法：DijKstra算法
问题都是老生常谈，不再介绍，此处给出算法思想（自己总结的，别人写好的）、以及代码实现。 1、自己总结算法思想 记新加入顶点的集合为S，余下顶点的集合为V-S. i、取一个起始顶点，加入S中。 ii、从V-S集合中，寻找出最短路径距离信息的结点，加入S集合中。 iii、对新加入S中的顶点，更新新加入顶点到V-S中邻接顶点的路径距离信息，