漂移专题
如何校准实验中振镜频率的漂移
在实验过程中，使用共振扫描振镜（如Cambridge Technology的8kHz振镜）时，频率漂移是一个常见问题，尤其是在温度变化或长期运行的情况下。为了确保实验的准确性和稳定性，我们需要采取有效的校准措施。本文将介绍如何监测、调节和校准振镜频率，以减少漂移对实验结果的影响。 1. 温度管理和稳定性控制 振镜的频率变化与温度密切相关，温度的升高会导致机械结构的变化，进而影响振镜的共
数据漂移分类——稚嫩版
概念漂移虚拟概念漂移 虚拟概念漂移中分类边界不变的原因是，把分类边界归为网站特征所有，理解为是有网站流量特有的特征构建出来的，但是实际上并不是，网络等因素导致的流量变化也是最终分类边界形成的影响之一，所以我认为，无论是虚拟概念漂移还是单纯的概念漂移，都是会导致分类边界发生变化的
MySQL5.7.36之高可用架构部署-MHA-VIP漂移
1、创建文件 vi /usr/local/bin/master_vip_mysql_mha #!/usr/bin/env perluse strict;use warnings FATAL => 'all';use Getopt::Long;my ($command, $ssh_user, $orig_master_host, $orig_master_i
均值漂移算法原理及Python实践
均值漂移算法（Mean Shift Algorithm）是一种基于密度的非参数聚类算法，其原理主要基于核密度估计和梯度上升方法。以下是均值漂移算法原理的详细解析： 1. 基本思想 均值漂移算法的基本思想是通过迭代地更新数据点的位置，使得数据点向密度较高的区域移动，最终聚集成簇。算法假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，目标是找到任一样本点密度增大的最快方向（即Mean Shift方向），
Python | C++漂移扩散方程和无风险套利公式算法微分
🎯要点 🎯漂移扩散方程计算微分 | 🎯期权无风险套利公式计算微分 | 🎯实现图结构算法微分 | 🎯实现简单正向和反向计算微分 | 🎯实现简单回归分类和生成对抗网络计算微分 | 🎯几何网格计算微分 🍇Python和C++计算微分正反向累积 算法微分在机器学习领域尤为重要。例如，它允许人们在神经网络中实现反向传播，而无需手动计算导数。 计算微分的基础是复合函数偏导数链式法则提供
k8s Pods漂移时间配置
默认为300秒 apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: my-testspec:replicas: 1selector:matchLabels:app: my-apptemplate:metadata:labels:app: my-appspec:containers:- name: my-containerimage: ng
磁盘管理后续——盘符漂移问题解决
之前格式化磁盘安装了文件系统，且对磁盘做了相应的挂载，但是服务器重启后挂载信息可能有问题，或者出现盘符漂移、盘符变化、盘符错乱等故障，具体是dev/sda, sdb, sdc 等等在某些情况下会混乱掉 比如sda变成了sdb或者sdc变成了sdb等等，这样无形中会导致磁盘设备管理的混乱， 最常见的比如Linux服务器重启后，服务器自检错误，启动失败，进入紧急救援模式、文件 系统没被挂载，应用程序或
解决陀螺仪角度漂移问题 三轴陀螺仪和六轴陀螺仪的区别
陀螺仪角度漂移是指在使用陀螺仪时，由于各种误差和不完美的因素导致测量的角度随时间发生偏移。为了解决陀螺仪角度漂移问题，可以考虑以下几种方法:1.零位校准(Zero Calibration):陀螺仪在使用前可以进行零位校准，即在没有角速度输入时，将测量值归零。通过定期进行零位校准，可以减少角度漂移的影响。2.温度补偿(Temperature Compensation):陀螺仪的性能受环境温度的影响较
【机器学习】机器学习学习笔记 - 无监督学习 - k-means/均值漂移聚类/凝聚层次聚类/近邻传播聚类 - 05
pdf在线免费转word文档 https://orcc.online/pdf 不限次数、免费不需要注册。 无监督学习 (聚类) 聚类是一种无监督学习方法，是将数据划分为若干个簇，使得簇内的点尽可能相似，簇间尽可能不相似。 k-means 聚类 k-means 聚类算法是一种迭代算法，它会不断地寻找最佳的 k 值，然后将数据分配到这些簇中。聚类算法的优点是简单，易于实现，并且对数据维度的要
华为交换机防MAC地址漂移原理和实验
MAC地址漂移： MAC地址飘逸也就是我们经常说的拓扑地址翻摆，交换机的不同接口可能在很短的时间内反复学习到同一个MAC地址，例如交换网络中交换机网线被误接或配置错误形成了环网；网络中某些非法用户仿冒合法的MAC地址进行MAC地址攻击。 MAC地址防漂移功能： 配置了MAC地址防漂移的功能后，可以保证一个MAC地址的表项仅可在一个正确的接口上学习到，防止仿冒合法主机的MAC地址的入侵而改变该
Zabbix监控LVS状态及Keepalived VIP漂移
一、监控目标 lvs的每秒会话连接数 lvs的每秒包转发数 lvs每秒转发带宽 VIP切换情况 keepalived进程的存活 二、zabbix_sender汇报脚本 主要汇报内容： 会话连接数，每秒包转发数，每秒转发带宽，VIP值 采用zabbix_sender+trapper的模式上报数据，在进一步探讨之前有必要先了解下什么是zabbix_sender+trapper模式 ,介绍如下
酷得单片机方案 2.4G儿童遥控漂移车
电子方案开发定制，我们是专业的 东莞酷得智能单片机方案之2.4G遥控玩具童车具有以下比较有特色的特点： 1、内置充电电池：这款小车配备了可充电的电池，无需频繁更换电池，既环保又方便。充电方式可能为USB充电或者专用的充电器充电，具体需要查看产品说明。 2、50米遥控距离：这款小车的遥控距离达到了50米，可以在较大的范围内进行遥控操作，增加了玩耍的乐趣。 3、可做左右平移运动
云平台宿主机系统漂移分析
ntp时间同步机制 宿主机上ntp client每隔最小时间间隔64s，最大时间间隔1024s与ntpd server保持时间同步，当ntp client 与ntd server时间偏差为｜+-10｜s，立马纠正client ntp的时间与 ntp server保持一致。 宿主机时间异常判定 宿主机ntp client 并发去访问五个ntp servers，告警机制检测这五次中有一次nt
载流子漂移 扩散解说
根据我的理解，漂移是指在电场作用下的运动，扩散是指在浓度差驱使下的运动。在PN结中，P区由于富含空穴，N区富含电子，电子向P区扩散，于是在PN结P处累积了N区扩散来的电子，而N区因电子转移到P区变成空穴剩余。在结处，从N区转移到P区的电子和N区剩余的空穴构建了一个内建电场，当N区向P区扩散的电子数目达到一定程度的时候，内建电场的强度刚好增长到不能使更多的电子扩散到P区，于是在PN结处形成一个动态平
【计算机视觉】目标跟踪| Meanshift均值漂移算法详细介绍|附代码
0、前言 在上篇文章【计算机视觉】目标跟踪| 光流算法详细介绍|附代码中，主要介绍了生成式目标追踪算法之一：光流法（optical flow)。在这篇文章中我们将介绍生成式算法的第二种算法：Meanshift均值漂移算法. 一、介绍&基本原理 背景： Meanshift算法是Fukunaga于1975年提出的，其基本思想是利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。到了1995年，YizongCh
LLM Drift(漂移), Prompt Drift Cascading(级联)
原文地址：LLM Drift, Prompt Drift & Cascading 提示链接可以手动或自动执行；手动需要通过 GUI 链构建工具手工制作链。自治代理在执行时利用可用的工具动态创建链。这两种方法都容易受到级联、LLM 和即时漂移的影响。 2024 年 2 月 23 日 在讨论大型语言模型（LLM）时，术语“LLM漂移”、“提示漂移”和“级联漂移”通常指的是模型性能随时间或条件变
Python 中具有漂移的指数布朗运动；模拟股票价格的未来分布，以预测股票的未来价值
一、说明 随机过程是由概率定律生成的一系列事件或路径。也就是说，随机事件可以随着时间的推移而发生，但受特定的统计和概率规则的约束。主要的随机过程是随机游走或布朗运动。这个过程可以用来预测许多变量，这些变量似乎遵循随机趋势，但受到概率定律的限制。 图片来源：内在价值 二、赋予动机
OpenCV的双边模糊和均值漂移
双边模糊 双边滤波是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。 双边滤波器之所以能够做到在平滑去噪的同时还能够很好的保存边缘，是由于其滤波器的核由两个函数生成：空间域核和值域核。 空间域核 为模板窗口的其他系数的坐标；为模板窗口的中心坐标点；为高斯函数的标准差。 空间域核由像素位置欧式距离决定的模板权值：
mysql分布式实践 - keepalived 实现IP漂移
前言：mysql 分布式尤其是主-主 复制架构中，也是实现了读写分离的，如果有一个主master 挂掉了，那么如何让用户无感知的将请求打到另外一个master上？ keepalived 插件的IP漂移就可以实现。 1、keepalived 原理 master-master架构中，分别对应一个keepalived，只有主的那个master才能虚拟出一个ip提供给外界，而从的那个mast
均值漂移（meanshift）算法查找物体
均值漂移算法以迭代的方式锁定概率函数的局部最大值，它的原理是寻找预定义窗口中数据点的重心，或者说加权平均值。将窗口重心移动到数据点的重心处，并重复这个过程直到窗口重心收敛到一个稳定点。 反投影直方图的结果是一个概率映射，作用在于替换一个输入图像中的每个像素值，使其变成归一化直方图中对应的概率值，体现了已知图像的特定内容出现在图像中特定位置的概率。 下面一个简单的例子演示如何利用meanshif
iOS UITableView reloadData 视图漂移或者闪动解决方法
1.视图漂移或者闪动原因： 因为iOS 11后系统默认开启Self-Sizing，首先要知道Self-Sizing是个什么东东。官方文档是这样解释的：大概就是说我们不用再自己去计算cell的高度了，只要设置好这两个属性，约束好布局，系统会自动计算好cell的高度。 IOS11以后，Self-Sizing默认开启，包括Headers, footers。如果项目中没使用estimatedRowHe
零点漂移、零点补偿问题
零点漂移是什么意思_零点漂移怎么克服 来源：网络整理 作者 关键词：零点漂移放大电路 零点漂移概念（零漂）可描述为：指当放大电路输入信号为零（即没有交流电输入）时，由于受温度变化，电源电压不稳等因素的影响，使静态工作点发生变化，并被逐级放大和传输，导致电路输出端电压偏离原固定值而上下漂动的现象 它又被简称为：零漂。 在漂移现象严重的情况下，往往会使有效信号“淹没”，使放大电路不能正常工作。因此
特征漂移指标 PSI
特征漂移指标 PSI 背景描述 稳定性指的是参与对比两者相同指标差异性很小。机器学习使用训练数据（训练集和验证集）建模，使用测试数据模拟生产环境数据测试模型结果，其建模的假设是：训练数据涵盖了该问题所有的案例数据，即训练数据和测试（生产）数据之间的差异是很小的。 但实际上这个假设是很难成立的，原因： 受限于数据收集方法，不可能收集到该问题的所有案例数据。模型投产后，生产环境的数据随时间会受
【图像处理】均值漂移(mean shift)及深度学习超分辨代码中的mean shift
均值漂移(mean shift) 均值漂移是一种聚类算法，常用于特征点聚类、图像分割、对象轮廓检验、目标跟踪等。这里简单直观介绍一下这个算法大概是怎么回事。 基本概念 基本概念可以看下面这个图。左面是一堆像素点特征的分布（其实也不用管他是啥，只要当成一堆点就好了），我们可以看到这堆点有的地方密集，有的地方稀疏。把点的密度分布可视化之后就是右边这个图，大概可以理解为点的密度函数三维可视化。这样
使用均值漂移算法查找物体，源代码
本文转自：http://blog.csdn.net/williamfan21c/article/details/24333785 [cpp] view plain copy print ? #if !defined OFINDER #define OFINDER #include <opencv2\core\core.hpp> #include <openc