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从音频输入捕获原始音频以在 Mac 上进行实时处理的最简单方法
从内置音频输入捕获音频并能够在请求时实时读取原始采样值 如 wav 中 的最简单方法是什么 就像从套接字读取一样 希望代码使用 Apple 的框架之一 音频队列 文档不是很清楚 我需要的是非常基础的 为此尝试使用 AudioQueue 框架
Audio
coreaudio
sampling
分层抽样 - 观察不足
我想要实现的是从每组中获取 10 的样本 这是 2 个因素的组合 新近度和频率类别 到目前为止我已经考虑过包裹sampling和功能strata 这看起来很有希望 但我收到以下错误 并且很难理解错误消息以及错误所在或如何解决此问题 这是我的
r
sampling
在没有 VTK 的情况下,在 python 中对 3D 数据进行插值/子采样
我想做的事情相当简单 但到目前为止我还没有找到直接的方法 我有一个带有浮点值的 3D 直线网格 因此 3 个坐标轴 1D numpy 数组 用于网格单元的中心 以及一个具有相应形状的 3D numpy 数组 每个单元中心都有一个值 我想插值
python
3d
interpolation
sampling
在给定建议函数的情况下使用重要性采样进行蒙特卡洛积分
给定拉普拉斯分布提案 g x 1 2 e x 和样本量n 1000 我想进行蒙特卡罗 MC 积分来估计 通过重要性采样 最终 我想在到达那里后计算 R 中 MC 估计的平均值和标准差 编辑 在回答以下问题后迟到 这是我到目前为止的 R 代码
r
sampling
montecarlo
integral
numericalintegration
从大数据帧中采样小数据帧
我试图从给定的数据帧中对数据帧进行采样 以便变量的每个级别都有足够的样本 这可以通过按级别分离数据帧并从每个级别中分离样本来实现 我想ddply 数据帧到数据帧 会为我做到这一点 举一个最简单的例子 set seed 1 data1 lt
r
plyr
sampling
从 C++ 中的离散概率分布中采样
我是 C 新手 对缺乏可用的 通用的概率操作工具 即 Boost 和标准库中缺乏的东西 感到非常惊讶 我已经用其他语言完成了大量科学编程 但标准和 或无处不在的第三方附加组件始终包含全套概率工具 一位朋友宣称 Boost 是 C 的同等无处
c
boost
Probability
sampling
在 Android 上实时更改曲目的播放速率
我想知道是否有人知道一个可以实时更改曲目播放速率的库 我的想法是加载曲目并将其播放速率更改为一半或两倍 首先 我尝试使用 MusicPlayer 但根本不可能 然后我尝试使用 SoundPool 问题是 使用 SoundPool 一旦加载曲
Android
signalprocessing
playback
sampling
Android SENSOR_DELAY_FASTEST 不够快
我正在使用传感器来平衡机器人 但是SENSOR DELAY FASTEST只提供10Hz的采样率 这根本不够快 有没有更快的采样方法 有没有一种方法可以轮询传感器而不是等待SensorEvent 有没有更快的采样方法 SENSOR DELA
Android
Sensors
sampling
控制插入符号 R 包中交叉验证的采样
我有以下问题 在来自 N 个受试者的数据集中 每个受试者有几个样本 我想在数据集上训练模型 但我想确保在每次重采样中 训练集中没有受试者的重复 或者 我会阻止按主题进行交叉验证 那可能吗 如果没有插入符号包 我会做类似的事情 模拟代码 su
r
sampling
crossvalidation
rcaret
测试折叠上的 CV 和欠采样
我对构建具有不平衡数据的 ML 分类器有点迷失 80 20 数据集有30列 目标是标签 我想预测主要课程 我正在尝试重现以下步骤 分割训练 测试数据 在列车组上执行 CV 仅在测试折叠上应用欠采样 在 CV 的帮助下选择模型后 对训练集进行
python
machinelearning
scikitlearn
crossvalidation
sampling
当某些层太小时分层样本
我需要抽取一个分层样本n每个层的观测值 但某些层的观测值少于n 如果某个层的观测值太少 例如 k
r
sampling
Random
为什么 set.seed() 会影响 R 中的sample()
我一直以为set seed 只制作随机变量生成器 例如 rnorm 为任何特定的输入值集生成唯一的序列 但是 我想知道 为什么当我们设置set seed 那么函数sample 没有正确完成其工作 Question 具体来说 给出下面的例子
r
Random
sampling
resampling
Tensorflow 数据集 API 中的过采样功能
我想问一下目前的数据集API是否允许实现过采样算法 我处理高度不平衡的阶级问题 我认为在数据集解析 即在线生成 过程中对特定类进行过采样会很好 我已经看到了rejection resample函数的实现 但是这会删除样本而不是复制它们 并且
python
tensorflow
sampling
tensorflowdatasets
Pandas:根据目标分布从 DataFrame 中采样
我有一个包含数据集的 Pandas DataFrameD都有一些连续值的实例x x以某种方式分布 比如统一 可以是任何东西 我想画画n样本来自D为此x有一个我可以采样或近似的目标分布 这是来自一个数据集 这里我只取正态分布 我如何从中采样实
python
pandas
sampling
如何调用 CMSampleBufferGetAudioBufferListWithRetainedBlockBuffer?
我正在想办法如何称呼这个AVFoundationSwift 中的函数 我花了很多时间摆弄声明和语法 才走到这一步 编译器大部分都很高兴 但我还有最后一个难题 public func captureOutput captureOutput A
Audio
swift
initialization
AVFoundation
sampling
最大样本
如果我想对数字进行采样来创建向量 我会这样做 set seed 123 x lt sample 1 100 200 replace TRUE sum x 1 10228 如果我想采样 20 个总和为 100 的随机数 然后采样 30 个数字
r
sampling
python_imbalanced-learn非平衡学习包_02_Over-sampling过采样
python imbalanced learn非平衡学习包 01 简介 python imbalanced learn非平衡学习包 02 Over sampling过采样 后续章节待定 希望各位认可前面已更 您的认可是我的动力 Over s
python
imbalanced
Learn
over
sampling
python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(三)——under-sampling下采样
下采样即对多数类样本 正例 进行处理 使其样本数目降低 在imblearn toolbox中主要有两种方式 xff1a Prototype generation 原型生成 和Prototype selection 原型选择 前者生成不同于原
python
imblearn
Toolbox
under
sampling
python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(二)——over-sampling上采样
作为imblearn介绍的第二节 介绍imblearn中上采样的方法和基本原理 基本用法框架 span class token keyword from span imblearn span class token punctuation
python
imblearn
Toolbox
over
sampling
【python】使用open3d进行mesh sampling
span class token keyword import span open3d span class token keyword as span o3d mesh path span class token operator 61
python
open3d
Mesh
sampling
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