2、 把声能转换成电能的设备是传声器。 3、 把电能转换成声能的设备是扬声器。 4、 声频系统出现声反馈啸叫，通常调节均衡器。 5、 房间混响时间过长，会出现声音混浊。...8、讲话时出现声音混浊，可能原因是加了混响效果。 9、声音三要素是指音强、音高、音色。 10、音强对应的客观评价尺度是振幅。 11、音高对应的客观评价尺度是频率。...83、均衡器按63、125、250、500、1K、2K、4K、8K、16K划分频段，是1/1倍频程划分。 84、均衡器按50、200、800、3.2K、12K、划分频段，是4倍频程划分。...121、声源在距离大于一定数值的两个平行界面间产生反射而形成一系列回声，称为颤动回声。 122、声压与基准声压（2×10-5Pa）之比，取10为底的对数乘以20，称为声压级。...140、室内产生的声聚焦对室内声场产生不均匀影响，其原因是室内存在凹形反射面 。 141、室内听音存在死点，是由于室内声源产生干涉现象或形成驻波。 142、声影区是指室内听不到直达声的区域。
（3）switch语句&&元胞数组 元胞数组里面的数据，可以是不同类型，不同大小的数据；我们前面使用的普通矩阵就是一个数值数组，里面数据的类型是一样的，使用的是中括号： 元胞数组是使用的大括号括起来的...： 显然元胞数组就会显示cell标志，这个在普通的数组里面是不会显示的； 元胞数组和普通数组之间的相互转换： 上面的是普通的数组（实质就是一个矩阵），打印的就是一个1*7的矩阵；...，我们需要知道的是num2cell是一个函数，后面的括号就是要写函数参数，我们的中括号就是要声明我们加入的数据就是矩阵，我们不加的话也不会影响打印的结果（这个是我初学的时候比较疑惑的问题，上机运行才发现打印的结果是一样的...这里把switch后面的开关改写为了a，这个时候的91如果想要打印A等级，就需要改写case后面的语句，这个案例提供了3种写法，第一种会被理解为一个元胞数组，所以不会打印A等级，第二种就是枚举所有的可能情况...的数值都会加一，s的数值一直在累加，所以它的数值随着循环的进行也会不断地发生变化； （5）变式解决 我们上面的使用逗号隔开，是行向量，如果使用分号隔开，就变成了列向量，发现循环以后打印的是列向量的本身；
我们发现这两种耦合模式在很宽的频率范围和大部分大脑皮层内存在差异。我们的结果表明，皮层的相位和幅度耦合模式是非冗余的，这可能部分反映了不同的神经机制。...这个源壳是在MNI空间中生成的，并被非线性地转换到单独的头部空间。在三个头部定位线圈的基础上，实现了源坐标、头部模型和MEG通道的联合配准。传感器级别的脑磁图数据使用线性波束形成投影到源空间。...我们以0.25倍频程为单位推导了从1到128 Hz频率的谱估计。...在存在真正的相位耦合和非零相位延迟的情况下，信号正交化并不能完全抵消体积传导，因为在存在信号泄漏的情况下，这种相位耦合会系统地旋转要正交化的信号的估计值，从而导致次优正交化和杂散的幅度相关(图1B)。...因此，我们的第一个问题是，经验测量的幅度耦合模式是否反映了由于相位耦合造成的这种杂散幅度耦合。
尤其是在变量名的问题上。当然，这可能会对代码维护和调试带来麻烦。很多情况可以用其他方法代替。...—————————————————————————————— exist可以检测某目标（如变量）是否存在，减少一些麻烦。...使用 squeeze 后，会将其转换为 [m x n] 的二维矩阵。 6....另外windows的命令框里也可以shutdown（可能就是从那里来的），不过估计很少有人用。 1. 关于向量化 大家都知道，如果用一个函数对一个矩阵中的每一个元素进行求值，那么就要用到 .*, ....类型转换 matlab中一共有4种类型：func(函数句柄), num(数值), sym(符号), str(字符) - 在数值运算中，使用func, num - 需要输入输出出，要用到str -
1.5 数值问题 很多图形学程序本质上就是计算 3D 数值的代码，在这些程序中「数值问题」（numerical issues）至关重要。...1.7.3 调试图形学程序 对于图形学程序来说，有时候传统的调试工具针对复杂程序会比较不便，同时可能难以发现一些概念性的问题，导致了大量的时间浪费。下面介绍一些图形学中比较有用的调试策略。...科学方法 科学方法要求我们直接创建出目标图像，观察其存在的问题，然后提出问题产生原因的假设并进行测试，通过不断的试验最终定位问题并进行解决。...使用调试工具 有时候，科学方法可能会产生矛盾，或是难以找到直观的方式来观察问题所在，这时我们需要使用传统的调试工具。...例如，如果发现像素 有问题，可以添加如下语句： 如果在打印语句处设置断点，我们可以直接跳转到该处，通过断言与重编译等方式进行调试。这些断言应该留在程序中，以防止未来可能出现类似的错误。
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...（即使使用可视化调试器/IDE） MATLAB MATLAB（matrix laboratory）是一种多范型数值计算环境。...尽管 MATLAB 的设计初衷是数值计算，但其中的可选工具箱使用 MuPAD symbolic engine，具备符号计算能力。...易于管理多线程支持和垃圾收集 最好的调试器 缺点： 无法执行，必须转换成另一种语言。 昂贵：每个 license 大约 1000 美元，每添加一个包需要额外支付 50+ 美元。...Octave 仍然处于积极开发的状态，每一个偏离 Matlab 语法之处都被视为 bug 或者至少是待解决问题。
换句话说，正定矩阵的每个特征值都是正的。 性质： 1. 所有主子式（即从矩阵中选取的任意行和列构成的子矩阵的行列式）都是正的。 2. 正定矩阵是可逆的，即存在唯一的逆矩阵。 3....请注意，并不是所有正定矩阵的乘积都是正定的。例如，如果两个矩阵的乘积不是对称的，那么它们的乘积可能不是正定的。此外，如果矩阵不是对称的，即使它们是正定的，它们的乘积也不一定是正定的。...优化问题： 在凸优化问题中，如果目标函数是二次的，并且其Hessian矩阵（二阶导数矩阵）是正定的，那么这个优化问题有一个全局最小值。...数值分析： 在求解线性方程组时，如果系数矩阵是正定的，那么可以使用Cholesky分解来简化计算过程，提高数值稳定性。...然后创建了一个2x2的正定矩阵，并使用这个函数来验证它是否正定。在实际应用中，正定矩阵的检查通常是一个更复杂的过程，可能涉及到更高级的数值方法和算法。
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...（即使使用可视化调试器/IDE）。...MATLAB MATLAB（matrix laboratory）是一种多范型数值计算环境。...； 最好的调试器。...Octave 仍然处于积极开发的状态，每一个偏离 Matlab 语法之处都被视为 bug 或者至少是待解决问题。
编写包含条件语句和循环结构的Fortran程序，解决简单的逻辑和迭代问题。 五、数组与矩阵操作 重点详细内容知识点总结： Fortran以其强大的数组处理能力而著称。...编写包含数组和矩阵操作的Fortran程序，进行简单的数值计算和数据分析。...尝试自己编写Fortran程序来解决类似的科学计算问题。 十二、编译、调试与优化Fortran程序 重点详细内容知识点总结： Fortran程序的编译、调试和优化是Fortran编程的重要部分。...编译是将Fortran源代码转换为可执行程序的过程；调试是检查和修复Fortran程序中的错误的过程；优化则是提高Fortran程序运行性能的过程。...此外，本教程还提供了丰富的科学计算应用案例和编译、调试与优化Fortran程序的技巧。通过本教程的学习，你将能够熟练运用Fortran进行科学计算和数值分析工作。
卷积矩阵：卷积矩阵是一个由权重数据组成的矩阵，中心像素周围像素的亮度乘以这些权重然后再相加就能得到中心像素的转化后数值。 本文对GPUImage中的Sobel边界检测滤镜进行解析。 效果 ?...首先是把输入的图像变成亮度图，再由边界检测的滤镜转换成边界图。...颜色空间的图像，转换为亮度图； 4、对每一个像素，根据八方向的像素值，用水平卷积矩阵算出水平方向的差异值h；用垂直卷积矩阵算出垂直方向的差异值v；根据sqrt(h2+v2)求出明亮程度，得到边界图； 5...遇到的问题 1、GPU Frame Debugger 无法正常工作 这个也是别人遇到过的问题点击http://www.openradar.me/28262556 可以查看。...，其实是同一个问题：GPU Frame Capture在默认情况下会调用Metal的API，在正常的设备调试，会出现以下两行代码 Metal GPU Frame Capture Enabled Metal
虽然这些问题可以手动调试，但深度学习模型通常会因为输出预测不佳而失败。更糟糕的是，当模型性能较低时，通常没有任何信号表明模型失败的原因或时间。...2 为什么模型的问题排查困难 • 很难判断是否有错误 • 造成相同性能下降的原因有很多 • 结果可能对超参数和数据集构成的微小变化很敏感 2.1 存在隐藏bugs 在深度学习中，大部分错误并不会被轻易察觉到...运行模型常见问题及原因： 形状不匹配/转换问题：在调试器中逐步完成模型创建和推理，检查张量的形状和数据类型是否正确。 内存不足问题：逐个缩减内存密集型操作。...例如，如果在代码中的任何位置创建大型矩阵，可以减小其维度的大小或将批量大小减半。...其他问题：标准调试工具包（ Stack Overflow + interactive debugger） 过度拟合单批数据常见问题及原因： 误差上升：可能是由损失函数/梯度中的符号翻转引起的、学习率过高
数据类型：包括数值型（整数、浮点数）、字符型、逻辑型等。了解每种数据类型的存储方式和应用场景。 数据类型转换：使用double、int、char、logical等函数进行数据类型转换。...学习数据类型转换函数的用法，并在实际中加以应用。 三、矩阵与数组操作 重点内容知识点总结 矩阵创建：使用方括号[]创建矩阵，使用逗号,分隔元素，使用分号;分隔行。...如何学习该知识 学习并编写简单的Matlab脚本文件，执行并调试代码。 掌握函数文件的编写方法，学会定义和调用自定义函数。 了解函数输入输出参数的概念和用法，学会在函数中使用这些参数。...学习并应用Matlab在机器学习领域的相关知识和技术，解决实际问题。 参加Matlab相关的培训课程或研讨会，了解最新的应用和技术动态。...通过学习本教程，读者将能够熟练掌握Matlab的基本操作和高级应用技巧，为解决实际问题提供有力的工具支持。
superiorto 建立类的层次关系 inferiorto 建立类的层次关系 unit8 转换成8字节的无符号整数 inline 建立一个内嵌对象 附录3.5调试 函数名 功能描述 函数名...功能描述 dbclear 清除调试断点 dbstatus 列出所有断点情况 dbcont 调试继续执行 dbstep 单步执行 dbdown 改变局部工作空间内存 dbstop 设置调试断点 dbmex...启动对Mex文件的调试 sbtype 列出带命令行标号的.M文件 dbquit 退出调试模式 dbup 改变局部工作空间内容 dbstack 列出函数调用关系 附录4 基本矩阵与矩阵处理 附录...dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解 dos 执行DOS 指令并返回结果 double 把其他类型对象转换为双精度数值 drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕...按关键字搜索M文件 lower 转换为小写字母 lsqnonlin 解非线性最小二乘问题 lu LU分解 M m mad 平均绝对值偏差 magic 魔方阵 maple &nb, sp;
众所周知，由于各种原因，机器学习模型难以调试或解释，一是从概念上难以说明用户想要了解的模型信息，而且通过统计和计算也难以获得指定问题的答案。...即使是与神经网络直接相关的简单问题也可能会有巨大的计算量，而且使用深度学习框架实现的神经网络也可能和理论模型相去甚远，所以神经网络非常难以调试。...但实际上，由于浮点算法的存在，计算机上的矩阵乘法并非线性的，机器学习算法可以学习利用这种特性进行非线性运算。...众所周知，这些问题是很难调试的，部分原因是它们可能仅由一小部分很少遇到的输入所触发。这正是 CGF 能发挥作用的一个案例。我们专注于寻找导致非数（not-a-number，NaN）值的输入。...然后我们检查到，不存在导致数值错误的 MNIST 数据集元素。尽管如此，TensorFuzz 却在多个随机初始化中快速找到了 NaN，如图 2 所示。 基于梯度的搜索技术可能无法帮助寻找数值错误。
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length...因子 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表 split：按因子分组aggregate...数组 array：建立数组 matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一 match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素 which...Recall：递归调用browser，debug，trace，traceback：程序调试options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参nargs：参数个数 stop：终止函数执行
反正记着传输数据是有开销的对了 数据要尽可能的保留在设备上。在两个Kernel之间，数据要尽可能保存在数据上。比如上面那个两个矩阵相加，可能在运算完之后还会被用于以后的操作，所以要留下。...有些计算想要每位都相同的结果，但是并不总是可能，特别的计算浮点数的时候。值得注意的是，那些被用于验证数值结果的方法很容易就延伸到验证结果性能上去。我们既要确定结果正确，又得让效率上升。 6.1.2....调试 可以使用CUDA-GDB，这个我也写过，详情见这里:使用cuda-gdb调试cu程序 或者用NVIDIA Parallel Nsight来调试：http://developer.nvidia.com...浮点数计算不是可结合的 这个就是说在浮点数中(A+B)+C和A+(B+C)的值不一定相同，所以要注意可能你换了换操作数的位置，就让结果不在正确，这个问题不仅存在于CUDA中，任何并行浮点数计算的系统都有可能出现这样的问题...使用 CPU 计时器 详细介绍CPU计时并不在本文的讨论范围之内，但是一定要知道存在这种方法。
Google 的 TensorFlow 是 AI 学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架，但由于 TensorFlow 最早是基于 Google 的需求开发的，在实际使用上也会存在如 文档乱、调试难...同时 Google 还举了一些使用 Eager Execution 的直观例子，例如使用两个矩阵相乘的代码是这样编写的： import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager...此外，用户也可能需要为运算或函数自定义梯度。这一功能可能有用，例如，它可以为一系列运算提供了更高效或者数值更稳定的梯度。 以下是一个自定义梯度的例子。...然而由于数值的不稳定性，当 x=100 时则会返回 `nan` 。使用上述函数的自定义梯度可用于分析简化梯度表达式。...要将模型转换成图形，只需在新的 Python 进程中运行同样的代码即可。这一做法可以从检查点保存和修复模型变量值，这允许我们在 eager（命令式）和 graph（声明式）编程之间轻松转换。
优点： 解决分类数据处理问题：独热编码将离散分类特征转换为机器学习算法易于处理的二进制格式，提高了算法对离散特征的处理能力。...避免引入数值偏误：通过将每个类别映射到独立的二进制向量，独热编码消除了类别间可能存在的错误数值关系，从而避免了算法基于这些关系做出不准确的预测。...缺点： 维度增加：当类别数量较多时，独热编码会显著增加特征空间的维度，可能导致计算复杂性和过拟合问题。...避免数值关系误解 使用独热编码的一个重要原因是，它可以防止机器学习模型错误地解释分类值之间可能存在的数值关系。...稀疏性引入： 结果：独热编码通常会产生稀疏特征矩阵，即矩阵中大部分元素都是0。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
