我写了一个简单的应用程序来读取加速度计数据，当我Handlebars机放在table上并保持安静时，我发现采样率太低(甚至一个样本5秒)。我将采样率设置为FASTEST它的采样率总是很高。我想知道Android为什么以及如何做到这一点？我猜jni或硬件总是读取数据，但是当它发现两个样本之间没有变化时它会丢弃数据。 最佳答案 从documentationofthesensorlistener可以看出onSensorChanged过程在传感器改变时被调用。这意味着如果您将设备保持不动，传感器值将不会改变。我不得不承认，大多数手机都会给传
当我尝试使用以下代码通过Nexus5录制音频时record=newAudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC,sampleRate,AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,AudioFormat.ENCODING_PCM_8BIT,BYTE_OF_SAMPLE*bufferSampleSize);record.startRecording();然后我在logcat中得到以下异常:E/AudioRecord:AudioFlingercouldnotcreaterecordtrack,status:-1E/AudioRecord-JN
当我将AudioRecord对象的采样率设置为44100时出现错误。当它是22050时，它工作正常。02-1610:45:45.09924021-24021/com.vlad.jackcommsE/AudioRecord:frameCount102402-1610:45:45.09924021-24021/com.vlad.jackcommsE/AudioRecord-JNI:创建AudioRecord实例时出错:初始化检查失败。02-1610:45:45.09924021-24021/com.vlad.jackcommsE/android.media.AudioRecord:初始化原
目录1蒙特卡洛方法1.1蒙特卡洛方法的作用1.2非均匀分布采样1.3分布p(x)不好采样怎么办？2什么是吉布斯采样2.1马尔可夫链2.1.1什么是马尔可夫链呢？2.1.2为什么我们要引入马尔可夫链？2.1.3对给定的分布π\piπ，怎么找到对应的P，使得其为平稳马尔可夫过程2.2MCMC采样2.3M-H采样2.4吉布斯采样（Gibbs）2.4.1吉布斯采样原理2.4.1.1二维情况2.4.1.2高维情况2.4.2吉布斯采样过程参考资料1蒙特卡洛方法介绍吉布斯采样前，我们先看一下蒙特卡洛方法。1.1蒙特卡洛方法的作用有很多函数我们无法直接得到他的积分值，但我们可以利用蒙特卡洛方法来进行估计。比如
我正在制作一个iPhone应用程序，它允许用户设计一个音频过滤器并在一些录制的声音上对其进行测试。我尝试执行以下操作:我创建了两个名为“recordeAudio.aiff”和“filteredAudio.aiff”的音频文件我用麦克风录制声音并将其保存在“recordedAudio.aiff”中我将音频数据从“recordedAudio.aiff”复制到缓冲区稍后，我将对此时缓冲区中的数据执行一些音频过滤，但出于测试目的，我只想将每个样本的值减半(这只会将音量减半)所以我确信我能够处理单个样本我将结果写入第二个缓冲区我将该缓冲区的数据写入第二个文件“filteredAudio.aiff
本文是LLM系列文章，针对《TruncationSamplingasLanguageModelDesmoothing》的翻译。截断采样作为语言模型的去平滑性摘要1引言2背景3截断作为去平滑性4方法5实验与结果6相关工作7结论8不足摘要来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法（如top-p或top-k）通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架，并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体，以避免无限的困惑。在这种情况下，截断算法的目的是执行去平滑，估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要：我们
当我从不同大小的分布中随机抽样时，我惊讶地发现执行时间似乎主要与被抽样的数据集的大小成比例，而不是被抽样的值的数量。示例:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeastm#generateasmallandalargedatasettestSeriesSmall=pd.Series(np.random.randn(10000))testSeriesLarge=pd.Series(np.random.randn(10000000))sampleSize=10tStart=tm.time()currSample=testSeriesLarge.sa
我正在用NumPy编写一些建模例程，这些例程需要从NumPy数组中随机选择单元格并对它们进行一些处理。必须选择所有单元格而不进行替换(例如，一旦选择了一个单元格，就不能再次选择它，但最后必须选择所有单元格)。我正在从IDL过渡，在那里我可以找到一个很好的方法来做到这一点，但我认为NumPy也有一个很好的方法来做到这一点。你有什么建议？更新:我应该说明我正尝试在2D数组上执行此操作，因此会返回一组2D索引。 最佳答案 如果您仍然需要原始数组，使用numpy.random.shuffle或numpy.random.permutation
在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam
