本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…

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Netty源码分析第六章: 解码器 第四节: 分隔符解码器 基于分隔符解码器DelimiterBasedFrameDecoder, 是按照指定分隔符进行解码的解码器, 通过分隔符, 可以将二进制流拆分成完整的数据包 同样继承了ByteToMessageDecoder并重写了decode方法 我们看其中的一个构造方法: public DelimiterBasedFrameDecoder(int maxFrameLength, ByteBuf... delimiters) { this(maxFra…

基于git的源代码管理模型--git flow A successful Git branching model…

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[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl…

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,…

基于MATLAB搭建的DDS模型 说明: 累加器输出ufix_16_6数据,通过cast切除小数部分,在累加的过程中,带小数进行运算最后对结果进行处理,这样提高了计算精度. 关于ROM的使用: 直接设置ROM的深度和初始化向量. 设置输出数据的格式 输出波形 正弦波 ROM addr 波形图…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…