关系:Vocabulary vs. collection size Heaps’ law: M = kTbM is the size of the vocabulary, T is the number of tokens in the collec*on Typical values: 30 ≤ k ≤ 100 and b ≍ 0.5σ log M = log K -­ b*log T 关系:Vocabulary中每个term的量 vs. 该term的次序 Zipf’s law: cfi =…

Ref: [IR] Compression Ref: [IR] Link Analysis Planar Graph From: http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/PlanarGraph.html#1 由於缺乏優美規律,因此談論對偶圖時,習慣忽略同構. 最特別的對偶圖例子,就是橋( bridge )與自環( loop ). 舉例來說,原圖是一棵樹,對偶圖是一個點以及一大堆自環:各種樹對應各種自環包覆方式. Spanning Tree From: http:/…

使用 Sphinx 更好地进行 MySQL 搜索 - IBM 尽管 MySQL 是一个出色的通用数据库,但是如果您的应用程序需要进行大量搜索,那么使用 Sphinx 可获得更好的性能. 尽管 Sphinx 是一种全文本搜索工具,但即使与非全文本查询一起使用,它仍然可以提高应用程序的速度. 本文将介绍如何针对此任务配置 Sphinx,其中包括一些示例查询,度量其执行时间,本文还将演示在考虑以某种通用的.系统的方式使用 Sphinx 时,更改中涉及的一些权衡方法. 简介 MySQL 是一个出色的综合…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

Ref: https://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-datacompression/ Language-Equivalent (类似路径压缩 ) root --> o12有如下三条路径: staff dept/member support/member          Figure, Language-Equivalent nodes 例如:o3, o4, o8, o12 都是 root‘s staff. Figure, Elimination效果…

Ori paper: http://www.cse.unsw.edu.au/~wong/papers/www07.pdf ISX Requirements 1 Space does matter for many applications 2 Generally reducing space improves cache locality 3 Indirection is expensive 4 Support fast navigations 5 Support fast insertion…

思考:与ISX对比后能得出什么结论 原理解析: We proposed the XBW-transform that mimics on trees the nice structural properties of the Burrows-and-Wheeler Trasform on strings. 这里也有排序,针对Spi,故有了BWT的味道. Encoding:     0为首,1为尾. 例如:XBW的第二到四行. Slast S Spi   0 b AC CA下的第一个node(孩子…

BWT (Burrows–Wheeler_transform)数据转换算法 MTF(Move-to-front transform)数据转换 基于统计的压缩算法:游程编码 良心PPT: bwt_based_compression_verbin.ppt BWT Idea: 压缩技术主要的工作方式就是找到重复的模式,进行紧密的编码. BWT(Burrows–Wheeler_transform)将原来的文本转换为一个相似的文本,转换后使得相同的字符位置连续或者相邻: 之后可以使用其他技术如:Move-…

ilocker:关注 Android 安全(新手) QQ: 2597294287 LLVM 的 IR (Intermediate Representation) 是其设计中的最重要的部分.优化器在进行代码优化时所进行的分析和转换都是针对 IR 的. 在设计 IR 时,考虑到了很多明确的目标,包括:支持轻量级的运行时优化.交叉函数/过程间优化.整体程序分析和侵入式调整转换等等. 原文:including supporting lightweight runtime optimizations, c…

这段时间终于把手头的东西都搞完了,还剩下一个AEC这个模块,这个模块跟整个系统机制有很大关系,单独的模块意义不大. 另外,刚写完一个分类器,希望能大幅提升音乐流派分类的准确率. 下周正式开搞AEC,把之前做的一些事情记录一下. https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_range_compression Downward compression reduces loud sounds over a certain threshold while quiet so…