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欠采样最新娱乐体验_欠采样和过采样原理(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

欠采样

过采样与欠采样：ADC的两种采样策略 𐟓Š 今天我们来聊聊ADC的过采样和欠采样。采样这个话题绕不开奈奎斯特采样定理：如果信号带宽为B，那么采样频率fs必须大于2B才能确保信号能够被准确还原。如果fs小于2B，采样后的信号会混叠，原始信号的信息就会丢失（见图2）。过采样：高精度的秘密 𐟚€ 过采样是ADC常用的模式，主要目的是提高ADC的信噪比。简单来说，采样后噪声会混叠到奈奎斯特频带内。如果在ADC前级加上抗混叠滤波器，可以保证混叠后的噪声功率是有限的。fs越大，信号带宽内的噪声功率谱密度就越低。再经过数字滤波器，可以滤除信号带外的噪声，保证信号带宽内的噪声量维持在一个较低水平。因此，过采样常用于高精度ADC中，再配合噪声整形技术，可以进一步降低信号带宽内的噪声量，提高ADC的SNR指标。过采样和噪声整形是ADC的核心技术点。欠采样：高速场景的利器 𐟏Ž️ 欠采样与过采样相反，常应用于高速场景中。举个例子，如果信号带宽为20MHz，中心频率为70MHz，那么过采样该信号至少需要160M的采样频率。如果考虑给模拟带通滤波器留有一定设计裕度，将该信号中心频点置于第一奈奎斯特区间中心点，那么fs要求为280M（见图3），而根据奈奎斯特定理，针对该信号理论上仅需要40M采样率即可完成采样。欠采样正是利用采样混叠特性，将高频信号“混频”到低频带内。图4展示了欠采样的例子，将该信号置于第三奈奎斯特频带中心处，经过计算fs=56M即可将高频信号降频到第一奈奎斯特频带。相比过采样，在采样高中心频率、低带宽的信号时欠采样在ADC采样率指标上仅需考虑信号带宽而非信号最高频率，在ADC后续数据采集、系统功耗等设计方面具有较大优势。但同时，欠采样时采样频率远低于过采样时采样频率，奈奎斯特带宽减小，对模拟带通滤波器的衰减带设计提出较高要求（可对比图3和图4模拟BPF）。欠采样的实际应用 𐟓ˆ 应用于欠采样的ADC，其性能指标在高频输入下依然要保持较高水平。图5为一款14bit、125MSPS ADC Fin vs 动态性能测试结果。在SFDR>75dBc指标下，其Fin最高达到150MHz，可满足第三奈奎斯特区间内的欠采样需求。总结 𐟓 无论是过采样还是欠采样，都是为了更好地适应不同的应用场景和需求。过采样适合高精度、低噪声的应用，而欠采样则适合高速、高带宽的场景。希望这篇文章能帮你更好地理解这两种采样策略的原理和优势。

大模型微调：6个样本构造技巧在大模型微调中，样本构造是一个至关重要的环节。通过巧妙地设计样本，我们可以显著提升模型的性能和泛化能力。以下是一些在大模型微调中常用的样本构造技巧： 𐟔 数据增强：通过随机裁剪、翻转、旋转、缩放等技术，可以扩充训练集的大小，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。 𐟏𗯸 伪标签：对于无标签数据，可以利用模型的预测结果生成伪标签，将其作为有标签数据进行训练，从而有效利用未标注数据提升性能。 𐟤 集成学习：通过训练多个模型并对它们的预测结果进行投票或平均，可以提升模型的泛化性能。 𐟧頥﹦Š—样本：通过对输入样本进行微小扰动，生成对抗样本，可以提高模型的泛化性能，使其在面对干扰时仍能保持准确性。 𐟓Š 无偏采样：在样本不平衡的情况下，可以使用无偏采样方法，如过采样、欠采样或者两者结合，使得训练集中的样本更加均衡，提高模型对不同类别的学习能力。 𐟏† 强化学习：结合强化学习的思想，通过定义奖励函数，引导模型在训练过程中更好地探索与决策。这种方法在特定任务中可以有效地提升模型的性能。以上就是大模型微调样本构造的常用技巧。希望这些方法能帮助你提升模型的性能！

不平衡数据集处理方法 𐟎‡采样策略：通过增加稀有类别的样本数量或减少常见类别的样本数量，可以有效平衡数据集。常见的做法包括过采样（增加稀有类别的样本）和欠采样（减少常见类别的样本）。 𐟔⠧𑻥ˆ릝ƒ重调整：在损失函数中引入类别权重，使得模型更加关注稀有类别。通常，损失函数中的权重与类别的频率成反比。 𐟧젧”Ÿ成合成样本：利用生成模型（如GAN）或基于插值的方法，可以生成合成样本来增加稀有类别的样本数量。 𐟛 ️ 算法调整：通过调整模型的算法或超参数，可以更好地适应数据类别不平衡的情况。例如，调整阈值、模型复杂度或改变模型结构。 𐟌€ 集成学习方法：使用集成学习方法，如Bagging、Boosting或Stacking，可以组合多个模型，从而减少类别不平衡带来的影响。 𐟔„ 迁移学习：利用在类似任务上预训练的模型，然后进行微调，以适应数据类别不平衡的新任务。

机器学习样本不均衡？5个方法帮你搞定！大家好！今天我们来聊聊机器学习中一个常见但又让人头疼的问题——样本不均衡。在很多实际项目中，某一类别的样本数量往往远远多于其他类别，这给模型训练带来了不小的挑战。不过，幸运的是，我们有一些强大的工具和技术可以来解决这个问题。让我们一起来看看吧！理解问题的根源 𐟧 首先，我们需要搞清楚为什么样本不均衡是一个问题。这可能是因为数据收集的方式、标签分配的不一致性，或者是某些类别在现实场景中本来就比其他类别更为常见。只有深入了解问题的根源，我们才能有针对性地采取措施。重新采样数据 𐟔„ 一个常见的方法是重新采样数据，以确保各类别的样本数量相对平衡。下采样（undersampling）是指减少多数类别的样本数量，而过采样（oversampling）则是增加少数类别的样本数量。有许多算法和工具可以实现这一目标，比如随机欠采样和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。使用合适的评估指标 𐟓Š 在样本不均衡的情况下，准确率可能不再是唯一重要的评估指标。更有针对性的指标如精确度、召回率、F1分数等能够更好地反映模型在不同类别上的性能。选择适当的评估指标对于全面了解模型表现至关重要。尝试不同的算法 𐟤– 某些机器学习算法对于样本不均衡问题更为敏感，因此尝试不同的算法可能会带来更好的效果。例如，决策树、随机森林和支持向量机通常在处理不均衡数据时表现较好。引入惩罚机制 𐟒𘊥œ訮�ƒ模型时，可以通过引入惩罚机制来平衡不同类别的损失。类别权重调整和代价敏感学习是两种常见的方法，它们可以确保模型更关注于少数类别的学习。在机器学习的征程中，样本不均衡可能是一个常见的障碍，但通过深入了解问题、选择合适的方法和技术，我们能够有效地克服这一挑战。希望这些建议能够帮助你更好地处理样本不均衡问题，提升模型的性能！ 𐟚€

大连理工大学计算机学院保研全攻略 ### 学校背景大连理工大学，简称大工，是中国的一所著名学府。这次保研经历，我选择了大工的计算机学院。虽然夏令营时没能拿到学硕的offer，但预推免时我选择了专硕，幸运地入营了。我们四个人一起坐飞机去大连，大家都已经拿到了offer，所以整个氛围非常轻松愉快。面试经历有些同学没能入营，可能是因为排名或者六级成绩的原因。面试通知是通过钉钉发布的，面试时间大约十分钟，包括PPT介绍和提问，没有英语部分。面试在推免后期进行，感觉竞争非常激烈，很多同学都放弃了，最后入营的几乎都是985或者末流211的学生。面试过程面试时，五个老师坐在前面，其中一个老师负责录像。首先进行PPT介绍，内容已经滚瓜烂熟了。面试没有英语部分，也没有压力面，老师问的都是PPT上的内容，问题也不深入。比如如何解决正负样本不均衡（欠采样、Focal Loss），如何解决过拟合问题（Dropout、对抗训练），还有一些常见的科研问题，比如如何发表论文等。大连之旅面试结束后，我们开始了美妙的大连之旅。校园气派，历史氛围浓厚，有抱不过来的梧桐树，刘长春体育馆也非常壮观。我们去了大连海鲜市场，吃了软枣（当地叫软枣，其实是猕猴桃的祖先），还去了星海广场喂海鸥，吹了海风，看了跨海大桥和黑石礁公园，捡了两块自以为好看的石头。大连真的很美，美食也很棒，螃蟹又大又鲜，还吃了海肠捞饭，去了黑石礁酒楼，松鼠桂鱼和大虾都非常美味。见老同学晚上，我见了很久不见的高中同学，他们在大连海事大学读书。不得不说，除了计算机，其他专业的同学活得非常有朝气，身体也很好。我们一起打了羽毛球，吃了海鲜饺子和东北焖子，非常开心。总结如果大工当时给我学硕的offer，我可能会考虑去大工，可惜不能调剂。这次的保研经历让我明白，提前科研，争取发论文，真的非常重要。希望大家都能顺利上岸，别急，慢慢来。 𐟒ᠦ•™训：提前科研，争取发论文，最后真的有学上，别急。

AI面试必备指南：轻松应对各种问题！嘿，是不是马上要迎来你的AI面试了？别紧张，我来给你分享一些超实用的AI面试问题，让你自信满满地迎接挑战！𐟒ꊥ𜀥œ𚧙𝥿…备：简单介绍你对AI的理解首先，面试官肯定会问你：“请简单介绍一下你对人工智能的理解。” 别只停留在概念层面哦，最好结合具体应用场景（比如智能推荐系统、自动驾驶）来说明AI如何改变生活，这样能展现你的洞察力。技术深度挖掘：梯度下降算法详解接下来，面试官可能会问你：“请详细解释梯度下降算法，并说明它在机器学习中的作用。” 准备好梯度下降的基本原理（包括批量、随机和小批量梯度下降），强调它优化模型参数、最小化损失函数的关键作用。实战案例分析：图像分类项目假设你负责一个图像分类项目，面试官会问你：“你会如何准备数据集并进行模型训练？” 从数据收集、清洗、标注到划分训练集/验证集/测试集，再到选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型训练，全面展示你的项目管理和技术能力。算法选择题：处理不平衡数据集面试官可能会给你一个选择题：“在处理不平衡数据集时，你会优先考虑哪些策略？” 过采样、欠采样、SMOTE技术、调整类别权重等都是有效手段，解释每种方法的适用场景和优缺点。未来展望：AI领域的突破面试官还会问你：“你认为未来几年内，人工智能领域会有哪些重要突破？” 可以结合自然语言处理（如多模态学习）、强化学习（如更复杂环境中的决策制定）、以及可解释性AI等方向进行展望，展现你对行业趋势的敏锐洞察。软技能考察：团队合作面试官会考察你的软技能：“在团队合作中，你如何确保与数据科学家、软件工程师等不同背景成员的有效沟通？” 强调倾听、清晰表达、及时反馈的重要性，以及如何利用敏捷开发、Scrum等方法促进团队协作。伦理与隐私：确保公平和隐私最后，面试官会问你：“在开发AI应用时，你如何确保算法的公平性和用户数据的隐私安全？” 提及偏见检测与缓解、透明度提升、遵守GDPR等隐私法规等措施，展现你对AI伦理的关注与责任感。记住，面试不仅是考察你的技术能力，更是对你综合素质的全面评估。保持自信、真诚交流，让面试官看到你的潜力与价值！加油，未来的AI之星！𐟌Ÿ

深度学习干货分享：从数据预处理到模型调优大家好，今天我整理了一些深度学习的干货，绝对干货，绝对实用！希望对大家有所帮助。数据预处理技巧 𐟚€ 归一化：这个方法真的很简单，但对模型性能的提升却很大。简单来说，就是把输入数据的范围调整到同一个区间，比如[0,1]或者[-1,1]。这样可以让模型收敛得更快，性能也更好。数据增强：通过旋转、平移、翻转等方式扩充训练集，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。想象一下，原来只有100张图片，现在变成了1000张，模型自然会更强大。数据平衡：对于不平衡的数据集，可以采取欠采样、过采样或者权重调整等方法来处理。比如，正样本有1000个，负样本只有100个，那就可以给负样本更多的权重，让模型更关注它们。模型优化技巧 𐟚€ 批标准化（Batch Normalization）：这个方法在深度神经网络中特别有用。它可以加速模型训练过程，提高收敛速度。简单来说，就是让每一层的输入都保持在一个稳定的范围内。参数初始化：合适的参数初始化可以避免模型陷入局部最优解。常见的方法有高斯分布、均匀分布、Xavier初始化和He初始化等。选择合适的初始化方法可以让模型更容易找到最优解。学习率调度：使用学习率衰减策略（如StepLR、ReduceLROnPlateau等）可以帮助模型更好地收敛。简单来说，就是随着训练的进行，逐渐减小学习率，让模型更稳定。模型调优技巧 𐟚€ 超参数搜索：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法来找到最佳的超参数组合。这个过程有点像找宝藏，找到合适的超参数组合就能让模型性能大增。模型集成：通过集成多个模型的预测结果，可以提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成方法有投票、平均、堆叠等。比如，把多个模型的预测结果加起来，最后取平均值，效果会更好。迁移学习：将已经训练好的模型的特征提取能力迁移到新的任务上，可以加快训练速度和提高模型性能。简单来说，就是用一个已经训练好的模型来初始化新的模型，这样新的模型会更快地收敛。解决过拟合问题 𐟚€ 正则化：使用L1正则化、L2正则化或Dropout等方法可以减少模型的过拟合现象。这些方法可以限制模型的复杂度，防止它对训练数据过拟合。早停策略：通过监控验证集的性能，在性能不再提升时停止训练，可以防止模型过拟合。简单来说，就是看到验证集的性能不再提升时，就停下来，避免过拟合。数据扩充：通过对训练数据进行增加噪声、剪切、旋转等操作，可以增加训练样本，减少过拟合发生的可能性。这样一来，模型的泛化能力也会更强。模型解释和可视化 𐟚€ Grad-CAM：通过可视化梯度信息，可以揭示深度学习模型的决策过程，帮助理解模型的行为以及哪些区域对于模型的判断有更大的影响。这个方法特别适合用来解释模型的决策过程。对抗样本攻击：通过调整输入样本的微小扰动，可以观察模型的鲁棒性，从而更好地改进模型的性能和防御能力。这个方法可以用来测试模型的健壮性。以上就是关于深度学习的一些干货内容，希望对大家有所帮助！如果有什么不懂的，随时可以问我哦！

数据预处理：让你的分析更上一层楼 𐟚€ 你是否曾遇到过这样的困扰：辛辛苦苦找来的数据却粗糙不堪，而赛题给的数据却暗藏玄机？别急，今天我们来聊聊数据预处理的重要性，让你的数据分析之路更加顺畅！ 𐟓Š 为什么要预处理？数据预处理听起来很高大上，其实就是给你的数据“洗个澡”，让它们变得更干净、更整齐。就像一块未经雕琢的玉石，不经过打磨，怎能展现它的光彩呢？ 𐟒堨‡ꥷ𑦉𞧚„数据过于粗糙？没错，自己搜集的数据往往存在各种问题，比如缺失值、异常值、类别数据混乱等。这些问题如果不解决，你的分析结果就会大打折扣！ 𐟕𓯸 赛题给的数据会挖坑？是的，赛题给的数据往往看似完美，实则暗藏陷阱。比如数据不平衡，就可能导致你的模型在预测时偏向某一类。所以，预处理这一步绝对不能少！ 𐟚렦•𐦍𙦘“出现的问题：缺失值：数据不完整，就像拼图少了几块。异常值：数据中的“异类”，可能是输入错误，也可能是真正的极端情况。类别数据：定性变量，无法直接参与计算。单位不同或数值差异大：数据间的“代沟”，影响分析结果。数据不平衡：某些类别的数据过多，导致模型偏倚。 𐟛 ️ 处理方法来啦！缺失值的处理：直接删：如果缺失值超过30%，果断放弃这行数据！填补：数值变量用平均值/中位数，非数值变量用众数或结合其他特征填补。万能法？找最相似的对象值填充！异常值的处理：识别出来后先剔除，然后按缺失值处理。已知取值范围：逻辑关系判断（高数成绩120？不可能！）未知取值范围：3𓕥ˆ™（正态分布理论保证）、JB检验、W检验、箱线图（经验式结论，但超实用！）类别数据的处理：虚拟变量：将定性变量引入计算，有排序和无排序两种方式。单位不同或数值差异大：数据标准化：消除量纲和单位的影响，让数据“站在同一起跑线”。min-max标准化、z-score标准化、线性比例标准化，总有一款适合你！数据不平衡：过采样：增加少数类样本的数量。欠采样：减少多数类样本的数量。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚦•𐦍„处理虽然繁琐，但绝对是数据分析中不可或缺的一步。只有经过精心打磨的数据，才能为你的分析提供坚实的基础！

人工智能面试攻略，你准备好了吗？嘿，面试官们！今天我们来聊聊人工智能的那些事儿。准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！基础知识 𐟓š 首先，咱们得搞清楚什么是人工智能。简单来说，人工智能就是计算机科学的一个领域，专注于创造智能机器，让它们能够像人一样思考、学习和反应。监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎Ž夸‹来，咱们得聊聊这三种学习方式。监督学习就像老师教学生，给学生一堆已经标注好的数据，让它从中学习；无监督学习则是让学生自己探索数据，找出规律；而强化学习则更像是在游戏中学习，通过试错来优化自己的行为。过拟合和欠拟合 𐟧 过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两种现象。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳，可能是因为模型过于复杂；而欠拟合则是模型在训练数据和新数据上都表现不佳，可能是因为模型过于简单。深度学习与机器学习 𐟤– 深度学习是机器学习的一个子集，它通过模拟人脑的工作方式来处理复杂的数据。相比之下，传统的机器学习更注重规则和逻辑。神经网络 𐟌 神经网络是深度学习的基础，它模拟了生物神经元的工作方式。神经网络的基本组成部分包括输入层、隐藏层和输出层。反向传播算法 𐟔„ 反向传播算法是神经网络的核心，它通过不断调整权重来优化模型的性能。简单来说，就是通过比较模型的输出和实际值来调整参数。卷积神经网络 𐟓𘊥𗧧痢ž经网络主要用于图像处理，它通过卷积操作来提取图像的特征。主要应用在计算机视觉领域。循环神经网络 𐟔„ 循环神经网络则更适用于处理序列数据，比如文本和语音。它通过记忆之前的信息来预测未来的输出。长短期记忆网络和门控循环单元 𐟕𐯸 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是循环神经网络的变种，它们通过引入门控机制来解决长期依赖问题。 Transformer模型 𐟌 Transformer模型是自然语言处理中的明星模型，它通过自注意力机制来捕捉句子中的上下文信息。处理不平衡数据集 ⚖️ 在实际应用中，数据集往往是不平衡的。处理不平衡数据集的方法有很多，比如过采样、欠采样和代价敏感学习等。其他重要概念 𐟌Ÿ 交叉验证：用于评估模型的泛化能力。梯度下降算法：优化模型参数的方法。优化算法：比如Adam、SGD等，各有优缺点。特征工程：通过提取有用的特征来优化模型性能。正则化：防止过拟合的一种方法。超参数调优：通过调整模型参数来优化性能。生成对抗网络：一种生成数据的模型。深度学习框架：比如TensorFlow、PyTorch等。迁移学习：将一个领域的知识迁移到另一个领域。总结 𐟓 人工智能是一个充满挑战的领域，涉及到的概念和技术非常多。希望这篇面试攻略能帮到你，祝你顺利拿到心仪的offer！加油！

深度学习建模常见问题与解决方法总结大家好，我是你们的一诺学姐𐟙‹‍♀️。最近有不少同学在写深度学习方向的SCI论文，建模时总会遇到各种各样的问题。为了让大家少走弯路，我整理了一些常见的深度学习建模问题及其解决方法，希望能帮到你们✌️。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。解决方法包括：增加训练数据量：让模型看到更多的数据。使用正则化技术：如L1/L2正则化、dropout，可以防止模型过拟合。提前停止训练：在验证集上的表现开始下降时停止训练。数据增强：通过一些方法生成新的训练数据。梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Exploding Gradient）在深层神经网络中，梯度可能会变得非常小或非常大，导致训练困难。解决方法包括：使用激活函数：如ReLU、Leaky ReLU，可以缓解梯度消失问题。梯度裁剪：避免梯度爆炸问题。学习率选择（Learning Rate Selection）学习率的选择对模型的训练效果至关重要。如果学习率过大，可能导致模型不收敛；如果学习率过小，可能导致模型收敛速度过慢。解决方法包括：使用学习率衰减策略：逐渐减小学习率。自适应学习率算法：如Adam、RMSprop，可以自动调整学习率。数据不平衡（Imbalanced Data）在某些分类问题中，不同类别的样本数量差异很大，可能导致模型对少数类别的预测效果较差。解决方法包括：欠采样：减少多数类别的样本数量。过采样：增加少数类别的样本数量。生成合成样本：通过一些方法生成新的少数类别样本。超参数调优（Hyperparameter Tuning）深度学习模型有许多超参数需要调优，如网络结构、激活函数、优化器、学习率等。解决方法包括：交叉验证：用一部分数据验证模型的表现。网格搜索：尝试不同的超参数组合。贝叶斯优化：通过一些方法自动寻找最佳的超参数组合。模型部署和推理效率（Model Deployment and Inference Efficiency）在实际应用中，模型的部署和推理效率也是一个重要问题。解决方法包括：模型压缩：减少模型的复杂度。量化：将模型的权重进行量化。剪枝：删除模型中的一些参数。硬件加速：使用GPU等硬件加速设备。总结这些只是一些常见的问题和解决方法𐟒갟𛯼Œ实际应用中还会遇到其他各种问题𐟘�‚针对具体问题，需要根据情况灵活选择和尝试不同的解决方法✔️。你们还遇到过哪些问题，一起讨论一下𐟑‡𐟏𛀀

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