Estimation of availability and reliability in CurveBS CurveBS uses the RAFT protocol to maintain consistency of stored data. It generally takes the form of 3 replicas of data. If one replica fails intervention is required to handle the failure according to the actual situation of the system. Estimation of availability and reliability in the three- replicas case Assume that the total number of

of the next row of bricks. Frequency Offset every N rows. The brick pattern offset repeats every N rows. Squash Scales the bricks in every N rows by this amount. Frequency Squash every N rows. Outputs Keys to get editable keyframes. Lowest Frequency Cutoff frequency of a high-pass filter that is applied to the audio data. Highest Frequency Cutoff frequency of a low-pass filter that is applied to animation. The downside is that it can introduce a ripple effect when the key values change rapidly. Frequency Cutoff The lower the value the smoother the curve. There is an implicit maximum at which the value

除了可以采用ID标识外，也可以采用下表的预定义: ‘FL’ front left 左前 ‘FR’ front right 右前 ‘FC’ front center 前中 ‘LFE’ low frequency 重低音 ‘BL’ back left 左后 ‘BR’ back right 右后 ‘FLC’ front left-of-center 前左中 ‘FRC’ front right-of-center ‘WR’ wide right 右边 ‘SDL’ surround direct left 左直通 ‘SDR’ surround direct right 右直通 ‘LFE2’ low frequency 2 超重低音 标准的通道布局可以采用如下的定义: ‘mono’ FC ‘stereo’ FL+FR ‘2.1’ FL+FR+LFE ‘3.0’ FL+FR+FC ‘3.0(back)’ 用Cholesky分解LPC的次数 min_partition_order 最小分区顺序 max_partition_order 最大分区顺序 prediction_order_method ‘estimation’ ‘2level’ ‘4level’ ‘8level’ ‘search’ 1. 强力搜索 ‘log’ ch_mode 通道模式 ‘auto’ 1. 自动模式，对每帧自动匹配通道

Orientation Tracking Facial Expressions Tracking +Metal +Vision +CoreML +SceneKit +SpriteKit Light Estimation 看别人的游戏和Apps • 内容/功能简短 • 操作简单直观 • 设备不要剧烈晃动，不要快速移动 看别人的游戏和Apps • 内容/功能简短 • 操作简单直观 • 设备不要剧烈晃动，不要快速移动

probability of X’ labeled to 1 • Then we can get new function for W based on Maximum Likelihood Estimation • Then we can get the best W by maximize l(W), just applying gradient descent wj = wj + a m

scale factor Arbitrary temporal frames Our Method 44 45 Data from Vid4 [Ce Liu et al.] Motion Estimation Our Method 46 ???????????????????????? ???????????? ????????????0 ???????????? ME ??????

SSD, NVM ■ Stable stage 稳定存储器 theoretically never cannot be guaranteed 图片来源: Power consumption estimation using in-memory database computation 10 不同存储介质的访问时间 图片来源：Systems Performance: Enterprise and

11692. [20] Tomas Mikolov, Kai Chen, Gregory S. Corrado, and Jeffrey Dean. 2013. Efficient estimation of word representations in vector space. In ICLR. [21] Margaret Mitchell, Jacqui Aguilar, Theresa （Specificity）等性质。 以一致性和特异性为例，文章 [12] 借助 N 元逆文档频率（n-NIDF，n-gram Nor- malized Inverse Document Frequency）为每个正例进行打分，而后通过均方差损 失函数（MSE，Mean-Square Error）进行学习建模。 在本场景中，我们并未使用额外的语料，仅仅在 BERT 基础上继续进行预训练，主 子健、瑞年、冠炜、翔宇、超博、炎根、杨帆、广鲁等，均来自美团平台 / 语音交互部。 214 > 2022年美团技术年货 8. 参考文献 [1] Mikolov, Tomas, et al. “Efficient estimation of word representations in vector space.” arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013). [2] Pennington

2 版本中，你可以获得以下关键特性： • 支持基于部分函数创建表达式索引 (Expression index)，极大提升查询的性能。 • 提升优化器的估算准确度 (Cardinality Estimation)，有助于选中最优的执行计划。 • 锁视图 (Lock View) 成为 GA 特性，提供更直观方便的方式观察事务加锁情况以及排查死锁问题。 25 • 新增 TiFlash I/O 限流功能，提升 算子的 SQL 语句引起 OOM 时，可以尝试设置算子的并发度为 1 来 触发落盘，缓解 TiDB 内存压力。 用户文档，#25882 • 提升优化器的估算准确度 (Cardinality Estimation) – 提升 TiDB 对 TopN/Limit 估算的准确度。例如，对于包含 order by col limit x 的大表分页查询，TiDB 可以更容易地选对索引，降低查询响应时间。 seconds slow of NTP time Last offset : -0.000041040 seconds RMS offset : 0.000053422 seconds Frequency : 2.286 ppm slow Residual freq : -0.000 ppm Skew : 0.012 ppm Root delay : 0.012706812 seconds

至今仍用于解 决从保险计算到医疗诊断的许多问题。这些工具算法催生了自然科学中的一种实验方法——例如，电阻中电 流和电压的欧姆定律可以用线性模型完美地描述。 即使在中世纪，数学家对估计（estimation）也有敏锐的直觉。例如，雅各布·克贝尔 (1460–1533)18的几何学 书籍举例说明，通过平均16名成年男性的脚的长度，可以得出一英尺的长度。 图1.4.1: 估计一英尺的长度 图1 freqs = [freq for token, freq in vocab.token_freqs] d2l.plot(freqs, xlabel='token: x', ylabel='frequency: n(x)', xscale='log', yscale='log') 通过此图我们可以发现：词频以一种明确的方式迅速衰减。将前几个单词作为例外消除后，剩余的所有单词 大致遵循双对数坐 trigram_vocab.token_freqs] d2l.plot([freqs, bigram_freqs, trigram_freqs], xlabel='token: x', ylabel='frequency: n(x)', xscale='log', yscale='log', legend=['unigram', 'bigram', 'trigram']) 8.3. 语言模型和数据集 307