VR

翻译：VESA Adaptive-Sync / AMD FreeSync / VRR 白皮书[通俗易懂]译者注以下为正文。介绍多年来，显示行业一直普遍认为显示器是以固定的刷新率（refreshrate）运行的，如60Hz。这与以下事实形成鲜明对比：送给显示器的图像内容多种多样，每种图像都有自己独特的、变化的帧率（framerate）。当显示的刷新率与图像内容自身的帧率不同步时，用户可能会察觉到撕裂（tearing）和卡顿（stutter）之类的异常效果。在移动应用程序中（如平板、笔记本电脑），对于静态图像和视频播放来说，较高的显示刷新率不仅显得多余，还增加了系统功耗，降低了续航能力。这些因素使得我

VRR的工作流程及G-sync和Freesync的区别VRR的工作流程可以分为三个阶段，第一个阶段是帧率低于刷新率，第二个阶段是帧率接近刷新率，但是没有超过刷新率，第三个阶段是帧率超过刷新率。理想状态应该是第二个阶段，显卡的输出帧稳定，并且略小于显示器的刷新率，这样显示器有足够的时间去安排VBlank的时间，这时候垂直同步开与不开，几乎没有任何的区别，你的画面不可能发生撕裂。并且显卡是全程在不断的更新画面的，画面不存在滞后的现象，几乎不会产生延迟，这个便是理想状态的G-sync和Freesync，但是如果帧率高于显示器的刷新…

支持向量回归（SVR）的详细介绍以及推导算法1SVR背景2SVR原理3SVR数学模型SVR的背景SVR做为SVM的分支从而被提出，一张图介绍SVR与SVM的关系这里两虚线之间的几何间隔r=d∣∣W∣∣\frac{d}{||W||}∣∣W∣∣d​,这里的d就为两虚线之间的函数间隔。（一图读懂函数间隔与几何间隔）这里的r就是根据两平行线之间的距离公式求解出来的SVR的原理SVR与一般线性回归的区别SVR一般线性回归1.数据在间隔带内则不计算损失，当且仅当f(x)与y之间的差距的绝对值大于ϵ\

支持向量回归-SVR对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得，其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当发f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的

机器学习之支持向量回归(SVR)简介支持向量机(SupportVectorMachine)是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。本实训项目主要围绕支持向量机的原理和技术进行介绍，并基于实际案例进行实战实训。线性支持向量机#encoding=utf8fromsk

【机器学习系列】之支持向量回归SVR作者：張張張張github地址：https://github.com/zhanghekai【转载请注明出处，谢谢！】

机器学习sklearn之支持向量回归（SVR）SVM除了具有线性分类和非线性分类之外，还支持回归（SVR）。与传统的回归问题有所不同，在定义损失的时候，容忍f(x)与y之间有一定的偏差，具体推导过程如下图。由于回归问题引入了容忍偏差，松弛变量，式子相较于SVM分类更复杂一些，但是总体的求解思路是一致的，包括：定义目标函数、目标函数转换为无约束优化问题、对偶问题、SMO求解α，根据KKT条件找支持向量并计算b。上图中把W带入化简过程已省略，感…

云游戏、VR、AI，云计算给元宇宙提供了哪些想象力？「建议收藏」2021最火的新概念，莫过于元宇宙。2021年10月29日，Facebook宣布改名Meta；2021年11月1日，“元宇宙第一股”Roblox经过短暂调整，宣布重新上线。接下来关于元宇宙的线下/线上讨论如火如荼，元宇宙概念的热度可见一斑。1.逐层拆解元宇宙清华大学新闻学院教授、博士生导师沈阳教授在一场活动中分享道，元宇宙，英文是Metaverse，从字面来理解，由Meta（超越）和Universe（宇宙）两部分组成。而沈阳教授团队也给元宇宙下了一个相对

IAR for AVR delay函数「建议收藏」众所周知,在GCCAVR里有个delay.h的头文件,可以直接使用.IARforAVR里面只有__delay_cycles所以,我自己写了个delay.h,包含三个可调用的函数#ifndef__DELAY_H__#define__DELAY_H__#include#ifndefF_CPU#defineF_CPU        1

SVR支持向量回归例子「建议收藏」SVR支持向量回归例子欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用M…