sampler

圣诞布丁品尝师有一家出售布丁的商店，每年圣诞期间都把许多这类美味的食品摆成一排供顾客选购。在这里你可以挑选最合你口味的布丁。甚至商店还允许你先把各色布丁品尝一番，然后再作出决定。我常常纳闷，会不会有一些根本无意购买的人，利用这一优惠趁机揩油。有一天，我向女店员提出了这一问题，从她那儿得知事情果真如此。“有这样一位老先生，比如说，”她告诉我。“他差不多每个星期都要到这儿来，每只布丁他都要尝一尝，尽管他从来不买什么东西，而且我猜想他永远也不会买。我从去年，甚至前年就记住他了。唉，要是他想品尝就让他来吧，欢迎他来品尝。而且，我希望有更多的商店可以让他去品尝。他看上去似乎确实有这种需要，我想这点小意思他们是不在乎的。”就在她讲这话的时候，一位上了年级的先生一瘸一拐地走到了柜台前，开始对着那排布丁兴致勃勃地仔细看了起来。“喏，这就是刚刚对你说起的那位先生，”女店员轻声对我说。“现在你就看着他好了。”接着她就转过身去对老人说道：“先生，您想品尝这些布丁吗？您可以用这把调羹。”这位衣着虽然破旧，但却十分整洁老先生，接过调羹，便开始急切地一只接一只地品尝起来，只是偶尔停下来，用一方大的破手绢擦擦他的红眼睛。“这种很好。”“这种也不错，只是稍微腻了一点。”有一点自始自终很明显：他真诚地相信自己最终也许会买一只布丁；而我也确信，他一点也不觉得自己是在欺骗商店。可怜的老头儿！很可能他已经家道败落

track sampler翻译：轨道取样器。轨道指用条形的钢材铺成的供火车、电车等行驶的路线。也可以是天体在宇宙间运行的路线。也叫轨迹。物体运动的路线，更多的是指有一定规则的，如原子内电子的运动和人造卫星的运行都有一定的轨道。行动应遵循的规则、程序或范围：生产已经走上轨道。用条形的钢材铺成的供火车、电车等行驶的路线。物体运动的路线，多指有一定规则的，如原子内电子的运动和人造卫星的运行都有一定的轨道。行动应遵循的规则、程序或范围：生产已经走上轨道。无缝线路大量减少了钢轨接头，减少了车轮通过接头时对钢轨的冲击，有利于节约线路维修费用，延长钢轨使用寿命，减弱机车车辆噪声等，因此，发展较快。无缝线路又称焊接长钢轨线路，是一种把普通钢轨焊接起来不留轨缝的线路，焊接钢轨每根长不少于200米，实际应用的一般为800～1000米或更长一些。长轨是在规定温度范围内铺设并固定在轨枕上的。长轨端部有轨缝，而中间部分不能随温度升降而伸缩。因此，钢轨中段夏季将产生很大的温度压力，冬天将产生很大的温度拉力。钢轨内的最大压力和拉力可根据钢轨铺设地的年最高气温和最低气温计算，钢轨所受最大压力应不致于造成轨道臌曲，所受最大拉力应不致于造成钢轨断裂。

作者想对一位老人表示一番好意，结果却使两个人都很难堪，这时他才认识到，光有善良的意愿是不够的。 有一家出售布丁的商店，每年圣诞节期间都把许多这类美味的食品摆成一排供顾客选购。在这里你可以挑选最合你口味的布丁，甚至商店还允许你先把各色布丁品尝一番，然后再做出决定。 我常常纳闷，会不会有一些根本无意购买的人利用这一优惠趁机揩油。有一天，我向女店员提出了这一问题，从她那儿得知事情果真如此。 "比如说吧，有这样一位老先生，"她告诉我，"他差不多每个星期都要到这儿来，每只布丁他都要尝一尝，尽管他从来不买什么东西，而且我猜想他永远也不会买。我从去年，甚至前年就记住他了。哎，要是他想品尝就让他来吧，欢迎他来品尝。而且，我希望有更多的商店可以让他去品尝。他看上去似乎确实有这种需要，我想这点小意思他们是不在乎的。" 就在她讲这话的时候，一位上了年纪的先生一瘸一拐地走到了柜台前，开始对着那排布丁兴致勃勃地仔细看了起来。 "喏，这就是我刚刚对你说的那位先生，"店员轻声对我说。 "现在你就看着他好了。"接着她就转过身去对老人说道："先生，您想尝尝这些布丁吗？您可以用这把调羹。" 这位老先生衣着虽然破旧，但却十分整洁。他接过调羹，便开始急切地一只接一只地品尝起来，只是偶尔停下来，用一方大的破手绢擦擦他的红眼睛。 "这种很好。" "这种也不错，可是稍微腻了一点。" 有一点自始至终很明显：他真诚地相信自己最终也许会买一只布丁；而我也确信，他一点也不觉得自己是在欺骗商店。可怜的老头儿！很可能他已经家道败落。从前他是有钱来选购他最喜爱的布丁的，而今却只能这样来品尝一下布丁的味道了。 为圣诞节忙着采购商品的顾客个个喜形于色，看上去都很富裕。老人矮小的黑色身影在这群人中间显得很可怜，很不相称。我突然动了恻隐之心，走到他跟前说： "请原谅，先生，能赏我个脸吗？让我为您买一只布丁吧。如果您肯收下，我将不胜欣慰。" 他往后一跳，仿佛被什么东西蜇了一下似地，他那张布满皱纹的脸顿时涨得通红。 "对不起，"他说，其神态之高傲，远非我根据其外表所能想像得出，"我想我跟您并不相识。无疑您是认错人了。"于是他当机立断，转向女店员，大声说道："劳驾把这只替我包扎一下。我要带走的。"他指了指最大的、也是最贵的一只布丁。 女店员从架子上取下那只布丁，动手包扎。这时，他掏出一只破旧的黑色小皮夹子，开始一个先令一个便士地数着硬币，把它们放在柜台上。为了保住"面子"，他被迫买下了他实在买不起的东西。我多么希望能收回我那些不得体的话啊！然而为时已晚，我感到此时惟有走开才是最积德的事。 "请您到那边账台上去付款，"女店员告诉他，但他却好像没有听懂，只管把硬币往她手里塞。打这以后我再也没有看到这位老人，也没有听到过有关他的情况。现在他再也不会到那家商店去品尝布丁了。

加入“后置处理器”->“正则表达式提取器”：引用名称即使用的参数名；填入正则表达式；模板选取匹配的组；匹配数字为匹配的个数，负数表示全部匹配；缺省值为没有匹配到时的取值。示例中用正则表达式匹配出产品id作为后续使用的参数。

一.主题模型传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下： “乔布斯离我们而去了。” “苹果价格会不会降？” 可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA就是其中一种比较有效的模型。 在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。 怎样才能生成主题？对文章的主题应该怎么分析？这是主题模型要解决的问题。 首先，可以用生成模型来看文档和主题这两件事。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的。那么，如果我们要生成一篇文档，它里面的每个词语出现的概率为：这个概率公式可以用矩阵表示：其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频，即出现的概率；”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率；”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。 给定一系列文档，通过对文档进行分词，计算各个文档中每个单词的词频就可以得到左边这边”文档-词语”矩阵。主题模型就是通过左边这个矩阵进行训练，学习出右边两个矩阵。 主题模型有早起使用SVD的LSA(隐形语义分析)，然后引入基于概率的pLSA（ProbabilisticLatent Semantic Analysis），其参数学习采用EM算法和后来改进PLSA，引入hyperparameter的LDA（Latent Dirichlet Allocation），其参数学习主要采用EM和Gibbs sampling，下面主要介绍LDA。二.LDALDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客上有一个清晰的例子，直接引用：Suppose you have the following set of sentences:I like to eat broccoli and bananas.I ate a banana and spinach smoothie for breakfast.Chinchillas and kittens are cute.My sister adopted a kitten yesterday.Look at this cute hamster munching on a piece of broccoli.What is latent Dirichlet allocation? It"s a way of automatically discovering topics that these sentences contain. For example, given these sentences and asked for 2 topics, LDA might produce something likeSentences 1 and 2: 100% Topic ASentences 3 and 4: 100% Topic BSentence 5: 60% Topic A, 40% Topic BTopic A: 30% broccoli, 15% bananas, 10% breakfast, 10% munching, … (at which point, you could interpret topic A to be about food)Topic B: 20% chinchillas, 20% kittens, 20% cute, 15% hamster, … (at which point, you could interpret topic B to be about cute animals)上面关于sentence 5的结果，可以看出来是一个明显的概率类型的聚类结果（sentence 1和2正好都是100%的确定性结果）。再看例子里的结果，除了为每句话得出了一个概率的聚类结果，而且对每个Topic，都有代表性的词以及一个比例。以Topic A为例，就是说所有对应到Topic A的词里面，有30%的词是broccoli。在LDA算法中，会把每一个文档中的每一个词对应到一个Topic，所以能算出上面这个比例。这些词为描述这个Topic起了一个很好的指导意义，我想这就是LDA区别于传统文本聚类的优势吧。LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表），希望训练出的两个结果向量（设聚成k个Topic，VOC中共包含m个词）：对每个D中的文档d，对应到不同topic的概率θd < pt1,..., ptk >，其中，pti表示d对应T中第i个topic的概率。计算方法是直观的，pti=nti/n，其中nti表示d中对应第i个topic的词的数目，n是d中所有词的总数。对每个T中的topic t，生成不同单词的概率φt < pw1,..., pwm >，其中，pwi表示t生成VOC中第i个单词的概率。计算方法同样很直观，pwi=Nwi/N，其中Nwi表示对应到topic t的VOC中第i个单词的数目，N表示所有对应到topic t的单词总数。LDA的核心公式如下：p(w|d) = p(w|t)*p(t|d)直观的看这个公式，就是以Topic作为中间层，可以通过当前的θd和φt给出了文档d中出现单词w的概率。其中p(t|d)利用θd计算得到，p(w|t)利用φt计算得到。实际上，利用当前的θd和φt，我们可以为一个文档中的一个单词计算它对应任意一个Topic时的p(w|d)，然后根据这些结果来更新这个词应该对应的topic。然后，如果这个更新改变了这个单词所对应的Topic，就会反过来影响θd和φt。LDA算法开始时，先随机地给θd和φt赋值（对所有的d和t）。然后上述过程不断重复，最终收敛到的结果就是LDA的输出。用数学语言描述就是如下过程转化成概率图模型表示就是图中K为主题个数，M为文档总数，是第m个文档的单词总数。 是每个Topic下词的多项分布的Dirichlet先验参数， 是每个文档下Topic的多项分布的Dirichlet先验参数。是第m个文档中第n个词的主题，是m个文档中的第n个词。剩下来的两个隐含变量和分别表示第m个文档下的Topic分布和第k个Topic下词的分布，前者是k维(k为Topic总数)向量，后者是v维向量（v为词典中term总数）。三.用Gibbs Sampling学习LDAGibbs Sampling的流程：LDA中的变量，和都是未知的隐含变量，也是我们需要根据观察到的文档集合中的词来学习估计的，那么如何来学习估计呢？这就是概率图模型的Inference问题。主要的算法分为exact inference和approximate inference两类。尽管LDA是最简单的Topic Model， 但是其用exact inference还是很困难的，一般我们采用approximate inference算法来学习LDA中的隐含变量。比如LDA原始论文Blei02中使用的mean-field variational expectation maximisation 算法和Griffiths02中使用的Gibbs Sampling，其中Gibbs Sampling 更为简单易懂。Gibbs Sampling 是Markov-Chain Monte Carlo算法的一个特例。这个算法的运行方式是每次选取概率向量的一个维度，给定其他维度的变量值Sample当前维度的值。不断迭代，直到收敛输出待估计的参数。可以图示如下初始时随机给文本中的每个单词分配主题,然后统计每个主题z下出现term t的数量以及每个文档m下出现主题z中的词的数量，每一轮计算，即排除当前词的主题分配，根据其他所有词的主题分配估计当前词分配各个主题的概率。当得到当前词属于所有主题z的概率分布后，根据这个概率分布为该词sample一个新的主题。然后用同样的方法不断更新下一个词的主题，直到发现每个文档下Topic分布和每个Topic下词的分布收敛，算法停止，输出待估计的参数和，最终每个单词的主题也同时得出。用Gibbs Sampling 学习LDA参数的算法伪代码如下四.LDA开源工具GibbsLDA++GibbsLDA++说明文档写的很清晰易懂，这里只说下输出模型。<model_name>.others：LDA模型的一些参数。α、βLDA的先验参数、ntopics主题数、liter采样迭代次数<model_name>.phi：This file contains the word-topic distributions, i.e., p(wordw|topict). Each line is a topic, each column is a word in the vocabulary<model_name>.theta：This file contains the topic-document distributions, i.e., p(topict|documentm). Each line is a document and each column is a topic.<model_name>.tassign：This file contains the topic assignments for words in training data. Each line is a document that consists of a list of <wordij>:<topic of wordij><model_name>.twords：This file contains twords most likely words of each topic.case study示例：学习：src/lda -est -alpha 0.5 -beta 0.1 -ntopics 100 -niters 1000 -savestep 100 -twords 20 -dfile models/casestudy/ trndocs.dat预测：src/lda -inf -dir models/casestudy/ -model model-01800 -niters 30 -twords 20 -dfile newdocs.dat

在CG中定义sampler2D用以对应Properties属性内的2D纹理属性，在unity编辑器中显示即为一张纹理图片

右键这个采样的通道，从菜单中选择cut itself就OK了

圣诞布丁品尝师有一家出售布丁的商店，每年圣诞期间都把许多这类美味的食品摆成一排供顾客选购。在这里你可以挑选最合你口味的布丁。甚至商店还允许你先把各色布丁品尝一番，然后再作出决定。我常常纳闷，会不会有一些根本无意购买的人，利用这一优惠趁机揩油。有一天，我向女店员提出了这一问题，从她那儿得知事情果真如此。“有这样一位老先生，比如说，”她告诉我。“他差不多每个星期都要到这儿来，每只布丁他都要尝一尝，尽管他从来不买什么东西，而且我猜想他永远也不会买。我从去年，甚至前年就记住他了。唉，要是他想品尝就让他来吧，欢迎他来品尝。而且，我希望有更多的商店可以让他去品尝。他看上去似乎确实有这种需要，我想这点小意思他们是不在乎的。”就在她讲这话的时候，一位上了年级的先生一瘸一拐地走到了柜台前，开始对着那排布丁兴致勃勃地仔细看了起来。“喏，这就是刚刚对你说起的那位先生，”女店员轻声对我说。“现在你就看着他好了。”接着她就转过身去对老人说道：“先生，您想品尝这些布丁吗？您可以用这把调羹。”这位衣着虽然破旧，但却十分整洁老先生，接过调羹，便开始急切地一只接一只地品尝起来，只是偶尔停下来，用一方大的破手绢擦擦他的红眼睛。“这种很好。”“这种也不错，只是稍微腻了一点。”有一点自始自终很明显：他真诚地相信自己最终也许会买一只布丁；而我也确信，他一点也不觉得自己是在欺骗商店。可怜的老头儿！很可能他已经家道败落。从前他是有钱来选购他最喜欢的布丁的，而今却只能这样来品尝一下布丁的味道了。顾客个个喜形于色，为圣诞节忙着采购商品，看上去都很富裕。老人矮小的黑色身影在这群人中间显得很可怜，很不相称。我突然动了恻隐之心，走到他跟前说：“请原谅，先生，能赏我个脸吗？让我为您买一只布丁吧。如果您肯收下，我将不胜欣慰。”他往后一跳，仿佛被什么东西螫了一下似的，他那张布满皱纹的脸顿时涨得通红。“对不起，”他说，其神态之高傲，远非我根据外表所能想象得出：“我想我跟您并不相识。无疑您是认错人了。”于是他当机立断，转向女店员，大声说道：“劳驾把这只替我包扎一下。我要带走的。”他指了指最大的也是最贵的一只布丁。女店员从架子取下那只布丁，动手包扎。这时，他掏出一只破旧的黑色小皮夹子，开始一个先令一个便士地数着硬币，把它们放在柜台上。为了保住“面子，”他被迫买下了他实在买不起的东西。我多么希望能收回我那些不得体的话啊！然而为时已晚，我感到此时唯有走开才是最积德的事。“请您到那边帐台上去付款。”女店员告诉他，但他好像没有听懂，只管把硬币往她手里塞。打这以后我再也没有看到这位老人，也没有听到过有关他的情况。现在他再也不会到那家商店去品尝布丁了。

如果给samplerinfo节点起一个中文名字的话，叫采样点信息节点应该比较贴切。什么叫采样和采样点？简单地说，在渲染计算过程中正在计算的点就是采样点。 Maya的渲染过程并不是将场景中所有的物体一起计算，而是从摄像机出发看哪些物体或物体的哪些部分是渲染窗口中可以看到的部分并进行渲染计算。在渲染的过程中按摄像机视图的像素读取场景中可见无题的局部信息进行计算，这个过程就叫采样。samplerinfo可以提供采样点的空间位置坐标．该点处的表面切线方向，法线方向、相对摄像机的坐标的信息。

有一些依赖MIDI输入的采样器可能被误认为是效果器。请直接把音源加载在Mixertrack中，如果拖入Cannellist，多余的Sampler可以删除。在Mixertrack中的音源请设置虚拟MIDI接口，在channellist中通过MIDIOut输出信号。望采纳。

Direct 10 HLSL 采样器官方文档给出的有 sampler, sampler1D, sampler2D, sampler3D, samplerCUBE, sampler_state, SamplerState 7 种，sampler2D 只是其中的一种，作用是对 2D 纹理进行采样，通常针对位图，因此也是最常用的一种，但不止有这一种，比如还有对 3D 纹理进行采样的 sampler3D，可以对一组 2D 纹理进行采样，通常用来做动画纹理。

一、SD绘画的本质，就是一个降低噪点的过程。二、20种采样器=20位画家，每种采样器对图片的去噪方式不一样。三、总结1、速度快：Euler系列、LMS系列、DPM++2M、DPM fast、DPM++2M Karras、DDIM系列2、质量高：Heun、PLMS、DPM++系列3、tag利用率高：DPM2系列、Euler系列4、动画风：LMS系列、UniPC5、写实风：DPM2系列、Euler系列、DPM++系列

如果你使用的是汉化版，就会看到面板下面有一个《效果》，你点击它，左边就能看到各种音效啦，然后在点击你想要的音效，之后它会提示你去激活，满意吗？我使用的是汉化版.

sampler ["sɑ:mpl05]基本翻译n. 样板(取样器,样品检查员)网络释义sampler:采样器|取样器|采样器，取样器air sampler:空气取样器|大气采样器|空气取样设备rain sampler:降水收集器|雨水取样器

商品上看到的话是：试用品

视图没有打开。Substance3DSampler是一款优秀的3D材质制作管理软件，substance3dsampler导入图片不显示是因为视图没有打开。通过文件--选项--图元显示-显示图像即可打开视图，查看导入的图片。

int inthestr(char *s,char ch){ while(*s!=""){if(*s==ch)return 1;s++;}return 0;}

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采样率、采样速率。简单来说，samplerate就是模拟信号转为数字信号时的采样频率，本身是一种采样率，所以设置系统时间对samplerate有采样率和采样速率的要求。