Step-by-Step Guide to Creating Simulated Data in Python
一个适合初学者的教程，教你如何生成自己的数据进行分析和测试照片由 Alexandru-Bogdan Ghita 在 Unsplash 上拍摄想象一下，你刚刚编写了一个机器学习模型，需要在特定场景中对其进行测试，或者你正在发布一篇关于自定义数据科学解决方案的学术论文，但可用的数据集有版权限制。另一方面，你可能正处于机器学习项目的调试和故障排除阶段，需要数据来识别和解决问题。所有这些情况，以及更多情况，都可以从使用模拟数据中受益。通常，现实世界的数据并不容易获得、昂贵或私密。因此，创建合成数据对数据科学从业者和专业人士来说是一项有用的技能。在本文中，我介绍了一些使用 Python 从头开始创建
Simple ReFlow: Improved Techniques for Fast Flow Models
扩散和流程匹配模型实现了显着的生成性能，但以许多抽样步骤的成本为代价，这会减慢推理并将适用性限制在关键任务中。回流过程可以通过拉直产生轨迹加速采样。但是，反流是一种迭代过程，通常需要对模拟数据进行培训，并导致样品质量降低。为了减轻样品恶化，我们检查了反流的设计空间，并在先前的启发式实践中突出了潜在的陷阱。然后，我们提出了七个训练动态的改进……
Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
Signal Power Distributions for Simulated Outdoor Sound Propagation in Varying Refractive Conditions
摘要：通过抛物线方程法模拟了通过近地面大气传播的声学信号的概率分布。模拟涉及相对于平均风的四个角度的传播，频率为 100、200、400 和 800 Hz。环境表示包括真实的大气折射轮廓、湍流和地面相互作用；我们分别考虑了风速和地表热通量中存在和不存在参数不确定性的情况。模拟信号涵盖了从接近零到超过十的广泛闪烁指数范围。在没有不确定性的情况下，无论频率和折射条件如何，信号功率（或强度）都可以通过双参数伽马分布很好地拟合。当包含不确定性时，需要三参数分布（即复合伽马或广义伽马）才能很好地拟合模拟数据。复合伽马分布似乎是更可取的，因为它的参数具有与信号饱和和不确定性调制相关的直接解释。
A handy guide to Synthetic Data, its uses, risks, and applications
随着技术的进步，ML 模型使用的数据已经短缺。为了填补这一空白，大量合成数据/人工数据被生成或模拟来训练 ML 模型。原始数据收集虽然高度可靠，但通常成本高昂且耗时，因此对模拟数据的需求日益增长 […]
