В ordered dithering вы по сути разбиваете картинку на кусочки 4х4 пиксела и добавляете к каждому из них матрицу
0, 8, 2, 10
12, 4, 14, 6
3, 11, 1, 9
15, 7, 13, 5
Поскольку паттерн имеет небольшой период и повторяется, его хорошо видно глазом.
Чтобы исправить, можно предложить увеличить размер паттерна или выбирать его случайным образом из нескольких вариантов, но можно ли это будет в таком случае называть ordered dithering - не знаю.
Ещё я и в этом методе, и в других, прибавлял бы не положительные числа, а равные в среднем нулю, чтобы не изменялась средняя яркость изображения после дизеринга.
MAX 10 - не CPLD, а FPGA со встроенной флешкой. Он имеет высокоскоростные порты LVDS до 700МБит/с, которых видимо хватает в простых режимах HDMI.
У MAX 2 таких портов нету, поэтому высокоскоростные последовательные интерфейсы для него недоступны. Можно попробовать ставить внешние сериализаторы/десериализаторы типа AD9393, но в любом случае возникают сомнения, что вам хватит портов ввода/вывода и частотных характеристик MAX II.
> Как он может подставить, если размер вычисляется в рантайме?
Например, реализация malloc может сохранять соответствие выделенного адреса размеру в некоторой таблице. Реализация free может обращаться к этой таблице и брать оттуда размер.
Выходит, что модель уже что-то научилась обнаруживать. Процесс обнаружения вероятностный, и все 100÷ случаев фрода можно обнаружить только при большой вероятности ложной тревоги. У вас получается, что из 41 случая обнаружилось 27, а 14 - нет. При этом всего 4 ложных срабатывания на почти 10000 случаев остальных заявок. Вероятности справа относятся ко всему датасету в целом.
Для улучшения качества обнаружения можно пытаться настраивать модель, подбирать другие характеристики, увеличивать набор данных. Можно попробовать покрутить ползунок threshold справа, но, судя по ROC-кривой, больших успехов этим сейчас вы вряд ли добьётесь.
Если в остальных заявках тоже возможны случаи фрода, то стоит посмотреть на те, на которых алгоритм срабатывает, проверить их, и если это действительно фрод - перенести в правильный набор. В идеале вторая часть данных не должна содержать случаев фрода.
Поддерживаю. Если не знакомы лично со специалистами в вашей области, с которыми можно посоветоваться, то стоит попробовать сначала выступить на какой-нибудь тематической конференции. Более того, обратную связь в таком случае вы получите гораздо быстрее.
Значит, хэш-таблица в принципе подходит вам по скорости, но реализации из стандартной библиотеки и boost не подходят, поскольку они не являются потокобезопасными (по-моему, и в документации потокобезопасность не гарантируется). Дальше есть три варианта:
1) защищать функции доступа самому (что может привести к деградации произодительности)
2) искать thread-safe реализации
3) попробовать использовать lock-free реализации, например nbds. Здесь stackoverflow.com/questions/7086267/optimal-strate... ситуация похожа на вашу.
Увы, я не являюсь специалистом ни по биологии, ни по моделированию.
Из других решений для имитационного моделирования, о которых я слышал, можно посмотреть на AnyLogic (www.anylogic.ru/use-of-simulation). Они не специализируются на биологии, но у них достаточно простой и общий подход к моделированию. Кстати, это разработка отечественных специалистов из Санкт-Петербургского политехнического университета.
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
Поскольку паттерн имеет небольшой период и повторяется, его хорошо видно глазом.
Чтобы исправить, можно предложить увеличить размер паттерна или выбирать его случайным образом из нескольких вариантов, но можно ли это будет в таком случае называть ordered dithering - не знаю.
Ещё я и в этом методе, и в других, прибавлял бы не положительные числа, а равные в среднем нулю, чтобы не изменялась средняя яркость изображения после дизеринга.