1
Q
檢測稀疏位模式
A
回答
1
這裏是一個可能的度量:
sparseness = popcnt((x<<2) | (x<<1) | x | (x>>1) | (x>>2))/popcnt(x)
稀疏= 1 .. 3密位分配中,稀疏= 3..5用於稀疏比特分佈。
您可以使用不同數量的班次和/或使用位循環代替班次。
相關問題
- 1. 稀疏模式MarkerFaceColor
- 2. 檢查稀疏
- 3. 檢測稀疏分佈的異常值?
- 4. 從稀疏生存模型提取係數與稀疏= T
- 5. Keras訓練稀疏模型
- 6. Django稀疏數據模型
- 7. 稀疏三元組稀疏矩陣matlab
- 8. 稀疏矩陣
- 9. 在稀疏表
- 10. numpy稀疏矩陣的中位數
- 11. 修改scipy稀疏矩陣到位
- 12. McNemar檢驗中的R - 稀疏數據
- 13. 存儲庫佈局和稀疏檢出
- 14. 檢測Matlab故障解決稀疏線性系統
- 15. 如何創建和檢測稀疏DTO中的更改?
- 16. 處理稀疏+非稀疏數據以創建模型的最佳方法
- 17. 以稀疏矩陣
- 18. 稀疏矢量pyspark
- 19. Scipy稀疏...數組?
- 20. 50Kx50K稀疏矩陣
- 21. 編譯稀疏0.4.1
- 22. 是稀疏數據
- 23. 稀疏矩陣存儲格式 - 轉換
- 24. 過濾稀疏值的對數方式..?
- 25. cuda以CSC格式稀疏操作
- 26. 確定稀疏矩陣的稀疏性(Lil矩陣)
- 27. 的MongoDB:稀疏的獨特價值和稀疏複合索引
- 28. 使用特徵3稀疏特徵值/稀疏
- 29. pyspark:稀疏向量到scipy稀疏矩陣
- 30. 從scipy稀疏矩陣創建稀疏RDD