### 基于贝叶斯网络追踪概率数据库中的错误 #### 概述 在现代信息技术领域，概率数据库（Probabilistic Database, PDB）成为处理不确定数据的关键技术之一。随着互联网的发展，各种应用如信息抽取、数据集成、传感器网络及对象识别等产生了大量的不确定性数据。这些不确定性数据的有效管理和查询对许多应用程序至关重要，因此概率数据库的研究变得越来越重要。 然而，在实际操作中，概率数据库往往会包含错误，因为这些数据通常通过大量的人力努力进行咨询、验证和聚合而获得。当利用网络从不同来源提取和整合数据时，这种错误的风险会进一步增加。这些错误可能会导致异常查询结果的出现，从而影响数据分析的准确性和可靠性。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于贝叶斯网络的方法来追踪概率数据库中的错误。这种方法不仅能够检测到错误的存在，还能够确定哪些数据可能是导致异常查询结果的原因。本文将详细介绍该方法的原理、实现过程及其效果。 #### 贝叶斯网络框架下的错误追踪 为了追踪概率数据库中的错误，本研究采用贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）作为表示数据之间关联性的框架。贝叶斯网络是一种图形模型，它通过有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）来表达变量间的条件依赖关系，并通过概率分布来量化这些依赖。贝叶斯网络可以有效地进行概率推理，非常适合用于处理复杂的数据关联性。 研究团队开发了构建扩展贝叶斯网络（Augmented Bayesian Network, ABN）的技术，用于表示异常查询中输入数据、中间数据和输出数据之间的关联。这个网络不仅包括原始数据的结构，还包含了查询执行过程中产生的中间结果，从而更全面地反映了数据间的关联。 #### 错误的归责与度量 受到因果模型中“归责”（Blame）概念的启发，研究团队定义了一个新的归责度量，用于评估候选错误的重要程度。这个归责度量可以帮助我们确定哪些数据最有可能是导致异常查询结果的原因。 接着，研究团队提供了一种有效的方法来计算每个候选错误的归责度。这一步骤是基于扩展贝叶斯网络上的概率推断完成的。通过概率推断，可以计算出每条数据导致异常的可能性大小，从而确定哪些数据应该优先被修正。 #### 实验结果 实验结果显示，所提出的基于贝叶斯网络的错误追踪方法不仅有效而且高效。通过对比分析，该方法能够在复杂的数据关联环境下准确地定位错误数据，显著提高了数据清洗的效率。 #### 结论与未来方向 本文介绍了一种基于贝叶斯网络的概率数据库错误追踪方法。这种方法利用扩展贝叶斯网络来表示数据间的复杂关联，并通过概率推断来计算错误数据的归责度。实验证明了该方法的有效性和高效性，对于提高概率数据库中数据的质量具有重要意义。 在未来的研究中，可以进一步探索如何将此方法应用于更大规模的概率数据库，以及如何与其他数据清理技术结合，以提高整体数据质量控制的性能。此外，还可以考虑如何优化概率推断算法，以支持更复杂的查询模式和更大的数据集。

《Oracle Solaris 11.2 动态追踪指南》是Oracle公司为用户提供的一份详尽的技术文档，旨在帮助IT专业人员理解和利用Oracle Solaris 11.2操作系统中的动态追踪（DTrace）功能。DTrace是一种强大的系统分析工具，它允许用户在运行时深入洞察操作系统和应用程序的行为，从而进行性能优化、故障排查和诊断。 DTrace的核心特性包括实时的系统监控、动态生成的探针、以及灵活的数据分析能力。在Oracle Solaris 11.2中，DTrace得到了进一步增强，提供更高效的性能分析和问题解决手段。以下是DTrace的一些关键知识点： 1. **探针**：DTrace的核心元素是探针，这些探针分布在操作系统和应用程序的关键点上，当特定事件发生时，如系统调用、内存分配、进程调度等，探针会被触发，产生可供分析的数据。 2. **D语言**：DTrace有自己的脚本语言（D语言），用于编写探测脚本，以定义要收集何种数据，何时触发探针，以及如何处理收集到的数据。D语言具有强大的表达能力和灵活性，能够快速构建复杂的追踪场景。 3. **消费者模式**：DTrace支持两种消费者模式——内核消费者和用户消费者。内核消费者可以直接访问内核数据，而用户消费者则在用户空间运行，对性能影响较小。 4. **性能分析**：DTrace可用于系统性能分析，通过追踪CPU使用率、I/O操作、内存分配等，帮助定位性能瓶颈，优化系统资源利用。 5. **故障诊断**：在系统出现异常或错误时，DTrace可以快速定位问题源头，通过追踪异常行为，找出导致问题的具体原因。 6. **安全与权限**：由于DTrace的强大功能，其使用受到严格的权限控制。只有超级用户（root）才能启用某些探针或执行敏感操作，以防止滥用和安全风险。 7. **兼容性与扩展性**：Oracle Solaris 11.2中的DTrace支持广泛的硬件平台和软件环境，不仅适用于传统的本地应用，也适应于虚拟化和云环境。 8. **社区与支持**：Oracle提供了丰富的文档、示例和社区支持，用户可以在遇到问题时获得帮助，分享经验和最佳实践。 9. **法律条款**：文档中提到的版权和许可协议强调了软件的商业用途，并规定了美国政府用户使用Oracle软件的特殊条款，强调了“商业计算机软件”的地位，以及对于此类软件的使用、复制、披露等行为的限制。 10. **安全性**：尽管DTrace极其强大，但文档也提醒用户注意，不应将其用于可能造成人身伤害的高风险应用中，确保在安全范围内使用。 《Oracle Solaris 11.2 动态追踪指南》是一本深入学习和掌握DTrace技术的重要参考资料，对于管理和维护Oracle Solaris系统的IT专业人士来说，它是提升工作效率和解决问题的得力工具。

Ray_Tracing_from_the_Ground_Up 光线追踪基础 分卷2(共2卷)

介绍了光线追踪（ray tracing）算法的基本原理及一些使用方法

GKT 本文。 GKT的体系结构如下： 设置 要运行此代码，您需要以下内容： 配备GPU的机器 python3 numpy，pandas，scipy，scikit-learn和火炬程序包： pip3 install numpy==1.17.4 pandas==1.1.2 scipy==1.5.2 scikit-learn==0.23.2 torch==1.4.0 请注意，不要使用0.23.4版本的熊猫，因为在processing.py文件中执行以下命令时，它将导致错误。 df.groupby('user_id', axis=0).apply(get_data) 如果您使用“ assistment_test15.csv”文件进行测试，则在pandas 0.23.4版本中，经过groupby用户后，它将返回16名学生。 但是，如果您在1.x版本中使用熊猫，它将返回15名学生。 （此

BPF / libbpf的用法和问题 请查看和，以获取使用libbpf构建BPF应用程序的示例。 还是基于libbpf的现实世界中跟踪工具的良好来源。 所有常规BPF问题，包括内核功能，libbpf API及其应用程序，都应发送至邮件列表。 您可以订阅它并搜索其档案。 提出新问题之前，请先搜索档案。 这很可能是之前已经解决或回答过的。 受更多人监视，他们将很乐意为您解决任何问题。 应该仅打开该存储库的PR和问题，以处理与该libbpf镜像存储库的设置和组织的特定方式有关的问题。 建造 libelf是libbpf的内部依赖项，因此必须进行链接，并且必须将其安装在系统上才能使应用程序正常工作。 默认情况下，使用pkg-config查找libelf，可以使用PKG_CONFIG覆盖所调用的程序。 如果不需要在构建时使用pkg-config ，则可以在调用make时通过设置NO_PKG_C

*从头开始=相当多的东西-使用glm不必实现基本的数学运算 路径追踪器 抗锯齿，阴影柔和等（免费） 胃肠道 适用于反射（镜），反射/折射（玻璃），固体材料的BRDF。 对象（可以使用任何BRDF） 多雾路段 平行性 光栅化器 对象 贴图 FXAA 阴影贴图 剪裁

Ray Tracing 光线 追踪 写得简单实用 VS2008

ADO.NET Entity Framework CodeFirst 如何利用 EFProviderWrappers 输出日志(EF4.3) http://blog.csdn.net/fangxinggood/article/details/7665000

ray_tracing ground_up area_light rectangle sphere 实现了Rectangle面积光源和Spherical面积光源。