Как оценить расстояние до автомобиля от правого обочины?
Здравствуйте, я учусь в автошколе и у меня такая проблема. Я никогда не водил машину и во время тест-драйвов не могу толком оценить расстояние автомобиля от правого плеча. Я больше езжу по середине дороги, а инструктор постоянно говорит мне ехать правее. Я немного лучше ориентируюсь на дорогах, разделенных продольной линией. У кого еще возникла эта проблема? Что бы вы порекомендовали?
оцените лучший ответ знаком «палец вверх»
| Интересно 0 2449 дней назад | Подписаться на отчет |
Посмотрите в правое наружное зеркало — на плечо.
😉
Значит, вы, вероятно, уже водили машину, когда учились в автошколе, не так ли? 🙂
Более или менее, вы должны заглянуть в него. Это значит, что вы за рулем, ваш пассажир (инструктор) скажет вам, да, сейчас вы в идеале находитесь вдали от обочины и попытаетесь зафиксировать его с точки зрения водителя по отношению к правой передней части автомобиля. Это обучение, не более того, дома с компьютером этому просто не научиться. Его нужно гонять, тогда через какое-то время вы получите его «в горшок». А в худшем, вы будете просто еще одним из многих янтарей, которые прилипают к центральной линии, и вы сможете с этим жить, то есть ездить, вообще без проблем. 😉
В автошколе меня инструктор ругал за езду слишком близко к краю, это было на «проселочных дорогах» так вот эту проблему можно узнать по тому что края волнистые и тут бьет амортизатор поглотители, т.е. урок для обратной ситуации.
В автошколе в Сочике инструктор научил меня оценивать расстояние до Škoda 105L, глядя на край правого переднего бампера, и если он был на обочине, я отъезжал от него на 1 метр.
Кстати, сколько сегодня стоит ŘP для группы B+A? Я заплатил около 1600 крон.
======================================== = =
jmhad, если он водит машину самостоятельно (до того, как он научится этому), может случиться так, чтоон заляжет машину с обеих сторон и, не дай бог, он может вызвать столкновение. По крайней мере, гончие объяснят ему, как безопасно ездить.
Подробнее в обсуждении.
Если вы смотрите в правое наружное зеркало, вы, вероятно, скоро разобьетесь.
Вы также должны смотреть вперед.
По правому зеркалу отойдите к краю на расстояние, которое вам кажется оптимальным ( чтобы машина была параллельна области) а потом посмотрите где край дороги «пересекает» вас с краем доски.
Каждый вторник разный вид.
http:// www.odpovedi.cz/…
Кашель на экспертов, возможно, посмотрите в правильное зеркало, которое может посоветовать только охотник за очками. Катайтесь в своем собственном темпе, и все даст вам практику. Для кого-то раньше, для кого-то позже, но для всех.
jmhad — так ты советуешь не оглядываться и ехать??
:-DDD
Baze — это правое зеркало только для гончих — никогда туда не смотреть!!
😛
Программа
Серия об алгоритмах оценки количества уникальных значений в мультимножестве продолжается статьей об современном алгоритме HyperLogLog . Однако все идеи, лежащие в основе этого алгоритма, основаны на ранее описанном LogLog, поэтому убедитесь, что вы знакомы с LogLog, если хотите читать дальше.
Алгоритм LogLog имел две основные проблемы:
Выбросы
Результирующая оценка LogLog очень чувствительна к выбросам, значениям, которые очень далеки от других значений. Обычно бывает так, что большинство максимальных длин нулевых префиксов для каждой группы примерно одинаковы, например, между 12 и 15, но затем бах — и один нулевой суффикс имеет длину 27. Эта большая разница испортит результирующую оценку количество уникумов, ведь классическое среднее арифметическое с этим справляется не очень хорошо. В принципе, работал тот же принцип, что и когда несколько топ-менеджеров и директоров поднимают среднюю зарплатув республике с их высокой заработной платой.
Авторы алгоритма пытались решить ее, избавляясь от выбросов и не включая в среднее несколько самых высоких максимумов, но это было не очень хорошим решением. Позже они попробовали другую процедуру — вместо среднего арифметического использовали среднее гармоническое, обладающее гораздо лучшими свойствами, когда мы имеем значения, далекие от среднего.
Очень плохие результаты для малых мощностей
LogLog дает ужасные результаты при оценке кардинальности небольших мультимножеств. Если у нас есть несколько уникальных элементов в мультимножестве, LogLog вернет смехотворно большую оценку. Авторы решили ее хитро — в случае, когда у нас на входе мультимножество с малой кардинальностью, алгоритм ЛогЛог не используется, а используется совсем другой алгоритм, а именно старый всем известный Линейный подсчет. Ну да, но как мы узнаем, что у нас на входе мультимножество с малой мощностью, если мощность нам не известна?
Мы позволяем LogLog оценить количество уникальных элементов, и когда мы обнаруживаем, что эта оценка относительно низкая , мы отбрасываем оценку и пересчитываем ее с помощью алгоритма линейного подсчета. Мы быстро напомним вам, как работает линейный счет. Вначале мы выделяем нулевое (битовое) поле некоторого заданного размера, обычно равного степени двойки. Мы проходим по всем элементам мультимножества, вычисляем их хэш и преобразовываем его в целое число i от интервала 0 до длины массива минус 1. Затем мы сохраняем единицу по индексу i в массиве. Наконец, мы подсчитываем количество нулей и единиц в массиве и используем простую формулу для оценки количества элементов.
Алгоритм LogLog, однако, не использует никаких битовых полей для «хранения» рассчитанных хэшей. Вместо этого он использует массив для хранения максимальной длины суффикса. Например, поле может выглядеть так:
где каждое число указывает максимальную длину нулевого суффикса в данномк группе рассчитанных хэшей. Однако ненулевое значение на i-й позиции обязательно означает, что среди значений в мультимножестве есть элемент, чей (трехбитный) хэш равен i. Другими словами, мы можем преобразовать этот массив в битовый массив для линейного счета, сохранив нули и преобразовав любое положительное число в единицу. Из предыдущего поля мы получили бы битовое поле:
Теперь мы можем применить алгоритм линейного подсчета и с его помощью оценить кардинальность.
Однако есть одна загвоздка. Мы храним в поле максимальный нулевой суффикс, но что, если в какой-то группе значений все хеши заканчиваются на единицу? Например, если мы используем последние три бита в качестве идентификатора группы, к которой принадлежит хэш, то нулевая длина суффикса этого хеша «01001100» будет равна нулю — потому что вектор «01001» заканчивается единицей. Таким образом, мы бы сохранили ноль в максимальном поле с индексом 4 (100 2 =4 10 ). Однако в алгоритме линейного подсчета может показаться, что мы не нашли значения с хэшем, равным четырем, что неверно.
Поэтому модифицируем алгоритм так, чтобы он не хранил длину самого длинного нулевого суффикса в максимальном поле, а хранил индекс «первого справа» (для порядка — индексируем с единицы), это то же самое, как если бы мы добавили единицу к длине нулевого суффикса. Это означает, что нуль в индексе i означает, что ни одно значение не имеет хеш-значения, равного i, и тогда мы можем использовать такой массив для линейного подсчета.
Реализация HyperLogLog
Альфа-функция возвращает поправку к рассчитанной оценке, мы уже знаем, что с прошлого раза, только в случае с HyperLogLog, альфа имеет разное значение в зависимости от количества групп.
Функция, возвращающая количество нулевых битов в конце числа.
Функция, которая перебирает все значения, делит их на num_buckets групп и для каждой группы вычисляет индекс первого справа (длинамаксимального нулевого суффикса плюс один).
Немного изменена функция расчета алгоритма линейного подсчета.
Основная функция, которая объединяет все это. Сначала он вычисляет оценку с использованием модифицированного LogLog, использует среднее гармоническое в четвертой строке вместо среднего арифметического и, наконец, применяет поправку Linear Counting, если рассчитанная оценка меньше, чем в 2,5 раза превышает количество групп (в этот момент мы ожидаем стандартная оценка LogLog будет хуже, чем при использовании линейного счета) и если в максимальном поле есть хотя бы один ноль (поле, состоящее только из единиц, не может использоваться в линейном счете, см. предыдущую статью). И каковы результаты HyperLogLog?
Мы запустим тестовый код, который оценит мощность наборов, которые последовательно имеют мощность 10, 100, …, 1 000 000:
Мы видим, что результаты всегда отклоняются от правильного менее чем на процент. И это хорошо!
Больше улучшений HyperLogLog
HyperLogLog получил несколько других интересных улучшений. Одна из оставшихся проблем — высокое потребление памяти . Это звучит довольно странно, когда в прошлый раз мы превозносили требования к памяти до небес и подсчитали, что нам нужно 768 байт для хранения поля максимумов. Однако проблема возникает, если вы хотите вычислить кардинальность не одного огромного мультимножества, а нескольких миллионов маленьких мультимножеств параллельно, или если вы хотите сохранить эти рассчитанные поля максимумов в базе данных на какое-то более позднее время.
Например, если бы нам нужно было одновременно вычислить мощность одного миллиарда мультимножеств, в текущей реализации нам потребовалось бы 1 000 000 000 умножить на 768 байт, что составляет 768 ГБ. С одной стороны, это неплохо… но с другой стороны, мы можем лучше реализовать HyperLogLog.
Разреженное представление
Предположим, мы установили k=12, то есть мы используем 12 бит для идентификации групп и таким образом получаем 2 12 различных групп хэшей. В начале алгоритма мы должны выделить массив длиной 4096 (см. строку 3 функции count_maxims). И допустим, наш мультимножество состоит из трех разных элементов. Это значит, что мы зададим какое-то значение в поле в трех разных местах и остальные 4093 значения в поле так и останутся нулевыми, мы просто не использовали оставшиеся 4093. Это не очень эффективно, не так ли?
Чтобы избежать массива, который в основном пуст и не используется, но который по-прежнему занимает ценный кусок памяти, мы можем хранить значения в начале как пары [index, value] . Пример для лучшего понимания. Этот массив
можно гораздо эффективнее представить в виде двух пар:
Вместо того, чтобы выделять кучу неиспользуемого пространства в памяти, мы можем постепенно выделять только то пространство, которое нам действительно нужно. Мы называем это представление разреженным . Однако в какой-то момент представление таким образом потребовало бы больше памяти, чем простое хранение в массиве — тогда мы можем перенести разреженное представление в классический массив без потери информации.
Смещения
Практика показала, что все значения в поле примерно равны . Например, поле максимума обычно выглядит так:
Все значения находятся где-то в районе числа 13. Другая стратегия уменьшения размера такого массива — вычесть некоторое фиксированное значение из каждого элемента и запомнить его. Мы можем вычесть, например, восьмерку:
На данный момент каждое значение в массиве потребляет меньший объем памяти — в первом массиве нам нужно хранить числа от 0 до 15, для чего нам нужно 4 бита, а для второго массива нам нужно только 3 бита , так как мы храним только числа от 0 до 7. Разумеется, это предполагает реализацию поля на уровне отдельных битов. В тот момент, когда мы хотим, чтобы значения zчтобы прочитать поля, мы должны добавить к ним отмеченное значение.
…и множество других улучшений. Исследования в этой области все еще продолжаются, поэтому мы, безусловно, можем ожидать более интересных идей. В следующий раз мы поговорим об объединении и пересечении векторов HyperLogLog, а в ближайшем будущем поговорим о том, зачем нам может понадобиться хранить миллиарды векторов HyperLogLog.
