delay scaling of ffts until after the transforms.
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 28/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với gist được liên kết và tái hiện trường hợp FFT trong đó việc scale trước tạo ra các kết quả sai lệch nhiều bậc độ lớn. Truy vết entry point FFT của Python và đường đi của phép biến đổi/scale; hoàn tất khi việc scale được áp dụng sau các phép biến đổi và các kết quả tái hiện khớp với các giá trị mong đợi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
As seen here, the results can be order of magnitudes off if the scaling happens upfront.
https://gist.github.com/pavanky/dc64fc83e0fa298e942a3e0ca07ccd15
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 422
- Fork
- 63
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của arrayfire/arrayfire-python
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Tất cả issue của arrayfire/arrayfire-python
Issue tương tự
-
Add: hunch Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·