伽马噪声

Diffusion--人工智能领域的革命性技术

扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
油泼辣子多加·2025-02-04 04:20

非凸联合创始人李佐凡：将数智交易作为自己的终身事业

一、以梦为马，坚守本心非科班出身的李佐凡，进入金融行业并非误打误撞，而是他一直以来的梦想。
·2025-02-04 00:43

C语言实现图像二值化变换项目源码

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目提供了一个C语言编程案例，专门用于解决图像处理中的“百马百担”问题，即图像二值化。
爽新全效瓷兔膏·2025-02-03 06:20

99.20 金融难点通俗解释：中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)

通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2定期调整6.总结7.代码实现0.承前本文主旨：本文通过中药配方这一生动比喻来解释马科维茨资产组合模型的核心概念
AI量金术师·2025-02-02 12:38

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

5G无线网络架构及规划

网络传输过程中的噪声:噪声分两种,一种是有源噪声(外部),一种是无源噪声(热噪声)5G通信网络架构移动通信网络有由三部分构成接入网:是离用户端最近的末端网络(无线基站就属于接入网),负责把用户端(手机)
陆墨宁·2025-02-02 09:18

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-02-01 14:21

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。
码农三叔·2025-02-01 01:08

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。
坐望云起·2025-02-01 00:32

玄机靶场--第一章 应急响应-webshell查杀

}2.黑客使用的什么工具的shellgithub地址的md5flag{md5}3.黑客隐藏shell的完整路径的md5flag{md5}注:/xxx/xxx/xxx/xxx/xxx.xxx4.黑客免杀马完整路径
Clockwiseee·2025-01-31 23:24

random（随机数）

在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布
MoRanzhi1203·2025-01-31 08:12

马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
AI量金术师·2025-01-30 20:38

使用 Go 和 Tesseract 实现验证码识别

常见验证码类型包括：文本型验证码：包含扭曲、旋转或噪声干扰的字符。图片型验证码：让用户选择特定内容的图片。行为型验证码：要求用户完成特定操作（如拖拽滑块）。1.2验证码识
一休哥助手·2025-01-30 17:09

0. 金融资产组合模型进化全图鉴

目录0.前言0.1专栏主旨0.2本文主旨1.资产组合模型进化路线2.资产组合模型量化回测实现3.金融量化难点通俗解释0.前言0.1专栏主旨本专栏【金融资产组合模型进化论】以马科维茨资产组合模型为起点，带领读者一步步感受
AI量金术师·2025-01-29 21:59

数据挖掘的常用算法

大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。
北柠陌寒0207·2025-01-29 07:48

python实现dbscan

它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
怎么就重名了·2025-01-29 03:12

【计算机视觉】图像滤波

1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波，图像滤波是一种基于邻域的算法。
油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

费加罗的婚礼

法国戏剧家博马舍在18世纪70年代创作了“费加罗三部曲”的三部戏剧，分别是《塞维利亚的理发师》、《费加罗的婚礼》和《有罪的母亲》。
三眼桥墩·2025-01-28 20:17

＜camera＞ISP的处理流程梳理-NRluma（亮度降噪模块）

的处理流程梳理-AAF（抗混叠滤波器）＜camera＞ISP的处理流程梳理-LSC（镜头阴影校正）＜camera＞ISP的处理流程梳理-AWB（自动白平衡）＜camera＞ISP的处理流程梳理-CNF（色度噪声滤波
waterAdmin·2025-01-28 09:56

【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-01-28 01:26

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

什么是Sensor，Sensor的分类？

3.影响CMOS传感器的主要问题(1)噪声这是影响CMOS性能的首要问题，这种噪
一袋米扛几楼98·2025-01-27 11:48

阅读：在方寸之间重构人类文明的精神版图

在敦煌莫高窟的藏经洞里，5世纪的手抄《妙法莲华经》与8世纪的粟特文《圣经》残卷相邻而眠；在大航海时代的里斯本港口，达伽马船队的水手们将《马可波罗游记》与星盘一同装入行囊；在21世纪的数字云端，《论语》的注疏与
智识世界Intelligence·2025-01-27 10:17

表的创建（列的类型定义）

ID(class_id)名称（class_name）班主任(class_teacher)101六年级一班马老师102六年级二班潘老师createdatabaseschool;useschool;createtableclass
Chasing追～·2025-01-26 20:38

运算放大器应用电路设计笔记（四）

这时，最大振幅由电源电压决定，最小振幅由噪声或失调电压决定。确保动态范围的最简单方法是提高电源电压。提高电源电压就可增大最大振幅。但提高电源电压，效率要降低，不仅消耗了无效功率，而且可靠性也降低了。
promising-w·2025-01-26 07:56

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。
小白学视觉·2025-01-26 05:38

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

在计算机视觉和图像处理中，噪声是一种常见的现象，可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。
LpmShell·2025-01-26 04:33

马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型
AI量金术师·2025-01-25 13:31

Python 深度学习实战：生成对抗网络

生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar
AI天才研究院·2025-01-25 10:45

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

引言生成式预训练变换器（GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT）领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来，该技术经历了多代发展，不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练，学习语言的统计规律和世界知识，然后在特定任务上进行微调，以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术
呆码科技·2025-01-24 20:28

马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(DeepSeek-V3)增强方案（理论+Python实战）

DeepSeek1.1Whatis幻方量化1.2WhatisDeepSeek2.重写AI金融智能体函数3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对上一篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型
AI量金术师·2025-01-24 15:16

python绘制带有显著性差异的柱状图

图片来自文献（Lietal.,2019）含有大小写字母的两组方差分析参考自文献（马继龙等，2024）。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。
彭博锐·2025-01-24 14:08

目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理

目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型（卡尔曼滤波器）数据关联（匈牙利匹配
yhwang-hub·2025-01-23 11:52

数据挖掘：定义、挑战与应用

一、数据挖掘的定义（一）概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
黑色叉腰丶大魔王·2025-01-23 09:04

东野圭吾读书笔记 —— 新参者

故事始于充满传统风情的日本桥地区，甘酒横丁商业街附近的小传马町公寓。一位刚搬来不久的独居女子三井峰子在家中惨遭勒杀。刚刚调任到此地的刑警加贺恭一郎接手了这起案件。
蜡笔小新..·2025-01-23 05:56

马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.Fama-French五因子优化的现代投资组合理论1.1WhatisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.2WhyisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投
金融OG·2025-01-23 00:43

马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.资本资产定价模型(CAPM)优化的现代投资组合理论1.1WhatisCAPM优化的现代投资组合理论1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4CAPM预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投资组合表现计算2.7夏普比率优化2.8持仓筛选3.汇总代码4.
金融OG·2025-01-23 00:13

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：
金融OG·2025-01-23 00:43

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
Charmve·2025-01-22 19:08

DSP实验七 综合实验与考查

、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、IIR低通滤波器处理9、IIR带通滤波器处理10、IIR高通滤波器处理11、FIR高通滤波器处理12、FIR低通滤波器处理13、FIR带通滤波器处理14、加噪声
BeBeter」·2025-01-22 11:36

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

《探秘鸿蒙Next：非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

数据预处理数据清洗：非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据，要去除乱码、特殊字符等；对于图像数据，需处理模糊、损坏的图像。
·2025-01-22 06:37

开源AI图像工具—Stable Diffusion

•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

【2023华为OD-C卷-第三题-跳马】100%通过率（JavaScript&Java&Python&C++）

本题已有网友报告代码100%通过率OJ&答疑服务购买任意专栏，即可私信博主，获取答疑/辅导服务题目描述马是象棋(包括中国象棋和国际象棋)中的棋子，走法是每步直一格再斜一格，即先横着或直着走一格，然后再斜着走一个对角线
塔子哥学算法·2025-01-20 16:17

华为OD机试E卷 - 跳马（Java & Python& JS & C++ & C ）

两种字符，如果是数字表示该位置是一匹马，如果是"."表示该位置为空的，棋盘内的数字表示为该马能走的最大步数。例如棋盘内某个位置一个数字为k，表示该马只能移动1~k步的距离。
算法大师·2025-01-20 16:12

华为OD机试E卷 --跳马--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述马是象棋（包括中国象棋和国际象棋）中的棋子，走法是每步直一格再斜一格，即先横着或者直者走一格
飞码创造者·2025-01-20 15:08

Python BI 数据清洗和整合：提升数据质量的关键步骤

数据清洗可以去除数据中的噪声和错误，而整合则能将
菜狗小测试·2025-01-20 14:25

使用过的 DAC 器件使用总结

滤波与输出：为了去除高频噪声和阶梯波效应
Major_pro·2025-01-19 22:41

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

设置过程和观测噪声的协方差矩阵
MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50
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