均值方差高斯分布图

新能源产业的质量革命：六西格玛培训如何重塑制造竞争力

某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%，导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格玛的核心逻辑：质量即利润，流程即战场。
张驰课堂·2025-02-10 07:00

关于java语言的发展前景

java语言的详解Java是一种高级、面向对象的计算机编程语言，由詹姆斯·高斯林(JamesGosling)和SunMicrosystems的团队开发。
GeekyGuru·2025-02-10 05:09

C++学习笔记——均值

一、题目描述二、代码#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;doublea[n];for(inti=0;i>a[i];}doublenum=0;for(inti=0;i
搞机械的假程序猿·2025-02-10 02:20

Ceph 架构以及部署

Ceph架构Ceph的架构主要包括以下组件：Monitor(MON)：CephMonitor负责维护集群的状态，包括存储节点的成员信息和数据分布图。
完颜振江·2025-02-10 00:35

数字信号处理Python示例（13）生成方波信号

2.方波的应用3.方波的产生二、生成方波信号的Python代码三、仿真结果及分析写在后面的话前言从这篇文章开始，将继续给出生成非正弦信号的几个Python示例，包括方波、三角波、锯齿波、sinc函数和高斯信号
通信仿真实验室·2025-02-09 14:56

MapReduce简单应用(二)——去重、排序和平均

目录1.数据去重1.1原理1.2pom.xml中依赖配置1.3工具类util1.4去重代码1.5结果2.数据排序2.1原理2.2排序代码2.3结果3.计算均值3.1原理3.2自定义序列化数据类型DecimalWritable3.3
梦醒沉醉·2025-02-09 05:47

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）
算法工程师y·2025-02-08 23:28

python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理

【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波，对图像的滤波处理有了基础认知，相关文章链接为：python学opencv|读取图像（五十四）使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python
西猫雷婶·2025-02-08 20:11

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression
云峰天际·2025-02-08 19:01

VMD插件—DensityCalculator：计算模拟轨迹的粒子密度分布图

一、DensityCalculator简介“在分子动力学（MD）模拟中，原子级的结构信息表征是材料建模和模拟领域研究人员的一项必要任务。密度分布的可视化通常是结构表征中最重要的属性之一。VisualMolecularDynamics（VMD）是一种广泛使用的分子可视化程序包，它不仅可以可视化复杂的分子系统，还可以通过集成特殊插件或运行内部生成的TCL脚本来执行分析。但是，密度分析仍不是VMD的内置
咸鱼啦啦·2025-02-08 18:26

日拱一卒（20）——leetcode学习记录：大小为 K 且平均值大于等于阈值的子数组数目

一、题目给定数组，统计数组中长度为k的子数组且该子数组的平均值大于threshold的数量二、思路滑动窗思路，计算长度为k的滑动窗的平均值，关键点在于，每滑动一次，只需要去掉头增加尾，而不需要重新全部计算
特立独行的Q·2025-02-08 14:00

【Halcon】插值算法通俗讲解

目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法，因为图像不是连续的函数
熊猫袋鼠骆驼·2025-02-08 13:52

[Halcon] 灰度值插值介绍

测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值（’nearest_neighbor’）2.3双线性插值（’bilinear’）2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值（“constant”）2.4.2高斯加权双线性插值
F-Halcon·2025-02-08 13:47

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

SimAM的主要优点包括：(1).计算简单：SimAM仅需计算均值和
小李学AI·2025-02-08 04:11

实验8 元组、集合与字典

第1关：组合类型选择题任务描述本关任务：编写一个能计算数组平均值和最大值的小程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何获取数组的长度，2.如何遍历数组。
Ssaty.·2025-02-07 15:19

canny边缘检测

Canny算法通过一系列步骤来实现鲁棒的边缘检测，以下是其主要步骤的详细介绍：1.高斯滤波降噪由于边缘检测对噪声非常敏感，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以去除噪声。
万物琴弦光锥之外·2025-02-07 09:37

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

KNN算法：从思想到实现（附代码）

新样本寻找K个最近邻分类问题:多数表决回归问题:均值计算KNN核心思想如何做一个样
lihuayong·2025-02-07 03:29

MATLAB主成分分析实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：主成分分析（PCA）是数据降维的一种技术，它通过转换原始数据到线性无关的主成分，降低数据复杂性，同时尽可能保留原始数据的方差信息。
Ready-Player·2025-02-06 23:03

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。
杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

半径为 k 的子数组平均值--定长滑动窗口解法和前缀和解法

2090.半径为k的子数组平均值给你一个下标从0开始的数组nums，数组中有n个整数，另给你一个整数k。
钓一朵雪·2025-02-06 04:21

Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域
nantangyuxi·2025-02-06 02:06

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

进贾老师OpenCV学堂交流群，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shiftblur)均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声
gloomyfish·2025-02-05 10:08

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

整体思路图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。
max500600·2025-02-04 14:45

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

漫话最小二乘法-1.矩阵表示

最小二乘最早是由勒让德和高斯各自提出的。高斯成功的用最小二乘法解决了谷神星轨道计算的问题。先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示，蓝色圆圈描绘了一组点，可以大致看出这样一组
sHermit·2025-02-04 12:23

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

用python绘制kde模型

模型的完整示例代码和说明：方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成示例数据（混合高斯分布
若木胡·2025-02-03 20:13

组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述

预报中，状态估计和它的方差协方差阵也要给出，从方差协方差阵P的
十八与她·2025-02-03 17:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题
墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测

1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）
老张谋·2025-02-02 20:35

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数
飞Link·2025-02-02 15:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线
无水先生·2025-02-02 14:51

Python 最小二乘法 圆度误差高斯牛顿迭代

1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index=y1.index(max(y1))x1min_index=x1.index(min(x1))y1min_index=y1.index(min(y1))pp=[[x1[y1max_
CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

目录前言：1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理
柯宝最帅·2025-02-01 20:51

【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

2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。
fpcc·2025-02-01 12:38

面试经典150题——二叉树层次遍历

文章目录1、二叉树的右视图1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、二叉树的层平均值2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、二叉树的层序遍历3.1题目链接3.2题目描述
Ghost_firejef·2025-02-01 05:09

Android BitmapShader简洁实现马赛克/高斯模糊（毛玻璃），Kotlin（三）

AndroidBitmapShader简洁实现马赛克/高斯模糊（毛玻璃），Kotlin（三）发现，如果把（二）AndroidBitmapShader简洁实现马赛克，Kotlin（二）-CSDN博客中的这个函数
zhangphil·2025-02-01 02:50

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition
weixin_39548740·2025-01-31 22:46

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！
凌小添·2025-01-31 21:09
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