均匀分布噪声第9页

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法

阻尼最小二乘法通常用于处理数值求解问题中的不稳定性和噪声。

Xingmeng@·2024-01-22 09:06

ARIMA模型

如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为0，方差为1；弱平稳期望与相关系数（依赖性）不变。

Yolo_nn·2024-01-22 07:35

阳春三月，所有的希望都砥砺向前

拉开房间里那厚厚的帷帘，顷刻间阳光便映照了进来，打在人的身上暖暖的，来到窗户旁低头一看，只见之前寥寥无几的街道已有三两行人在行走了，时不时一辆小车驶过，响起滴滴的喇叭声，许是很久没这样热闹过了，使得一向把这些视作噪声的我第一次觉得原来它们也可以这么的

阿莫清欢·2024-01-22 04:06

李沐深度学习-权重衰退从零开始实验

importd2lzh_pytorchasd2l'''该实验为了验证权重衰退的作用，特地设置样本数小于权重数量样本特征维度=px1,x2....xp模型：y=0.05+Σ(i=1,p)0.01Xi+ε噪声服从均值

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:51

散列表（中）

1.要尽可能让散列后的值随机且均匀分布，这样会尽可能减少散列冲突，即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。2.除此之外，散列函数的设计也不能太复杂，太复杂就会太耗时间，也会影响到散列表的性能。

二毛_220d·2024-01-21 21:55

数字信号处理--几种常见的数字滤波器实现原理

参考：数字信号处理公式变程序(四)—巴特沃斯滤波器(上)滤波器现代滤波器理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录中估计出信号的某些特征或者信号本身，估计出的信号的信噪比将比原信号的高，将信号和噪声都视为随机信号

朔漠君·2024-01-21 21:37

游戏开发中的噪声算法

一、噪声噪声是游戏编程的常见技术，广泛应用于地形生成，图形学等多方面。那么为什么要引入噪声这个概念呢？

想做后端的前端·2024-01-21 18:15

【LWE问题简介】

问题搜索LWE问题判定LWE问题两个LWE问题之间的规约LWE问题的复杂性结论平均情况下的复杂性结论其他版本的LWE问题其他信息论文索引容错学习(learningwitherrors,LWE)问题就是求解带噪声的线性方程组问题

:)#·2024-01-21 18:14

课题学习(十九)----Allan方差：陀螺仪噪声分析

该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。该方法易于计算和理解，是目前最流行的识别和量化惯性传感器数据中存在的不同噪声项的方法之一。该方法的结果与适用于惯性传感器数据的五个基本噪声项有关。

致虚守静~归根复命·2024-01-21 17:39

PMIC 基础知识浅析（四）

在后端设计中，由于不涉及到大电流、强噪声，版图部分按传统方式绘制即可，需注意电流镜、差分对、需匹配的电阻电容等器件，以及对整体匹配要

WPG大大通·2024-01-21 14:18

VSLAM中的特征点三角化

实际中由于噪声

nice-wyh·2024-01-21 13:18

她半夜的微信盖过了工地的噪音

我的心开始微微颤抖，厚厚的窗帘那边传来旁边工地施工的噪声，挖土机挖土的声音、大卡车来回运输的轰鸣声。我住的这栋楼尚且不是最靠近工地的，也听得如此分明了，不知道那几栋楼只隔着一条路，会吵到什么程度。

言苏伦·2024-01-21 12:34

伊恩·斯图尔特《改变世界的17个方程》傅里叶变换笔记

频率分量可用于分析模式、定制模式、提取重要特征，以及消除随机噪声。它带来了什么？傅里叶的技巧应用极为广泛，比如图像处理和量子力学。

feiyu66666·2024-01-21 09:04

LLMs的Chain-of-Note(CoN)检索

//cobusgreyling.medium.com/chain-of-note-con-retrieval-for-llms-763ead1ae5c5Chain-of-Note(CoN)旨在通过解决噪声数据

lichunericli·2024-01-21 09:33

OpenCV-Python(49):图像去噪

当噪声比较小时，这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素。简单来说，像素级别的噪声

图灵追慕者·2024-01-21 08:12

大模型 RAG 优化收集一

痛点1：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失问题1：如何让LLM简要、准确回答细粒度知识？问题2：如何让LLM回答出全面的粗粒度（跨段落）知识？

fan_fan_feng·2024-01-21 08:47

OpenCV概述与安装

这些按照栅格状排列的数字包含大量的噪声，噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块，使得图像模糊不清。因此，噪声是计算机视觉面临的一个难题。要想让图片变得清晰，就需要对抗噪声。

神奇的布欧·2024-01-21 07:25

Tensorflow 入门基础——向LLM靠近一小步

数值类型1.2字符串类型1.3布尔类型的数据2.数值精度3.类型转换3.1待优化的张量4创建张量4.1从数组、列表对象创建4.2创建全0或者1张量4.3创建自定义数值张量5.创建已知分布的张量（正态和均匀分布

柳小葱·2024-01-21 07:37

我们还会再相遇吗？

马达的轰鸣声单调乏味，让我想起脑磁共振检测时的种种噪声，在反反复复的敲击，切割，打磨的种种声响中，父亲被反反复复的推入环形仓内做着各种检测，我忽然想如有灵魂，老爸你快出来相见吧，让我将你带走，再带你一程

Annie灵兮·2024-01-21 06:41

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。

长安海·2024-01-20 23:24

扩散模型： Diffusion Model概念讲解

DiffusionModel课件视频前向扩散过程在原始图像中逐步添加高斯分布随机噪声，直到最后得到完全噪声的图像。反向降噪过程逐步去除噪声图中的噪声，得到最后原图。

WindyChanChan·2024-01-20 19:24

扩散模型：Diffusion Model原理剖析

DiffusionModel视频Training第5行是唯一需要解释的地方，x0x_{0}x0是干净的图片，ϵθ\epsilon_{\theta}ϵθ是前面说的NoisePredictor，它的输入包括加噪声之后的图像

WindyChanChan·2024-01-20 19:51

国科大模式识别与机器学习2015-2019、2021仅考题

（设模式的良好分布不因模式变化而改变）(8分)简述偏差方差分解及其推导过程，并说明偏差、方差、噪声三部分的内在含义。(8分)试描述用EM算

智商欠费，不死也废·2024-01-20 16:54

故障诊断传感器的位置会影响振动信号分类的精度吗？

相反，如果传感器远离故障源，或者受到其他因素的影响（如噪声、耦合等），采集到的信号可能会被干扰或扭曲，导致分类精度下降。其次，不

神笔馬良·2024-01-20 14:29

语音识别技术

2.预处理：对采集到的语音信号进行预处理，如去除噪声、降低回声等。3.特

捷利迅分享·2024-01-20 14:37

数字图像处理

边缘检测中抗噪性能应该为：Canny算子>一阶算子（梯度算子）>二阶算子其中一阶算子中：Sobel>Prewitt>Roberts4.图像的去噪即模板化运算(均值滤波，中值滤波，高斯滤波)图像相减可以减低噪声

爱学习的机器小冉·2024-01-20 12:45

过拟合/欠拟合、偏差/方差

噪声：

褚骏逸·2024-01-20 12:11

电容在EMC中的应用

在电子设备中，通过将电容放置在信号线或电源线上，可以有效地滤除高频噪声和电磁干扰，确保设备的电源和信号线不受到外部电磁波的干扰。电源解耦：在电子电路中，电容被用作电源解耦器，以确保电子元件在

Risehuxyc·2024-01-20 09:22

深度学习的基本概念汇总

对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往b

-day day up-·2024-01-20 07:01

【issue-halcon例程学习】particle.hdev

难度在于图像中大亮斑区域、低对比度小物体和噪声影响。

斜月三星0727·2024-01-20 07:46

电源之LDO-3. LDO的热性能

粉丝群关注威信公众号：硬件之路学习笔记，阅读下列文章：电源之LDO-1.LDO基础知识电源之LDO-2.LDO的压降电源之LDO-3.LDO的热性能电源之LDO-4.LDO的电源抑制比电源之LDO-5.LDO的噪声电源之

硬件之路学习笔记·2024-01-20 02:18

电源之LDO——1.LDO基础知识

粉丝群关注威信公众号：硬件之路学习笔记，阅读下列文章：电源之LDO-1.LDO基础知识电源之LDO-2.LDO的压降电源之LDO-3.LDO的热性能电源之LDO-4.LDO的电源抑制比电源之LDO-5.LDO的噪声电源之

硬件之路学习笔记·2024-01-20 02:47

运维平台介绍：视频智能运维平台的视频质量诊断分析和告警中心

工单管理7、运维考核8、统计报表二、视频质量诊断分析介绍（一）视质分析概述（二）视频智能运维平台支持哪些功能1、图像过亮检测：2、图像模糊检测：3、画面冻结检测：4、信号丢失检测：5、图像偏色检测：6、噪声干扰检测

威迪斯特·2024-01-19 23:50

EMI抑制的方法

以下是一些常见的方法，用于在电子系统中进行EMI抑制：滤波器的使用：在电源线、信号线或电缆上添加滤波器，如电源线滤波器和射频（RF）滤波器，以减小高频噪声和电磁辐射。

疯狂大脑·2024-01-19 20:40

一个人真正的成熟，是从不动声色开始的

当你大声说话的时候，其实是在炫耀自己，对于别人来说，就是听到了噪声。当你沉默的时候，别人不会在意你，你也会活得很安静，可以用心做自己的事情。

我与旅者·2024-01-19 19:37

玻尔兹曼常数

它出现在开尔文和气体常数的定义中，出现在普朗克黑体辐射定律和玻尔兹曼熵公式中，并用于计算电阻器中的热噪声。格尔茨曼常数的量纲是能量除以温度，与熵相同。它以奥地利科学家路德维希·玻尔兹曼的名字命名。

计算机辅助工程·2024-01-19 17:08

3.18

鸟儿也在旁边向我们道早安，树叶窸窣，抚平树枝微动传来的噪声。清早起来，看见满树的绿意，淡淡的草木清香，携着树的微动，扑面而来。听一人诉说，看一人风度，闻一室飘香。

微言一顾·2024-01-19 17:59

声纳技术24.1.18信号及参数选择

信号的主要工作参数：工作频率，信号时间宽度，信号带宽高频：作用距离降低；易实现窄指向性；抑制噪声频率设计方法：经验公式法和声纳方程计算法时间宽度：时间宽度增大有利于信号检测，提高频率分辨力，但会加大盲区

qq_45026935·2024-01-19 16:19

RANSAC（Random sample consensus）随机抽样一致性

文章目录1.算法介绍2.实现过程3.以直线拟合为例4.直线的描述5.源码参考连接1.算法介绍RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种迭代的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据中拟合数学模型

1037号森林里一段干木头·2024-01-19 16:03

Python环境下基于优化时频分辨率的信号时频分析

STFT和WT等常用的时频分析方法时频分辨率较低，而且对于多分量时变信号的匹配效果不佳；WVD对噪声的鲁棒性不足且对于多分量时变信号存在交叉干扰项；EMD及其改进方法缺乏数学理论支撑，并存在端点效应和模态混叠等问题

哥廷根数学学派·2024-01-19 13:59

月色如水

1接生的胖大嫂话真多，慧云在痛到绝望时耳边还盘旋着她那花喜鹊般的聒噪声：“使劲啊，使劲儿----再使把劲儿，快了快了，你要是给老六生个大胖儿子，这一家还不得拿你当神敬起来！”

骞文·2024-01-19 12:13

双通道5V低电压步进电机驱动器GC6106——低噪声，低振动

GC6106是双通道5V低电压步进电机驱动器，具有低噪声，低振动的特点，特别适合应用于相机:变焦和对焦系统的万向节和其他精密。该芯片为每个通道集成了256微步驱动器。

青牛科技实业01·2024-01-19 11:51

机器学习：经验误差与过拟合（Python）

以目标函数为例，采样数据并添加噪声，进行不同阶次的多项式曲线拟合，分析欠拟合和过拟合。

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:10

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

激光雷达可以提供目标的位置、速度和形状等信息，但由于噪声和不确定性的存在，这些数据往往是不完全准确的。通过建立概率模型,可以对目标的位置和状态进行建模，并利用概率分布来描述目标的不确定性。

weixin_30777913·2024-01-19 06:22

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

它包括一个细节处理模块（DPM），用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节，以及一个低频增强滤波器（LEF），以捕获低频语义并减少高频噪声。

Snu77·2024-01-19 06:15

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

GAN受博弈论中的零和博弈启发，将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈：生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系，因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息；相邻像素可能具有相似的属性，而基于像素的方法可能导致对空间相关性的忽视；由于基于像素的回归考虑了每个像素，它可能对图像中的噪声敏

_养乐多_·2024-01-19 04:51

蒙特卡洛采样【python实例】

文章目录一、均匀分布采样二、直接采样例三、拒绝接受采样实例四、重要性采样（1）目的（2）原理（2.1）π(x)归一化\pi(x)归一化π(x)归一化（2.2）若π(x)(即p(x)没有归一化\pi(x)

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:51

基于合力的点云边缘提取

对于边缘点，其近邻点分布在其一侧，使用近邻点构成的向量合成理论上不为零(图a)；对于非边缘点，近邻点均匀分布在其周边，向量合成理论上为零（图b）。

LiDAR点云·2024-01-19 00:43

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