均匀分布第14页

【机器人学】平面2R机器人（四）——正动力学

计算动能由于杆件质量均匀分布，根据柯尼希定理：质点系的总动能等于质心的动能，加上各质点相对于质心平动坐标系运动所具有的动能

Guo_Zhanyu·2022-12-23 19:51

np.random.uniform

numpy.random.uniform介绍：函数原型：numpy.random.uniform(low,high,size)功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含

勤奋的郑先生·2022-12-23 17:19

【python】np.random.uniform生成随机数、np.ones和 np.empty

1、用法：numpy.random.uniform(low,high,size)返回：随机生成指定范围的浮点数，从一个均匀分布[low,high)中随机采样，定义域是左闭右开，包含low，不包含high

peanut。·2022-12-23 17:19

区别numpy.random.uniform和np.random.randn和np.random.binomial

np.random.randn()3、np.random.binomial()1、numpy.random.uniform()numpy.random.uniform(low,high,size)从一个均匀分布

ACE-Mayer·2022-12-23 17:18

np.random.uniform,random,choice，newaxis

np.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=None)均匀分布，随机生成下一个实数，在[low,high)范围内。low:随机数的最小值，包含该值。

Infinite_LW·2022-12-23 17:17

【Numpy】中np.random.uniform()函数用法

www.cnblogs.com/fpzs/p/10504658.htmlnumpy.random.uniform()介绍：函数原型：numpy.random.uniform(low,high,size)功能：从一个均匀分布

Amelie_xiao·2022-12-23 17:17

数据挖掘：R语言BP神经网络

--BP神经网络---对混泥土的强度进行建模-------------------------------------->>data>#对数据进行标准化（如果数据呈现正态分布使用z分数标准化，如果处于均匀分布或者非正态分布则最大最小标准化

Cachel wood·2022-12-22 23:46

看GAN如何一步步控制图像生成风格？详解StyleGAN进化过程

通常，潜在因子z采样自正态或均匀分布，它们决定了生成内容的类型和风格。基于此，我们需要解答以下两个重要问

小白学视觉·2022-12-22 19:56

Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation

补充：特征对齐、均匀分布Embedding里能够保留更多个性化的信息，这又代表什么呢？举个例子，比如有两张图片，都是关于狗的，但是一张是在草地上跑的黑狗，一张是在水里游泳的白狗。

ZZZ___bj·2022-12-22 14:52

深度学习框架TensorFlow学习与应用（二）——非线性回归、MINST数据集分类

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#-0.5到0.5中均匀分布的

普通网友·2022-12-22 13:37

[nn.Parameter]理解总结与初始化方法大全

文章目录一、查看性质二、参数是否初始化的区别三、参数初始化的方法1.均匀分布2.正太分布3.常数分布4.全1分布5.全0分布6.单位分布:question:7.xavier_uniform分布8.xavier_normal

panbaoran913·2022-12-22 13:04

(NIPS 21) CoFiNet: Reliable Coarse-to-fine Correspondences for Robust Point Cloud Registration

提出一种不需要检测关键点的（detection-free）的coarse-to-fine点云配准框架；提出一种加权方案（weightingscheme），在coarsescale下引导模型学习匹配经过下采样后的均匀分布的

dloading7·2022-12-22 03:41

【图像处理】直方图均衡化

直方图均衡化简介直方图均衡化(HistogramEqualization)是一种增强图像对比度(ImageContrast)的方法，其主要思想是将一副图像的直方图分布变成近似均匀分布，从而增强图像的对比度

秋天的波·2022-12-21 12:49

pytorch tensor的基本函数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/76583143https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886tensor初始化(均匀分布

遨游的菜鸡·2022-12-20 22:02

机器学习--数学基础加强2

这里写目录标题一、概率论基础1.概率公式2.分布1）两点分布2）二项分布3）泊松分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布7）前几个分布总结8）Beta分布9）指数族伯努利分布属于指数族高斯分布也属于指数族

qq_42749341·2022-12-20 19:07

机器学习中的数学基础-day4

方差与条件数学期望大数定理特征函数与中心极限定理统计学基本概念极大似然估计最大后验估计蒙特卡洛方法BootstrapEM算法参考：拜师资源博客，2021-09-06机器学习中的数学基础–第四天随机变量与概率分布均匀分布

沸腾鱼o_o·2022-12-20 19:05

python 马尔科夫链_简单易学的机器学习算法—马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

对于一般的分布的采样，在很多的编程语言中都有实现，如最基本的满足均匀分布的随机数，但是对于复杂的分布，要想对其采样，却没有实现好的函数，在这里，可以使用马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo

weixin_39563722·2022-12-20 17:44

C++版本OpenCv教程(二十四)直方图匹配

直方图匹配与直方图均衡化相似，都是对图像的直方图分布形式进行改变，只是直方图均衡化后的图像直方图是均匀分布的，而直方图匹配后的直方

这里是zzh·2022-12-20 14:39

均匀分布取某一点概率_小橘猫笔记：概率密度函数与累积密度函数的直观意义...

本文主要介绍概率密度函数和累积密度函数的概念。一、离散型的概率密度函数与累积密度函数对于一个离散型的随机变量，它可能服从我们已知的一些理论分布，也可能服从某个未知的乱七八糟的分布。这时候，我们有一种稳（cu）健（bao）的方式去描述它的分布情况，那就是概率密度函数和累积分布函数：……(1)……(2)下面我们说说这两个函数的关系。假设一个分布有若干个可能的观测值{}，那么如刚刚所言，就是随机变量小于

weixin_39678103·2022-12-20 10:33

随机变量的方差

设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]}为X的方差，记为D(X)或Var(X),即D(X)=Var(x)=E{[X-E(X)]2}标准化(0-1)分布的方差均匀分布的方差方差的性质二项分布的方差设随机变量

孤舟听雨·2022-12-20 10:02

概率论中常见的几种分布

离散型名称符号表示式子表达期望方差0-1分布X~B(x,p)pp(1-p)二项分布X~B(n,p)npnp(1-p)几何分布X~GE(p)1/p(1-p)/p^2泊松分布X~P(λ)λλ（2）连续型名称符号表示式子表达期望方差均匀分布

驼驼学编程·2022-12-20 09:33

JAVA中的有序hash

一.hashMap与linkedHashMap经过两篇文章的讨论，已经可以清楚的知道hashmap利用hash算法将数据均匀分布。这种分布是无序的，即放入顺序和读取顺序不一致。

_BugMan·2022-12-20 07:23

统计･学习｜常见基础分布及其统计特征

2、连续型：均匀分布，指数分布，正态分布，泊松分布。三、实现代码：四、总结：一、前言：个人学习内容分享二、统计特征的计算：待补充。。。

不变因子·2022-12-18 17:33

参数随机初始化方法：xavier_init()

它为了保证前向传播和反向传播时每一层的方差一致，根据每层的输入个数和输出个数来决定参数随机初始化的分布范围，是一个通过该层的输入和输出参数个数得到的分布范围内的均匀分布。

nini_coded·2022-12-17 15:42

Xavier初始化

Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks原文链接：目录补充几种初始化全0初始化固定值初始化BN层的初始化LSTMbias初始化固定方差的初始化高斯分布初始化均匀分布初始化方差缩放的参数初始化

探索世界的小白·2022-12-17 15:10

Xavier初始化方法简要笔记

根据一些前提假设以及概率统计公式推导出满足上述设计原则的权重W应服从又由于实际当中输入、输出的个数n往往不相等，为了综合考虑，将W的方差初始化为当W用对称区间的均匀分布生成时，根据(b−a

Blateyang·2022-12-17 15:37

【图像去噪】均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波图像去噪【含GUI Matlab源码 1705期】

乘性噪声：这里为均匀分布的均值为0，方差为0.10的噪声。

Matlab领域·2022-12-17 08:26

FPGA图像处理系列——直方图均衡

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

LakersNation·2022-12-16 21:02

Pytorch—如何进行网络参数初始化

Pytorch网络参数初始化的方法常用的参数初始化方法方法（均省略前缀torch.nn.init.）功能uniform_(tensor,a=0.0,b=1.0)从均匀分布U(a,b)中生成值，填充输入的张量

Eloik·2022-12-16 14:48

numpy，pytorch生成随机数，随机分布总结

文章目录一、numpy的随机数生成生成指定形状的0-1之间的随机数生成指定范围内的随机整数生成指定分布的随机整数生成指定区间的均匀分布按照指定

新嬉皮士·2022-12-16 13:43

Pytorch网络层参数初始化方法

常用的参数初始化方法方法（均省略前缀torch.nn.init.）功能uniform_(tensor,a=0.0,b=1.0)从均匀分布U(a,b)中生成值，填充输入的张量normal_(tensor,

LifeBackwards·2022-12-16 13:37

常用图像增强算法实现——直方图均衡

从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的，那么该图像看上去效果比较好（理论上）；当然如果需要进一步进行图像分类或者机器学习，图像的预处理增强，也有助于目标的识别与检索。如下图所

Im_CrazyBingo·2022-12-16 11:25

开关电源设计中 AP值的推导过程

开关电源设计之：AP法的公式推导1前提条件由变压器基本公式可得下列表序号说明1忽略磁芯的磁阻，全部能量在气隙中2气隙量较大，磁导率$u_{r}$接近常数，且不触发磁饱和3气隙中磁通密度为均匀分布4气隙中磁场强度

可爱的水酱·2022-12-16 08:58

决策树的相关知识点——信息熵，条件熵，量化度量指标

高信息熵：即变量是均匀分布的；低信息熵：变量分布不均，有的事件发生概率可能比较大。

qq_19461333·2022-12-15 22:42

es中主分片和副本分片

1.作为备份，防止主分片崩溃2.分担查询请求，请求会在主分片和副本分片之间均匀分布第一点：主副本之前角色的切换如何发生的？

lixia0417mul2·2022-12-15 11:42

python3random模块_Python random 模块详解

伪随机数：伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。

书果·2022-12-15 08:36

Dropout、高斯Dropout、均匀分布Dropout（Uout）

本文记录构建均匀分布Dropout的相关知识，以作备用。Dropout原理及实现Dropout的本质通过在学习过程中随机删除神经元，从而每一次都让不同的模型进行学习。比如，

天明月落·2022-12-14 23:34

c语言一维高斯滤波器,高斯滤波简介,高斯滤波性质及应用

如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性，高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。

协和临床营养科陈·2022-12-14 20:46

python linspace

返回num均匀分布的样本，在[start,stop]。这个区间的端点可以任意的被排除在外。转载于:https://www.cnblogs.com/judejie/p/9171361.html

weixin_33882443·2022-12-14 20:15

【机器学习（周志华）】绪论

但是，需要值得注意的是NFL定理有一个重要前提：所有“问题”出现的机会相同，或所有问题同等重要，即所有可能的f按均匀分布。因此必须清楚地认识到，

HiSakuraaa·2022-12-14 15:20

噪声种类及Matlab添加噪声

文章目录一、噪声种类二、Matlab添加高斯噪声三.添加椒盐噪声四.添加泊松噪声五.添加乘性噪声六.产生均匀分布的噪声七.产生指数分布的噪声一、噪声种类1高斯噪声源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声

qq_45479499·2022-12-14 13:21

pytorch中模型参数初始化

例如：nn.Linear和nn.Conv2D，都是在[-limit,limit]之间的均匀分布（Uniformdistribution），其中limit是1.

blue_sky_wait_me·2022-12-14 12:58

matplotlib.pyplot基础（二），柱面图，散点图，坐标系填充

np.arange(n)+1#X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数#numpy.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=None),normal#uniform均匀分布的随机数

姚贤贤·2022-12-13 16:31

【分布函数】详解常用的分布函数（均匀分布、正态分布、泊松分布等）

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、概率密度函数概率密度函数（Pro

程序遇上智能星空·2022-12-13 08:21

19. Dropout从零代码实现以及简洁实现

1.从零实现要实现单层的暂退法函数，我们从均匀分布U[0,1]中抽取样本，样本数与这层神经网络的维度一致。然后我们保留那些对应样本大于p的节点，把剩下的丢弃。

chnyi6_ya·2022-12-12 14:57

opencv图像直方图

直方图均衡化：是指通过某种灰度映射（如：非线性拉伸）使原始图像的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布。直方图规定化：就是要调整原始图像的

南妮儿·2022-12-12 01:36

C++OpenCV图像基本操作（七）

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图

AI炮灰·2022-12-11 11:43

图像处理之matlab中imnoise函数用法详解

若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数

Hard Coder·2022-12-11 09:35

Gap Statistic算法详解

算法的基本过程是，首先在样本所在区域内按照均匀分布随机地产生和原始样本数一

大个子瞳多多·2022-12-11 06:48

图像增强之加噪

如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布，白噪声是指噪声的任意两个采样样本之间不相关，两者描述的角度不同。

北冥有杨其名为超·2022-12-10 19:33

推荐频道

均匀分布