均匀分布第15页

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

在Python中创建、生成稀疏矩阵（均匀分布、高斯分布）

文章目录一、前言二、准备工作三、稀疏均匀分布随机矩阵四、稀疏高斯分布随机矩阵五、总结一、前言在Python中产生稀疏矩阵一般使用的是scipy包中的sprase.rand方法，但是产生的是0-1区间内的均匀分布的数

Z.Q.Feng·2022-12-10 19:02

路径跟随路径点画法

8importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeffig1():s1=0#弧长T=0.05#采样周期vr=10#速度A=5gamma=np.linspace(0,2*np.pi)#x=np.linspace(0,500,100)#返回num均匀分布的样本

C喳喳·2022-12-10 14:48

PPT的使用技巧（一）：对齐、文字填充、柱状图填充

我们需要将其进行对齐后变成如下效果，在横向、纵向方向上均均匀分布，要达到的效果如下图所示：调整好首尾矩形的位置（即图中最上和最下的两个矩形），再全选矩形，选择格式---对其---横向分布---纵向分布，

仰望星空_LiDAR·2022-12-10 02:23

【机器人学】平面2R机器人（一）——正运动学

机器人2个连杆的质量均匀分布，长度都为，质量都为。末端执行器笛卡尔坐标为。图1平面2R机器人操作手以上述机器人为对象，完成如下任务：1.求机器人连杆绕其质心的转动惯量。

Guo_Zhanyu·2022-12-09 19:27

【torch-Random sampling】随机采样

seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch内置的随机数生成器bernoulli(伯努利分布)multinomial（多项分布）normal（正态分布）Poisson（泊松分布）rand（区间[0,1)上的均匀分布

zyw2002·2022-12-09 17:00

机器学习中的数学基础 4

随机变量与概率分布均匀分布每个事件的概率是一样的，例如骰子的六面，每一面的概率都是1/61/61/6随机变量给定样本空间(S,F)(S,{\mathbb{F}})(S,F)，如果其上的实值函数X:S→RX

eddiechen10081·2022-12-09 13:37

numpy.random.RandomState()的用法

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。

Selmon.H·2022-12-09 01:42

C++中rand随机数的用法

1、C++标准函数库提供一随机数生成器rand，返回0－RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数。RAND_MAX必须至少为32767。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。

醉心编码·2022-12-07 13:44

对于神经网络参数初始化的一些理解

参数初始化动机1.预训练初始化2.随机初始化2.1高斯（Gaussian）分布初始化2.2均匀分布初始化2.3根据范数保持性（Norm-Preserving）2.3.1通过方差缩放的方式2.3.2正交初始化

YunGo·2022-12-07 12:45

Kafka如何处理大量积压消息

kafka积压了大量消息方法：1增大partion数量，2消费者加了并发，服务，扩大消费线程3增加消费组服务数量4kafka单机升级成了集群5避免消费者消费消息时间过长，导致超时6使Kafka分区之间的数据均匀分布场景

王同学加油·2022-12-07 11:52

MCMC 浅谈

举个例子，线性同余发生器就是根据均匀分布生成样本，这就很简单的采样了。

p是马甲·2022-12-07 09:02

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法-附代码

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法文章目录混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法1.蝗虫优化算法2.HCUGOA算法2.1服从均匀分布随机调整策略2.2结合柯西算子和分段思想的更新策略2.3融合柯西变异和反向学习策略

智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-06 20:18

opencv学习笔记（九）-- 图像模糊去噪（均值滤波和高斯滤波）

从噪声的类型上，常见的图像噪声可以分为如下几种：椒盐噪声（脉冲噪声）高斯噪声/符合高斯分布均匀分布噪声椒盐噪声也称为脉

milkhoko·2022-12-06 13:55

现代信号处理笔记 1 概率论基础知识（Review of Probability）

）2、随机变量（RandomVariables）3、分布4、一些性质三、典型分布1、伯努利分布（Bernoalli）两点分布2、二项分布（Binormal），射击模型3、泊松分布（Poisson）4、均匀分布

安静橘子·2022-12-06 11:56

数字滤波器的MATLAB与FPGA实现之读书笔记（一混频器设计分析实例）

混频器设计分析实例第一章设计语言及环境介绍一、MATLAB软件1、MATLAB常用信号产生函数演示示例%E2_1_BasicWave.m文件源代码%Matlab常用信号产生函数演示实例：编写一个M文件，依次产生均匀分布的随机序列

Cheeky_man·2022-12-06 07:44

一.用matlab生成想要的分布数据——均匀分布

1.均匀分布2.正态分布3.对数正态分布4.gumbel分布5.weibull分布6.指数分布7.Raili分布1.均匀分布matlab的rand指令可以帮助我们生成0-1的均匀分布的数据，这样，如果我们想要

阳木QAQ·2022-12-06 01:22

二.用matlab生成想要的分布数据——正态分布

1.均匀分布2.正态分布3.对数正态分布4.gumbel分布5.weibull分布6.指数分布7.Raili分布2.正态分布n=100;%样本量mu=10;%均值sigma=1;%标准差x=rand(100,1

阳木QAQ·2022-12-06 01:22

Generative Adversarial Networks

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。

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:59

【数据分析】电商平台订单报表分析思路及案例

分布规律：正态分布、长尾、均匀分布可视化：柱状图、散点图。。。。

♚人间海·2022-12-05 21:27

python实战打卡---day16

均匀分布importpretty_errorsimportnumpyasnpfromscipy.statsimportbeta,norm,uniform,binomimportmatplotlib.pyplotaspltfromfunctoolsimportwraps

leon.shadow·2022-12-05 20:30

神经网络模型训练集和测试集loss不下降原因汇总

常用的初始化方案有全零初始化、正态分布初始化和均匀分布初始化等，合适的初始化方案很重要，之前提到过神经网络初始化为0可能会带来的影响正则化问题。

十三吖·2022-12-05 10:09

常用的连续概率分布汇总

均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的

数据派THU·2022-12-05 10:35

人工智能数学基础--概率与统计14：连续随机变量的指数分布、威布尔分布和均匀分布

一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数以及正态分布，《人工智能数学基础–概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布》介绍了标准正态分布，本文将继续介绍几个连续随机变量的分布函数。二、指数分布2.1、定义若随机变量X有概率密度函数：f(x)={0 当x≤0时λe−λx

LaoYuanPython·2022-12-05 10:58

pytorch学习笔记之pytorch入门

常规步骤是先将torch引用进来from__future__importprint_functionimporttorch创建一个没有初始化的矩阵x=torch.empty(5,3)创建一个随机初始化的矩阵#符合均匀分布

傲骨你也配·2022-12-04 23:32

优达学城《DeepLearning》2-3：权重初始化

目录初始重量并观察训练损失数据集和模型导入库并加载数据可视化一些训练数据定义模型结构初始化权重全部为0或1比较模型行为均匀分布统一初始化，基线设置权重的一般规则正态分布（NormalDistribution

⊙月·2022-12-04 22:18

MATLAB-如何生成随机数

随机数的生成方法rand--均匀分布的随机数randi--正态分布的随机数randn--均匀分布的伪随机整数randperm--整数的随机排列unidrnd--离散均匀分布的随机数unifrnd--连续均匀随机数

冰果豆豆·2022-12-04 13:58

matlab白噪声生成,数字信号处理——matlab生成白噪声

##1、白噪声`rand`函数可用来生成**均值为0.5，方差为1/12，幅度在0~1之间均匀分布**的伪随机数。我们在数字信号处理中用它来近似均匀分布的白噪声信号。

苏橙橙·2022-12-04 13:56

Pytorch:Torch数据类型学习整理与记录

内置的简单数据类型二、Tensor数据类型的基本使用Tensor初始化基于list列表和nparrayTensor相关API基于指定Tensor类型进行初始化基于Randn生成正态分布的Tensor基于Rand生成均匀分布的

Julian Qian·2022-12-04 13:22

EEMD、EMD去噪原理

https://download.csdn.net/download/qq_43827877/84112011一．EEMD原理EEMD方法的本质是一种叠加高斯白噪声的多次经验模式分解，利用了高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特性

飞翔的秋秋@·2022-12-03 13:15

机器学习之数据预处理——缺失值

importpandasaspddf1=pd.read_csv(r'miss.csv',encoding='gbk')2.数据预处理——缺失值处理importpandasaspdimportnumpyasnp#生成服从“0~1”均匀分布的随机样本值

zxxxlh123·2022-12-03 06:37

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