均匀分布第17页

深度学习：批量归一化（BN层）

为什么要有批量归一化：归一化数学公式：核心思想就是把一整个批次的均值和方差固定在一定的范围内，满足一个均匀分布，和标准化不同的是它并不是把均值和方差映射在[0,1]的区间内。

RooKiChen·2022-11-19 16:20

数字图像处理之直方图均衡化（python）

1.1基本思想：把原图像的直方图转换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度。1.2算法步骤：(1)列出原始图像的灰度级k，k=0,1,2,…,L-1，L为

小白学算法·2022-11-19 09:07

MATLAB实现随机数方法合集

1、rand()生成(0,1)区间上均匀分布的随机数基本语法：rand([M,N,P…])生成排列成MNP*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。

随风飘摇的土木狗·2022-11-19 04:04

宋浩概率论与数理统计-第二章-笔记

离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数2.2.2分布函数的定义离散型的分布函数==例题==连续型的分布函数==例题==2.2.3常见的分布离散型常见分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型常见分布均匀分布指数分布正态分布

Anchor___·2022-11-17 21:14

宋浩《概率论与数理统计》自用笔记

文章目录第一章概率论的基本概念古典概型几何概型公理化条件概率独立性第二章随机变量及其分布离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数分布函数离散型的分布函数连续型的分布函数离散型分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型分布均匀分布指数分布正态分布随机变量函数的分布离散型连续型第三章多维随机变量及其分布二维离散型的联合分布和边缘分布二维连续型的联合分布和边缘分布第四章随机变

Lapsey·2022-11-17 21:08

数字图像处理——直方图均衡化

基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

JZJZY·2022-11-17 07:14

mixup--学习笔记

原因：方便：当α=β=1时，等于（0，1）均匀分布；当α=β1时，表现为两头概率小，中间概率大，类似正态分布；当α=β→∞时，概率恒等于0.5，相当于两个样本各取一

Wsyoneself·2022-11-14 09:20

MyCat分片策略

MyCat分片策略分片的目标是将大量数据和访问请求均匀分布在多个节点上，通过这种方式提升数据服务的存储和负载能力Mycat分片策略总体上分为连续分片和离散分片，还有一种是连续分片和离散分片的结合，例如先范围后取模比如范围分片

我想说的csdn·2022-11-13 10:06

【学习笔记】Pytorch基础-搭建简易神经网络

（2）torch.IntTensor:用于生成整型的Tensor（3）torch.rand：用于生成浮点型且维度指定的随机Tensor，满足0-1的均匀分布（4）torch.randn：满足

云烟成雨_sky·2022-11-12 17:11

【采样算法】拉丁超立方采样

先分区再在每个分区内均匀采样可以使采集的样本均匀分布在整个待抽样区域。过程一维拉丁超

羊肉蛋花汤·2022-11-12 11:13

CockroachDB-哈希分片索引

哈希分片索引将顺序流量均匀分布在不同的范围内，消除了单一范围的热点，并以较小的读性能代价提高了顺序键索引上的写性能。概览CRDB根据范围的大小和到范围的负载流自动分割键值存储

post_yuan·2022-11-11 11:45

关于哈希函数的构造方法

换句话说,就是使关键字经过哈希函数得到一个“随机的地址”,以便使一组关键字的哈希地址均匀分布在整个地址区间中,从而减少冲突。常用的构造哈希函数的方法有：1.直接定址法取关键字或关键

南风fahaxiki·2022-11-10 12:32

后台项目总结

头部使用弹性盒子均匀分布。侧边导航栏使用element-ui组件。通过collapse为true或false控制是否折叠。主体内容是设置子路由，将子路由的内容放入一个坑里。

王小涵的笔记·2022-11-07 12:02

opencv c++ 直方图均衡化（26）

原理：通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度值，即将直方图变换为均匀分布的模式，将像素个数多的灰度值进行展宽，像素个数少的灰度值进行归并，从而增大对比度，进而使得图像清晰。

lucust·2022-11-06 02:49

概率论与数理统计学习：随机向量（二）——知识总结与C语言实现案例

本期知识点：二维连续型随机向量均匀分布二维正态分布边缘分布边缘分布函数二维离散型随机向量的边缘概率分布二维连续型随机向量的边缘概率密度下面先总结知识点二维连续型随机向量上一期我们学习了二维离散型随机向量

0202ohh·2022-11-01 08:30

sklearn中的数据预处理方法学习汇总

文章目录sklearn中的数据预处理方法学习一、标准化Z-score标准化Z-score标准化学习Z-score标准化实现Min-max标准化MaxAbs标准化二、非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布三

宓海·2022-11-01 07:27

【C++11】随机数引擎与随机数类

文章目录随机数引擎与伪随机数获取“真随机数”静态随机数引擎随机数种子std::random_device服从均匀分布的整型随机数服从均匀分布的实型随机数服从标准正态分布的随机数服从二项分布的随机结果随机数引擎与伪随机数

智子、·2022-10-30 18:24

PT_常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布

文章目录常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布均匀分布性质例指数分布无记忆性例柯西分布正态分布标准正态分布3σ原则3\sigma原则3σ原则一般正态分布标准化常见的连续型分布/均匀分布

xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

我的学习笔记之概率、随机变量及其分布（R语言）

要点计算概率的方法；离散型随机变量，二项分布、Poisson分布和超几何分布；连续型随机变量，均匀分布、正态分布和指数分布；抽样分布，卡方分布、t分布、F分布。

18楼·2022-10-25 12:11

pytorch:常见的pytorch参数初始化方法总结

pytorch参数初始化1.关于常见的初始化方法1）均匀分布初始化torch.nn.init.uniform_()2)正态分布初始化torch.nn.init.normal_()3)常量初始化torch.nn.init.constant

tony365·2022-10-22 07:18

AI 人工智能之常见概率分布(2)

均匀分布若连续型随机变量具有概率密度：则称X在区间（a，b）上服从均匀分布.记为X～U(a，b)。在两个边界a和b处的f(x)的值通常是不重要的，因为它们不改变任何f(x)dx的积分值。

剑池·2022-10-19 07:47

pytorch生成随机数

PyTorch生成随机数的几种类型：torch.rand()均匀分布torch.randint(low,high)torch.randint_like()torch.randn()标准正态分布torch.randn_like

柏常青·2022-10-13 09:17

【Java基础】HashMap 源码探究

存取效率：在存储的元素均匀分布在桶中时，get和pu

·2022-10-12 17:56

（Opencv C++）数字图像处理——图像分割压缩

我们从下面三个方面来进行相应的数字图像处理一、图象噪声估计二、图象分割三、图像压缩及解压一、图象噪声估计•常见的噪声模型：•1、高斯噪声；•2、瑞利噪声；•3、伽马噪声；•4、指数分布噪声；•5、均匀分布噪声

Bigz翔·2022-10-11 11:24

概率论与数理统计——分布律

B(n,p))3随机变量分布-泊松分布（在一个时间间隔内的计数值，一页纸中印刷错误数、一天急诊人数......）x取值为0、1、2、...概率如下：泊松定理（泊松分布逼近二项分布）4连续随机变量-均匀分布

qq_40111948·2022-10-10 19:03

概率论与数理统计学习笔记（6）——分布律，分布函数，密度函数

目录1离散型随机变量1.1（0-1）分布1.2伯努利试验1.3二项分布1.4几何分布1.5泊松分布2.连续型随机变量2.1分布函数与概率密度函数2.2均匀分布2.3指数分布2.4正态分布2.4.1标准正态分布

野指针小李·2022-10-10 19:31

数字图像处理(c++ opencv)：图像复原与重建--常见的噪声模型—高斯噪声

高斯随机数的产生二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、原理1.概率密度函数及示意图灰度分布表示曲线2.高斯随机数的产生Box-Muller算法：先得到服从均匀分布的随机数

‭刘燚·2022-10-08 11:20

容器化管理k8s部署踩坑记录

k8s水平扩展访问，本质上是增加pod，且新增的pod均匀分布在不同的机器上。概念的层级关系k8s–node(对应一台物理机器)–pod。容器有docker，rocket。

海棠花不香·2022-10-05 21:58

OpenCV之直方图均衡化-----(对比度的方法之一)

OpenCV系列—本文底页有多个常用方法链接直方图均衡化(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

锦鲤AI幸运·2022-10-03 07:08

StyleGAN理解和隐变量latent space

在MappingNetwork模块中，实线代表着某一特征为常量的线，文中的意思就是如果用隐变量z（z来自高斯分布或者均匀分布）

Rolandxxx·2022-10-03 07:10

概率论-基础篇笔记(更完)

文章目录第一章随机事件和概率事件的关系与运算概率及概率公式古典概型和伯努利实验第二章随机变量及其概率分布随机变量和其分布函数常用分布随机变量函数的分布第三章多维随机变量及其分布二维随机变量及其分布随机变量的独立性二维均匀分布和二维正态分布两个随机变量函数

likeGhee·2022-09-30 13:24

Numpy学习——常用random函数

函数描述rand(d0,d1…,dn)返回均匀分布的随机数randn(d0,d1…,dn)返回标准分布的随机数randint(low,high,size,dtype)返回给定开区间的随机整数random_intergers

宇宙第一大咸鱼·2022-09-29 07:18

SpringBoot_redis使用实战(二)_缓存

redis实现缓存1.maven依赖2.开启缓存配置3.使用缓存缓存--查询缓存--更新缓存--删除简化写法@CacheConfig二高级--缓存的问题及处理缓存可视化(json序列化)缓存雪崩1.有效期均匀分布

张三疯不疯·2022-09-27 07:31

pytorch -- 张量的创建

我们也可以进行类型转化，将numpy数组转化为tensor类型用to可以在tensor类型间进行精度转化2.用pytorch内置的函数创建张量rand--服从[0~1)上均匀分布randn--服从标准高斯分布

码农大大·2022-09-25 00:43

Matlab: Metropolis-Hastings算法的实现分布采样

.从某个分布g中产生(一般来说此值是直接设定)；3.重复下面过程，直至达到平稳状态（该平稳通常是指其通过分布函数抽样的结果在初始设置的采样点周围波动，波动要求不能过大）；（1）从中产生候选点；（2）从均匀分布

秋刀鱼程序编程·2022-09-22 18:14

ClickHouse集群搭建部署

文章目录一、单机版安装和启停二、集群部署搭建1、手动搭建clickhouse集群2、使用docker-compose快速搭建clickhouse集群三、集群扩容如何保证扩容后的数据均匀分布？

疯狂哈丘·2022-09-22 05:22

在SimLab软件中实现EFAST敏感性分析

4、此处例子选择为Uniform（均匀分布），设置参数（此处为x1）的左右边界和权重，设置完毕后点击左下角的Apply按钮，下方的坐标系X

咋桌就咋桌·2022-09-21 17:43

【概率论与数理统计】猴博士笔记 p29-32 均匀分布、泊松分布、指数分布、几何分布

均匀分布U题型：已知某随机变量满足某分布，求对应的概率，期望，方差。也是套公式：例1：设随机变量X~U[2,5]，求P{X>=4}、EX、DX。

karshey·2022-09-18 09:19

Pytorch常用的4种随机数生成方法

Pytorch常用的4种随机数生成方法一、torch.rand()：构造均匀分布张量的方法二、torch.randn()：构造标准正态分布张量的方法三、torch.randint()：构造区间分布张量的方法四

嵌入式技术·2022-09-15 13:05

python随机数生成函数_6.5 Python如何基于随机数生成函数计算新的随机数,65python,根据...

1.6.5如何根据已知随机数生成函数计算新的随机数已知随机数生成函数rand7()能产生的随机数是整数1–7的均匀分布，如何构造rand10()函数，使其产生的随机数是整数1–10的均匀分布。

weixin_39555951·2022-09-14 18:59

分布式算法(一致性Hash算法)

总括：0，随机发送，缺点：数据重复落到某个节点或数据无法命中1，hash结果取余，缺点：机器增减要重新计算，缓存不命中，怼到DB2，一致性hash算法，节点，圆环，缺点：节点少无法均匀分布3，添加虚拟节点一

C18298182575·2022-09-07 20:27

Python NumPy随机抽模块介绍及方法

目录1.随机数2.随机抽样3.正态分布4.伪随机数的深度思考1.随机数np.random.random()是最常用的随机数生成函数，该函数生成的随机数随机均匀分布于[0,1)区间。

·2022-09-06 16:54

Python统计学03——随机变量的概率分布

参考书目：贾俊平.统计学——Python实现.北京:高等教育出版社，2021.概率论里面的随机变量有很多分布，常见的离散型有二项分布，泊松分布，连续性的分布有正态分布，均匀分布，指数分等。

阡之尘埃·2022-09-04 07:00

机器学习——数据预处理

数据预处理数据标准化为什么要进行标准化处理z-score标准化Min-max标准化MaxAbs标准化非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布归一化离散编码生成多项式数据标准化为什么要进行标准化处理为什么要对数据进行标准化

熊️兔·2022-09-01 07:14

pytorch学习笔记——3.5Pytorch中网络参数的初始化方法

常用的参数初始化方法：下面我们列出nn模块中的init模块下常用的参数初始化类，功能如下：常用的参数初始化方法的功能方法（类）功能torch.nn.init.uniform_(tensor,a=0,b=1)从均匀分布

学不来我就死·2022-08-29 07:45

Tensorflow笔记——第一讲：神经网络计算

目录1.1人工智能三学派1.2神经网络设计过程1.3张量生成1.3.1创建张量：1.3.2将numpy数据类型转换为Tensor类型：1.3.3创建一些特殊的张量：1.3.4生成均匀分布随机数：1.4常用函数

Ma Sizhou·2022-08-24 11:56

粒子滤波 PF（Particle filter）算法

粒子滤波步骤：初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；重采样：根据粒子权重对粒子进行筛选

·2022-08-18 16:59

【DL】——Warmup学习率调整策略

论文[3]告诉我们有两种情况：在训练的开始阶段，模型权重迅速改变mini-batchsize较小，样本方差较大第一种情况很好理解，可以认为，刚开始模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（当然这取决于你的初始化

农夫山泉2号·2022-08-15 07:28

Python+Scipy实现自定义任意的概率分布

目录连续变量分布离散变量分布二项分布BinomialDistribution几何分布GeometricDistribution泊松分布PoissonDistributionScipy自带了多种常见的分布，如正态分布、均匀分布

·2022-08-10 16:50

tensorflow零基础入门学习

pycharm实现目录入门知识张量（Tensor）数据类型(1)整型和浮点型(2)布尔型(3)字符串创建数据创建Tensor输出格式转换创建固定数创建正态分布随机数创建均匀分布随机数入门函数1.cast

重邮研究森·2022-08-09 10:25

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