状态方程离散化第16页

VQ-GAN

VQ-GAN可以用来生成艺术图片如何构建AI生成艺术图片-知乎详解VQGAN（一）|结合离散化编码与Transformer的百万像素图像生成-知乎

大吴Heng·2022-12-21 14:05

Logistic

目录：一、Logistic分布二、二项Logistic回归原理三、参数估计四、Logistic回归的正则化五、Logistic回归和线性回归区别六、为什么Logistic回归的输入特征一般都是离散化而不是连续的

qq_46644680·2022-12-21 13:21

α-β滤波器（一种1维稳态Kalman滤波器）详解

α−β\alpha-\betaα−β滤波器文章目录α−β\alpha-\betaα−β滤波器状态方程和观测方程α−β\alpha-\betaα−β滤波器最终形式α−β\alpha-\betaα−β滤波器作为一种稳态

倪偲001·2022-12-21 08:09

世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换

图像像素坐标系坐标转换世界坐标→相机坐标（刚性变换）绕XXX旋转θ\thetaθ度绕YYY轴旋转θ\thetaθ度绕ZZZ轴旋转θ\thetaθ度相机坐标→图像坐标系（中心投影）图像坐标系→像素坐标系（离散化

滴滴滴'cv·2022-12-21 05:12

基于Sharfetter-Gummel和改进的Sharfetter-Gummel计算对流扩散方程的通量（Matlab代码实现）

此外，还利用了用于时间离散化的线法（MOL）和用于空间通量导数的有

荔枝科研社·2022-12-20 21:20

现代计算机图形学入门-L5-光栅化.1

然后进行「光栅化——几何离散化」。观测变换：Model/View+Projection+Viewport（视口变换）1.视口变换(ViewportTransfor

dayson1995·2022-12-20 03:15

数字图像处理简答题（考前速成）

采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。

混吃等死的牛·2022-12-19 21:59

图像的数字化处理

图像的数字化处理包括：采样量化编码采样一幅图像需要经过离散化成为数字图像后才能被计算机处理，图像的空间坐标的离散化叫做空间采样，灰度的离散化叫做灰度量化。采样分为均匀采样和量化，非均匀采样和量化。

「已注销」·2022-12-19 21:58

遥感数字图像处理复习（朱文泉）

数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的方式记录图像上各网格点亮度信息的图像几位数字图像。数字图像是用一个数字阵列来表达客观场

顶级现充·2022-12-19 14:04

机器学习-决策树-剪枝处理

1.ID3算法优缺点：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③缺失值不好处理。

兰花草999·2022-12-19 12:47

1.2数字图像获取时的基本参数

空间分辨率：定义：指数字图像像元所能分辨目标的尺寸大小，其单位为PPI(PixelsPerInch)作用：衡量数字图像对模拟图像空间坐标离散化的精度决定因素：采样密度（采样间隔越小，空间分辨率越高，图像越清晰

木木(｡･ω･｡)ﾉ♡·2022-12-19 09:02

基于3D-DCT变换的视频目标跟踪仿真,可以防背景抖动和其他目标干扰

在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。

Simuworld·2022-12-19 01:26

数据挖掘—数据预处理

文章目录数据预处理1数据清洗缺失值处理异常值处理2数据集成实体识别冗余属性识别数据变换简单函数变换规范化连续属性离散化属性构造3数据规约属性归约数值归约Python主要数据预处理函数数据预处理数据预处理的过程数据预处理的目的

W_chuanqi·2022-12-19 00:21

tensorflow2笔记：简单数据预处理（TF专属）

大数据集乱序训练测试和绘制图像小结TFRecord格式TFRecord的简单创建读取TFRecord压缩和读取协议缓冲区（TensorFlow协议）:序列化写入加载和解析Example预处理输入特征标准化连续数值离散化

032004129许智勇·2022-12-18 17:06

我总结了五种常用聚类分析算法，推荐收藏

人以群分常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做探索性分析样本量较大时做预处理解决问题数据集可以分几类每个类别有多少样本量不同类别中各个变量的强弱关系如何不同类型的典型特征是什么应用群类别间的差异性特征分析群类别内的关键特征提取图像压缩、分割、图像理解异常检测数据离散化缺点

我爱Python数据挖掘·2022-12-18 10:20

基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）

目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模

wlz249·2022-12-17 20:41

机器学习——线性回归与逻辑回归

机器学习——线性回归与逻辑回归两者的优缺点逻辑回归LR推导回归和分类的区别逻辑回归特征是否归一化如何提升LR的模型性能逻辑回归为啥要做特征离散化最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价逻辑回归为什么不用平方损失函数

DCGJ666·2022-12-17 15:37

Danah.F·2022-12-17 13:49

14、三维表面重建-DeepSDF

简介传统的‎表面重建‎技术中，SDF是基于离散化体素对物体或者场景表面的一种表达，而现实中表面是连续的，DeepSDF是一种学习过的连续符号距离函数(SDF)表示一类形状，可以从部分和有噪声的3D输入数据中进行高质量的形状表示

C--G·2022-12-17 09:51

奇偶游戏（边带权/扩展域并查集离散化 xor）

题意：有一个长度为n的序列，给出m条限制，给出区间[l，r]和parity（中文意思是奇偶性）。①parity=="odd"表示[l,r]区间内'1'的个数是奇数。②parity=="even"表示[l,r]区间内'1'的个数是偶数。请你输出最小的不满足条件的编号减一，如果全部满足，输出限制条件总数m。思路：对于本题我们可以有两种做法，第一种是“边带权”并查集，第二种是“扩展域”并查集。两种做法的

Brightess·2022-12-16 19:24

【百人计划】图形 5.2 光线追踪、路径追踪、光线投射、光线步进

笔记+作业分析光线追踪、路径追踪、光线投射、光线步进在游戏中有哪些技术应用一、光线追踪光线追踪是相对于光栅化的概念，光栅化的过程是全局信息丢失的过程，从模型到顶点到离散化成像素。

指南7o·2022-12-16 17:38

Python数据分析基础——数据预处理方法笔记（持续更新）

python数据预处理方法目录一、数据探索1.1查看表总体信息1.2查看表细节信息二、数据清洗2.1重复值处理2.2缺失值处理2.3异常值处理2.4提取字符串2.5数据离散化2.6数据标准化2.7数据整合三

麦麦的辣翅·2022-12-16 14:28

学习简记_特征工程

特征工程1.特征变换1.1连续变量无量纲化1.2连续变量离散化1.3类别特征转换2.特征组合3.特征评价吴恩达老师有言：“机器学习本质上还是特征工程，数据和特征决定了机器学习上限，模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已

全自动学习机器·2022-12-16 13:54

Python3实现打格点算法的GPU加速

这里我们所介绍的打格点的算法，正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法，可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中，计算近邻表的时

DechinPhy·2022-12-16 03:44

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换

·二、傅里叶变换的时域离散化推导连续信号推广到离散信号，在时间域对信号进行离散采样，连续的时间t变为离散的时间。于是离散傅里叶变换为：三、傅里叶变换的频域离散化推导由于计算时间的限制，DFT应该在有限

m0_61142248·2022-12-15 18:35

离散傅里叶变换的主要性质

离散傅里叶变换是傅里叶变换在时域、频域均离散化的形式，因而它与其它傅里叶变换有着相似的性质，譬如线性。同时离散傅里叶变换也具有一些与其它傅里叶变换不同的特性，其中主要的圆周移位性质和圆周卷积性质。

暴龙秃头战士·2022-12-15 18:51

基于卡尔曼滤波器的融合IMU与雷达/深蓝多传感器融合第七章作业

卡尔曼滤波原理1、运动方程与观测方程其中代表位置和速度Vk代表输入输入，Wk代表噪声运动方程表示已知k-1时刻的状态和k时刻的输入来预测k时刻的状态(位姿)当融合imu与雷达信息时，由imu得到预测即运动方程(状态方程

111111111112454545·2022-12-15 13:36

特征工程——特征衍生

一个变量放进去衍生多个特征双变量特征衍生——二组合生多关键特征衍生——文本/时序多变量特征衍生——三个及以上特征进行组合单变量特征衍生数据冲编码特征衍生原特征与衍生特征都可以带入特征工程连续变量：标准化离散化离散变量

CHILDE Ley·2022-12-15 11:59

数字图像处理：图像的采集——2021.9.16

空间上的量化数字化后的图像如何计算一张图占空间的大小图像放大和缩小像素空间关系像素间联系像素p的邻域像素连通性通路距离度量几何失真校正空间变换灰度插值图像数字化进入镜头的光，是f，由两个部分组成i是光的强度，0~无穷大r是反射率，1~0数字化分为两个步骤1.X,Y离散化

Karon_NeverAlone·2022-12-14 11:06

数字图像处理——图像采集和预处理

◆图像的采样：对图像的连续空间坐标x和y的离散化。◆图像灰度级的量化：对图像函数的幅值f的离散

派大星先生c·2022-12-14 11:29

python图像量化及采样处理

文章目录图像量化图像采样局部马赛克处理图像金字塔向下取样向上取样图像量化量化是将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程，即将原始灰度图像的坐标空间幅度值离散化。

沉淀不在网页·2022-12-14 08:26

《数据挖掘基础》实验：Weka环境基本操作

（以data中数据为例即可）数据预处理：要求：对一个数据集中的某个关键属性，做离散化处理，对比离散化前后的图形变

lazyn·2022-12-13 20:17

python opencv检测高光点及findContours计算连通域重心

用数学语言描述即为：离散化后为：对于二值化图像中的连通域，属于均匀物体，每一点像素值相等，所以重心公式如下：x_i,y_i分别为连通域中像素点的坐标。

Run_Clover·2022-12-12 15:06

决策树的手工实现与可视化(Python版本)

一，背景及理论1.1前言本文将针对ID3算法进行决策树的构建因数据全是离散变量，因此本文不考虑连续变量离散化的思路，其实非常简单，有兴趣可以去百度。

孤独的_程序猿·2022-12-12 11:51

决策树python实现

准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。训练算法：构造树的数据结构。测试算法：

htfenght·2022-12-12 11:20

数字图像处理期末复习

一、第一章：绪论1.图像分为模拟图像和数字图像；2.图像数字化：采样与量化；采样：空间上的离散化，从图上找点，获得像素点的个数，即空间分辨率；量化：亮度上的离散化，对采样的点进行赋值，值的范围；3.量化等级一定

咔叽布吉·2022-12-12 08:57

机器学习笔记5——朴素贝叶斯算法

事实上，即使原始的输入特征是连续的值，也可以将它离散化，将它们分为几组离散值，然后再使用朴素贝叶

万能滴小笼包·2022-12-11 23:46

数字信号处理（DTFT与DFT、DFS的详细讲解以及FFT算法）

DFT是对DTFT的一个离散化下面这个网

qq_44554964·2022-12-11 11:59

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备2

文章目录前言一、数据转换1.1删除重复值1.2使用函数或映射进行数据转换1.3替代值1.4重命名轴索引1.5离散化和分箱1.6检测和过滤异常值1.7置换和随机抽样1.8计算指标/虚拟变量总结前言在经过上文章对数据的缺失值进行过滤和补全

PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

【算法】基于STM32的MPU6050卡尔曼滤波算法（入门级）

1.简介卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。

C代码工具人·2022-12-11 03:18

变量的离散化——自然断点法

在数据的离散化中有很多方法，如聚类分析、均值划分等等。自然断点法也是一种常用方法，在空间计量中可能都是现成的软体如Arcgis、geoda等点一下就出来了，但对于一般数据的划分应该怎么办呢？

#温室里的土豆·2022-12-11 00:24

(五)SSD----2016ECCV论文解读

我们的方法，名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组默认框，该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸。

灯会_hust·2022-12-11 00:41

k邻近算法-回归实操

pythonk相邻近算法之回归实操基本概念先简单介绍一下机器学习里面的两个概念1.分类与回归分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。

yb705·2022-12-10 19:22

决策树的剪枝和连续值处理

二、剪枝策略1.预剪枝2.后剪枝3.两种剪枝策略对比三.连续值处理离散化(二分法)一、为什么要剪枝？

13..·2022-12-10 14:12

matlab z变换离散化_音频特征MFCC提取的MATLAB实现

从《法证先锋4》的一段剧情说起在港剧《法证先锋4》第9集中，有一段剧情是这样的：家希的朋友Monica被网络上的一段视频诬陷送外卖上门，于是找到了声纹专家做声纹鉴别、出具专家报告，证明视频中的声音不属于Monica。至于具体的操作，剧中原话是这样的：MFCC（梅尔频率倒谱系数）除了可以像剧中那样用来做声纹鉴定，更广泛的用途是进行音乐风格分类、音乐检索和语音识别等。那么MFCC到底是什么东西？MFC

weixin_39620252·2022-12-10 08:54

直方图尖峰python_直方图、密度图、散点图，python数据可视化方法，你要的都在这里...

直方图和密度图直方图直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。

weixin_39772388·2022-12-10 07:21

【目标检测】6、SSD：Single Shot MultiBox Detector

将特征图上每个位置的b-box的输出离散化成了一系列不同尺度和纵横比的默认框。预测时，网络对每个默认的框的每个目标类别进行打分，并通过调整box来更好的适应目标的形状。

呆呆的猫·2022-12-09 23:20

Extended kalman算法原理和开源代码阅读

AnIntroductiontotheKalmanFilter》EKF的主要步骤：1、对非线性时变或者非时变系统进行近似线性化，得到离散线性状态空间和观测空间表达式；线性化的过程如下：原来的非线性时变系统状态方程和观测方程

KPer_Yang·2022-12-09 22:53

无人机高度估计_卡尔曼滤波

一、卡尔曼滤波公式线性系统的离散状态空间表达式：这是卡尔曼五个标准公式的基础①式叫做系统状态方程：xk:k时刻系统状态变量值Ak:状态转移矩阵Bk:控制矩阵uk-1:k-1时刻系统的输入wk-1:k-1

slowdownbabe·2022-12-09 11:59

卡尔曼滤波（3）-------目标跟踪之协同转弯或者坐标转弯模型（CT model）

卡尔曼滤波（3）-------目标跟踪之协同转弯或者坐标转弯模型（CTmodel）基本原理状态方程测量方程!

ML__LM·2022-12-09 08:50

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