高斯判别模型第28页

java连接mppdb数据库,高斯数据库 (gaussDB) - 基于 JDBC 开发 (4)

连接数据库(以SSL方式)示例示例1//使用NonValidatingFactory通道。publicstaticConnectionGetConnection(Stringusername,Stringpasswd){//驱动类。Stringdriver="org.postgresql.Driver";Propertiesprops=newProperties();props.setProper

zurkorm·2023-09-22 02:59

python-opencv 图像金字塔

/shangyi.jpg',cv.IMREAD_COLOR)#高斯金字塔#pyrDown利用高斯模糊降低图片分辨率,原图分辨率的1/2#取原图5个像素点进行高斯加权平均,得到新的像素点,将新的像素点排列成新的图像

no bug no life·2023-09-21 21:09

opencv 图像金字塔

有两种常见的图像金字塔：高斯金字塔：用于对图像进行下采样拉普拉斯金字塔：用于从金字塔较低的图像（分辨率较低）重建上采样图像高斯金字塔：把金字塔想象成一组图层，层越高，尺寸越小。

liu_jie_bin·2023-09-21 21:38

opencv滤波技术

文章目录前言一、均值滤波二、中值滤波三、高斯滤波四、双边滤波五、自适应滤波六、滤波器大小总结前言在OpenCV中，有多种滤波技术可以用于图像处理和图像增强。

花落已飘·2023-09-21 11:02

使用cv2将图片改为素描图

python3.8importcv2img=cv2.imread("2.jpg")#灰度grey=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)invert=cv2.bitwise_not(grey)#高斯滤波

兰振lanzhen·2023-09-21 08:01

Java和Java之父

詹姆斯*高斯林（JamesGosling），1955年5月19日出生于加拿大，是Java编程语言的共同创始人之一，一般公认他为“Java之父”。

罗刹海是市式市世视士·2023-09-21 05:54

Bilateral Filters（双边滤波算法）原理及实现（一）

和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重

东Rain·2023-09-20 16:10

21. 概率与统计 - 数学期望、统计描述&分布

文章目录数学期望方差标准差协方差二项分布高斯分布中心极限定理泊松分布Hi,你好。我是茶桁。在上一节中，我们最后有谈到随机变量。在概率论几统计学中，描述一个随机变量的离散程度的有方差、标准差等等。

茶桁·2023-09-20 13:18

☆奥特曼人间体颜值排名☆

以下是我觉得帅的1捷德奥特曼［滨田龙臣］图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App2高斯奥特曼［春野武藏·杉浦太阳］图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App3

梦琉影·2023-09-20 13:33

GAN 生成MNIST数据集

1、GAN是什么GAN（生成式对抗网络，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，模型通过框架中两个模块（生成模型GenerativeModel和判别模型DiscriminativeModel

小小小小侯·2023-09-20 07:09

GAN（MNIST生成）

模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel）的互相博弈学习产生相当好的输出。

shmilyam·2023-09-20 07:08

Android 13.0 SystemUI下拉状态栏背景增加高斯模糊背景

1.概述在13.0的产品开发中，发现现在很多产品都是高斯模糊背景的，这种高斯模糊背景看起来效果很不错，产品开发需要SystemUI下拉状态栏背景也是高斯模糊背景，所以就要来实现下拉状态栏高斯模糊背景2.

安卓兼职framework应用工程师·2023-09-20 03:57

高斯函数

转载：深度好文先看伟大的高斯分布（GaussianDistribution）的概率密度函数（probabilitydensityfunction）：对应于numpy中：

雪夜的星_e40c·2023-09-19 21:15

Android高斯模糊及遮罩

两种方法，目前个人感觉是最实用也是最简单的1.GLide高斯模糊操作起来也是很简单，首先常规操作导入一下依赖implementation'com.github.bumptech.glide:glide:

海_阔天空·2023-09-19 20:26

C#使用OpenCv（OpenCVSharp）图像中值滤波、高斯滤波、均值滤波、高斯双边滤波处理实例

本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv（OpenCVSharp）对图像进行中值滤波、高斯滤波、均值滤波、高斯双边滤波处理。

未来无限·2023-09-19 19:07

二分类任务：确定一个人是否年收入超过5万美元

文章目录一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验总结一、问题描述学会使用学习到的概率生成模型相关的知识，找出各类别最佳的高斯分布，从而达到通过输入测试，完成二分类任务，成功预测是否该用户年薪达到

CSU迦叶·2023-09-19 17:22

flyway适配高斯数据库

文章目录flyway适配高斯数据库flyway适配高斯数据库flyway-core源码版本：6.2.2tag由于高斯和postgresql使用的驱动都是一样的，所以基于flyway支持已有的postgresql

兮动人·2023-09-19 17:17

使用CSS滤镜属性filter实现电影、模糊及融合效果

CSSfilter的基础使用非常简单可参照官网，也可以通过指定这些函数的值来实现想要的效果，如下：/*使用单个滤镜*/filter:blur(5px);//高斯模糊filter:brightness(0.4

酷酷的凯先生·2023-09-19 15:55

高斯公式证明

高斯公式：若空间闭区域Ω\OmegaΩ由光滑的闭曲面Σ\SigmaΣ围成，则∫∫∫Ω(∂P∂x+∂Q∂y+∂R∂z)dv=∮∮ΣPdydz+Qdzdx+Rdxdy\int\int\int_{\Omega

satadriver·2023-09-19 15:41

AI与传统数据库 - ChatGPT风过之后｜从Duet AI说开来

作者：NiDemai，是NineData数据库产品专家，曾任阿里云数据库国际产品总负责人，华为高斯GaussDB创始团队核心架构师，IBMDb2资深研发工程师。

NineData·2023-09-19 08:19

高斯定理下的电场和磁场（详细案例模型分析）

电偶极子的模型从E的定义式来计算时，括号中的要用平方差计算，建议自己手写一遍，加强记忆。B点的计算需要角度的加入，也就是合成E最常用的模型，长导线场强的计算这是长导线中常用的代换，笔者已经非常熟悉了这些代换，在磁场的长导线模型中也会用到这些代换在E的定义式中也就是用线密度来代换dq，最后把全部变量都统一到角度，在用角度代换，非常建议自己画清楚过程，即使最后考试记不住，也能快速现推圆环模型这个需要对

大肥羊学校懒羊羊·2023-09-19 03:09

电磁学-高斯定理的证明和应用

##**高斯定理的理解**##电场线密度：该点的电场强度，即E的大小##电场线性质：1.起源于正电荷，止于负电荷，不会中断正电荷是静电场的源头，电荷是静电场的尾闾所以说2.电场线能形成闭合曲线3.电场线不相交电通量的计算电通量是一个标量

大肥羊学校懒羊羊·2023-09-19 03:39

“朗兰兹纲领”能否实现数学的大统一？这两大“猜想”至关重要

“数论”是极为美妙的，曾被高斯称为“数学中的皇冠”，而那些存在于“数论”中的那些美妙难题，人们则誉之为“皇冠上的明珠”，以鼓励人们去“摘取”。

数学真美·2023-09-18 18:36

Oracle，高斯创建自增序列

需要获取到一个自增值然后点击左下Apply也可以通过SQL语句执行dual在Oracle中是张虚拟表，通常用于执行这样的查询Oracle中查询语句:select序列名.nextvalfromdual在高斯数据库中

biubiubiu0706·2023-09-18 17:39

7轴承故障脉冲仿真(外圈，内圈，滚动体)，再此基础上加噪声，齿轮啮合，基于上述三个合成高干扰信号。进行各类算法验证。基于MATLAB平台，算法已调通，可直接运行。

7matlab轴承故障仿真齿轮7matlab轴承故障仿真齿轮啮合高斯噪声(xiaohongshu.com)7matlab轴承故障仿真齿轮

顶呱呱程序·2023-09-18 08:28

np.log1p( ) 函数的应用

数据平滑处理--log1p()和exmp1()1.数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用og1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果。

Kun Li·2023-09-18 07:09

卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理浅析-图例分析

5.从矩阵的角度看待问题6.外部影响7.外部不确定性8.利用外部观测值修正估计量9.融合高斯分布10.整合11.总结结语参考前言最近项目需求涉及到目标跟踪部分，准备从DeepSORT多目标跟踪算法入手。

爱听歌的周童鞋·2023-09-18 07:25

图像金字塔之高斯金字塔

于是今天还是搬运智能图像论文的知识点，关于高斯金字塔的内容。

LiBiscuit·2023-09-18 05:05

神经网络参数初始化

对于一个神经元来说，需要初始化的参数有2类：①权重W②偏置b，初始化为0即可权重初始化方式一、随机初始化（使用的很少）随机初始化从均值为0，标准差为1的高斯分布中取样，使用一些很小的值对参数W进行初始化二

LiLi_code·2023-09-17 21:48

刻意练习

难道像莫扎特，爱因斯坦，达芬奇，高斯等天赋秉异又勤奋的人才能达到学识的巅峰吗？今天安德斯.艾利克森的《刻意练习》告诉我们，人的天赋差别无几，普通人

原来是春哥·2023-09-17 14:39

matlab GPR高斯过程回归与股票价格预测

1、回归回归分析是统计分析领域的重要分支。利用回归分析模型可以进行预测。一个典型的预测问题是：给定自变量xxx的某些值处对因变量的一些噪声观测值，对新值x∗x^*x∗时因变量的最佳估计值是多少？如果我们期望底层函数是线性的，且可以对输入数据做一些规范化假设，那么我们可以使用最小二乘法来线性回归（直线拟合）。对于一些规律性很强的非线性关系，我们可以建设底层函数是多项式、非多项式，使用特定的模型在各种

哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

数字信号笔记

AWGNAWGN又称加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGaussianNoise)，是最基本的噪声与干扰模型。它的幅度分布服从高斯分布，而功率谱密度是均匀分布的。

m0_61662697·2023-09-17 11:34

【三维重建】3D Gaussian Splatting：实时的神经场渲染

*什么是Tile-basedrasterizer(快速光栅化)三、OVERVIEW四、可微的三维高斯Splatting五、三维高斯自适应密度控制的优化1.优化2.高斯的自适应控制六、高斯分布的快速可微光栅化器

杀生丸学AI·2023-09-17 11:22

FPGA车牌数字识别系统设计verilog实现（带上板录制视频）

本项目通过OV7725摄像头获取RGB565格式视频流输入FPGA，用移位IP核获得3*3像素阵列，然后对视频流进行高斯滤波处理后用Sobel进行边缘检测，计算图像亮度函数的灰度近似值产生对应的灰度矢量

QQ_778132974·2023-09-17 07:26

Java之父——詹姆斯·高斯林

詹姆斯·高斯林詹姆斯·高斯林（JamesGosling）是一名软件专家，1955年5月19日出生于加拿大，Java编程语言的共同创始人之一，一般公认他为“Java之父”。

Naruto991·2023-09-17 07:32

伪随机数算法生成高斯分布

伪随机数算法平方取中法（Middle-squaremethod）是个产生伪随机数的方法，由冯·诺伊曼在1946年提出。算法：即x(i+1)=(10^(-m/2)*x(i)*x(i))mod(10^m)平方取中法计算较快，但在实际应用时会发现该方法容易产生周期性明显的数列，而且在某些情况下计算到一定步骤后始终产生相同的数甚至是零，或者产生的数字位数越来越小直至始终产生零。所以用平方取中法产生伪随机数

初七123·2023-09-17 07:00

论文总结《Adversarial Collaborative Neural Network for Robust Recommendation（ACAE/FG-ACAE）》

Motivation在这篇文章之前的工作要么在输入上加入随机扰动，如CDAE[2]利用自编码器在被破坏的（加入高斯噪声）的数据上进行学习；要么在lat

Ordiiii·2023-09-17 02:48

机器学习

神经网络碰上高斯过程神经网络是一类参数化函数，可以通过梯度下降来高精度地逼近标记数据集。高斯过程（GP）是一种概率模型，其定义了可能函数的分布，并通过概率推理规则和数据来更新。

walkerfan·2023-09-16 20:10

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-图像去噪 [北邮鲁鹏]

目录标题参考学习链接图像噪声噪声分类椒盐噪声脉冲噪声对椒盐噪声&脉冲噪声去噪使用高斯卷积核中值滤波器高斯噪声减少高斯噪声参考学习链接计算机视觉与深度学习-04-图像去噪&卷积-北邮鲁鹏老师课程笔记图像噪声噪声点

古董a·2023-09-16 03:01

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积[北邮鲁鹏]

目录标题参考学习链接卷积的定义卷积的性质叠加性平移不变性交换律结合律分配律标量边界填充边界填充方法-常数填充最常用常数填充零填充（zeropadding）拉伸镜像卷积示例单位脉冲核无变化平移平滑锐化卷积核平均卷积核高斯卷积核高斯卷积核定义高斯卷积核生成步骤高斯核特性卷积核分解的作用

古董a·2023-09-16 03:01

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积与边缘提取[北邮鲁鹏]

图像求导图像梯度图像梯度的方向图像梯度的模噪声的影响噪声影响带来的问题解决办法（先平滑处理）高斯核去噪高斯一阶偏导核高斯核vs高斯一阶偏导核边缘检测目标Canny边缘检测器高斯一阶偏导核卷积图像非极大值抑制门限过滤

古董a·2023-09-16 03:30

信道分类 | 信道

文章目录高斯信道带限信道高斯信道定义：功率限制为P的高斯信道容量为C=maxf(x):EX2PI(X;Y)C=max_{f(x):EX^2P}I(X;Y)C=maxf(x):EX2PI(X;Y)I(X;

山丘之王岳岳·2023-09-15 23:30

GRACE球谐数据滤波处理（利用matlab实现GRACE月水储量的二维傅里叶变化滤波）

空间滤波器的例子包括各向同性高斯滤波器（Wahretal.，1998）及其非各向同性变体（Hanetal.，2005；Zhangetal.，2009），维纳滤波器（Kleesetal.，2008；Sasgenetal

我是水怪的哥·2023-09-15 20:57

python3对文件编码的转换处理

魔王不会哭·2023-09-15 16:13

水文、水环境模型优化技术及快速率定方法丨最速上升法岭分析以及响应曲面模型、Kriging插值与优化方法、启发式算法、采样方法、高斯过程回归/贝叶斯优化设计、异方差性等

在水利、环境、生态、机械以及航天等领域中，数学模型已经成为一种常用的技术手段。同时，为了提高模型的性能，减小模型误用带来的风险；模型的优化技术也被广泛用于模型的使用过程。模型参数的快速优化技术不但涉及到优化本身而且涉及采样设计、不确定性估计等方方面面，快速优化水文及水环境等计算密集型模型。【特色】：1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性2、技巧方法讲解，提供配套的完整教材数据及提供长期回放3、与

WangYan2022·2023-09-15 12:23

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。

疋瓞·2023-09-15 08:49

优化改进YOLOv5算法之改进用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance模块(超详细)

目录1NormalizedGaussianWassersteinDistance1.1Motivation1.2方法1.2.1边界框的高斯分布建模1.2.2归一化的高斯Wasserstei

AI追随者·2023-09-15 08:27

基于图像形态学处理和边缘提取算法的路面裂痕检测matlab仿真

算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序[Rr,Cc]=size(Image1);%获取Image1矩阵的大小（行数和列数）%创建一个高斯滤波器

简简单单做算法·2023-09-15 08:55

华为GaussDB数据库

Gauss数据库初识_高斯数据库_ygpGoogle的博客-CSDN博客Redhat7.6安装GaussDB_100_1.0.1详细攻略_gaussdb_100_1.0.1-database-redhat

你的凯子很吊·2023-09-15 04:16

离散高斯抽样（Discrete Gaussian Sampling）

离散高斯抽样离散高斯抽样（DiscreteGaussianSampling）是一种常见于密码学和数学领域的随机采样方法。它通常用于构建基于格（lattice）的密码学方案，如基于格的加密和数字签名。

fumingxiaoshen·2023-09-15 00:01

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