高斯差分

洛谷P3397 地毯（二维差分加暴力法）

题目难度：普及一题目传送门地毯题目描述在n×nn\timesnn×n的格子上有mmm个地毯。给出这些地毯的信息，问每个点被多少个地毯覆盖。输入格式第一行，两个正整数n,mn,mn,m。意义如题所述。接下来mmm行，每行两个坐标(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)和(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2)，代表一块地毯，左上角是(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)，右下角是
怀念无所不能的你·2025-02-08 07:03

区间增减操作——差分数组

(^_^)这个题差分数组是一种用于高效处理区间更新操作的数据结构。它在处理数组中的区间增减操作时非常有用，能够将区间更新的时间复杂度从O(n)降低到O(1)。
tanactor·2025-02-07 16:29

canny边缘检测

Canny算法通过一系列步骤来实现鲁棒的边缘检测，以下是其主要步骤的详细介绍：1.高斯滤波降噪由于边缘检测对噪声非常敏感，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以去除噪声。
万物琴弦光锥之外·2025-02-07 09:37

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。
杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域
nantangyuxi·2025-02-06 02:06

嵌入式-ARM-学习总结（6）：串口通信UART

嵌入式-ARM-学习总结（6）：串口通信UART一、通信的基本概念1.同步通信和异步通信2.电平信号和差分信号3.并行接口和串行接口4.单工通信和双工通信二、串口通信的基本概念1.串口通信的特点：异步、
努力学习的花椰菜·2025-02-05 00:26

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

整体思路图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。
max500600·2025-02-04 14:45

漫话最小二乘法-1.矩阵表示

最小二乘最早是由勒让德和高斯各自提出的。高斯成功的用最小二乘法解决了谷神星轨道计算的问题。先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示，蓝色圆圈描绘了一组点，可以大致看出这样一组
sHermit·2025-02-04 12:23

二维差分与二维前缀和

二维差分二维差分是一种数据处理技术，应用于二维数组或矩阵中，用来快速计算和更新子矩阵元素的和。
筱姌·2025-02-04 12:51

[蓝桥杯 2022 省 A] 求和——前缀和，差分

蓝桥杯2022省赛A组C题题目描述给定n个整数a1,a2,⋯,an,求它们两两相乘再相加的和，即S=a1⋅a2+a1⋅a3+⋯+a1⋅an+a2⋅a3+⋯+an−2⋅an−1+an−2⋅an+an−1⋅an输入格式输入的第一行包含一个整数n。第二行包含n个整数a1,a2,⋯an。输出格式输出一个整数S，表示所求的和。请使用合适的数据类型进行运算。输入输出样例输入#1复制41369输出#1复制117
夏微凉.·2025-02-04 04:23

用python绘制kde模型

模型的完整示例代码和说明：方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成示例数据（混合高斯分布
若木胡·2025-02-03 20:13

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

ZEMAX入门教程—第二讲像差

一：像差像差分为两大类：单色像差和色差；其中单色像差包括：球差、彗差、像散、场曲、畸变色差包括：球色差、倍率色差①球差球差也称球面像差，指的是从轴上物点发出的光束透过球面镜时，最终汇聚在不同位置处，在像面上形成一个弥散斑接下来打开
机器视觉入门·2025-02-03 14:25

差分数组的学习

文章目录1.差分数组的应用场景2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组2.2差分数组还原为原数组3.差分数组的特性1.差分数组的应用场景需要频繁对某个区间的数组进行增减操作2.如何构造一个差分数组
奋斗的草莓熊·2025-02-03 12:38

1246. 等差数列

文章目录题目大意:题目分析AC代码题目大意:题目分析读题的时候首先想到了差分，后来发现是一道思维题，Si=Ai-Ai-1，如果满足等差数列，假设所给的n项之间间隔分别为S1,S2...Sk,设公差为d，
Taoger_Xu·2025-02-03 04:36

第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测

1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）
老张谋·2025-02-02 20:35

python 求差分_用python实现简单的有限元方法（一）

华中师范大学hahakity有限元算法（FiniteElementMethod，简称FEM）是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理，以及如何用Python从头实现一个有限元算法，数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基：加权残差法（WeightedResidualMethod）心法：有限元与有限
weixin_39622710·2025-02-02 20:04

hot100刷题第1-9题，三个专题哈希，双指针，滑动窗口

求满足条件的子数组，一般是前缀和、滑动窗口，经常结合哈希表；区间操作元素，一般是前缀和、差分数组数组有序，更大概率会用到二分搜索目前已经掌握一些基本套路，重零刷起leetcodehot100，套路题按套路来
小泽爱刷题·2025-02-02 20:32

Python差分

差分数组对于一个数组a[]a[]a[]，差分数组diff[]diff[]diff[]的定义是：diff[i]=a[i]−a[i−1]diff[i]=a[i]-a[i-1]diff[i]=a[i]−a[i
ZZTC·2025-02-02 10:50

普通算法——一维差分

一维差分题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述：输入一个长度为nnn的整数序列。
ZZTC·2025-02-02 10:20

Python 最小二乘法 圆度误差高斯牛顿迭代

1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index=y1.index(max(y1))x1min_index=x1.index(min(x1))y1min_index=y1.index(min(y1))pp=[[x1[y1max_
CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

【Python蓝桥杯备赛宝典】

文章目录一、基础数据结构1.1链表1.2队列1.3栈1.4二叉树1.5堆二、基本算法2.1算法复杂度2.2尺取法2.3二分法2.4三分法2.5倍增法和ST算法2.6前缀和与差分2.7离散化2.8排序与排列
殇在山风·2025-02-01 21:52

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

目录前言：1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理
柯宝最帅·2025-02-01 20:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标

今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测，这里选用三帧帧差法。代码如下：#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch
weixin_39708854·2025-02-01 16:11

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。
fpcc·2025-02-01 12:38

数学科学的完整课程大纲（工科自学必看）

数学科学的完整课程第一1.数学分析第1章数学基础第2章数系实数系复数系广义实数系第3章拓扑PARTA数列第A1章数列第A2章数列差分第A3章数列求和第A4章数项级数第A5章特殊数列PARTB函数第B1章函数第
妇男主任·2025-02-01 10:20

守护每一比特的安全——探索基于差分隐私的MySQL数据脱敏之道

本文将深入探讨一种创新的数据安全共享方案——基于差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）的MySQL数据库实现方法，旨在
墨夶·2025-02-01 09:13

Android BitmapShader简洁实现马赛克/高斯模糊（毛玻璃），Kotlin（三）

AndroidBitmapShader简洁实现马赛克/高斯模糊（毛玻璃），Kotlin（三）发现，如果把（二）AndroidBitmapShader简洁实现马赛克，Kotlin（二）-CSDN博客中的这个函数
zhangphil·2025-02-01 02:50

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition
weixin_39548740·2025-01-31 22:46

Android 图片高斯模糊

1.RenderScript/***将传入的图片进行高斯模糊**@parammContext上下文*@parambitmap图片对象*@paramradius高斯模糊半径*@return模糊之后的对象*
又双㕛叕、·2025-01-31 21:08

android 高斯模糊和毛玻璃效果的实现

一：Glide实现高斯模糊：（还有一种由RenderScript实现的高斯模糊，但在我的实际使用时候会报错，因此弃用了）Glide是一个比较强大也是比较常用的一个图片加载库，Glide中的Transformations
王虫虫就爱吃·2025-01-31 21:07

Android createScaledBitmap与Canvas通过RectF drawBitmap生成马赛克/高斯模糊（毛玻璃）对比，Kotlin

AndroidcreateScaledBitmap与Canvas通过RectFdrawBitmap生成马赛克/高斯模糊（毛玻璃）对比，Kotlinimportandroid.graphics.Bitmapimportandroid.graphics.BitmapFactoryimportandroid.graphics.Canvasimportandroid.graphics.RectFimpor
zhangphil·2025-01-31 21:04

Android Bitmap高斯模糊

加载和使用缩小的位图（对于非常模糊的图像）永远不要使用完整大小的位图。图像越大，需要模糊的越多，模糊半径也需要越高，通常，模糊半径越高，算法所需的时间就越长。缩小位图的两种方式1.位图options缩小BitmapFactory.Optionsoptions=newBitmapFactory.Options();options.inSampleSize=8;BitmapblurTemplate=B
不会写代码的猴子·2025-01-31 15:48

Android 实现快速高斯模糊（毛玻璃）效果算法

先上代码：https://github.com/chenglin198751/BaseMyProject/blob/master/app/src/main/java/utils/FastBlurUtil.java如果下面的代码有找不到的方法，那么可以去这么项目里找，完整的项目地址是：https://github.com/chenglin198751/BaseMyProjectJava已经有人很好的
kcabmai·2025-01-31 15:47

Android源码中添加高斯模糊背景-毛玻璃

不积跬步无以至千里由于系统中多处使用了高斯模糊处理的背景效果,这里感觉也算一个有b格的设计,因此把实现记录下来,而且多数的处理是基于上层的添加方式,这里说一下源码下的整个流程.1.配置Android.mk
Rom_Fisher·2025-01-31 15:16

random（随机数）

在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布
MoRanzhi1203·2025-01-31 08:12

【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统
然哥爱编程·2025-01-30 15:20

02数组+字符串+滑动窗口+前缀和与差分+双指针（D5_双指针）

目录一、基本介绍二、算法思想三、算法模型1.对撞指针2.快慢指针3.滑动窗口一、基本介绍双指针是一种应用很广泛且基础的算法，严格来说双指针不是算法更像是一种思想。双指针中的“指针”不仅仅是大家所熟知的C/C++里面的地址指针，还是索引、游标。二、算法思想双指针是指在遍历对象时，使用两个或多个指针进行遍历及相应的操作。大多用于数组操作，这利用了数组连序性的特点。双指针常用来降低算法的时间复杂度，因为
Java丨成神之路·2025-01-29 03:41

【计算机视觉】图像滤波

函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速，所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

【Python・统计学】卡方检验（原理及代码）

ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎）本文重点：卡方检验（非参数检验的一种）【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析
TUTO_TUTO·2025-01-27 18:40

FPGA GTP 4K30Hz SDI视频的接收，处理及发送的实现笔记

1，硬件实现框架SDI的视频数据经M22564接收后转为差分信号输入到FPGA，FPGA经过处理后通过M22428转为同轴信号输出。
qsj_csdn·2025-01-27 10:18

VPX架构的背板说明

其中，P0为公用连接器，提供了维护管理总线、测试总线和电源信号;P1提供了32对差分对信号和8个单端信号;P1~P6为用户自定义，既可以定义为差分信号，也可以定义为单端信号。
机载总线仿真测试·2025-01-26 23:01

差分轮算法－两个轮子计算速度的方法-阿克曼四轮小车计算方法

四轮驱小车的话：转向角度计算方法：floatturning_angle=z_angular/x_linear;//转向角度，单位为弧度速度的话直接用线速度两轮驱动小车：计算公式：leftSpeed=x_linear-z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK/2.0;#左轮速度rightSpeed=x_linear+z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK
鼾声鼾语·2025-01-26 11:34

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。
小白学视觉·2025-01-26 05:38

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。在本文中，我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据，并提供相应的源代码示例。
LpmShell·2025-01-26 04:33

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上，这两者都需
绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（
清风AI·2025-01-25 23:47
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