高斯拉普拉斯第20页

利用Arcgis对DEM的高程点提取

三、实验步骤及理解思考实验中将WGS84坐标系转换成CGCS2000高斯坐标系的投影转换过程，请结合实验步骤叙述其转换原理

私は婕が好きだ·2023-11-06 06:17

YOLO出击暗夜目标检测！中科大提出端到端的暗目标检测框架PE-YOLO

首先，PENet使用拉普拉斯金字塔将图像分解为4个具有不同分辨率的组件。具体来说，作者提出了一个细节处理模块（DPM）来增强图像的细节，其中包括上下文分支和边缘分支。此外，

xwz小王子·2023-11-06 06:49

PE-YOLO：解决黑夜中的目标检测难点

首先，PENet使用拉普拉斯

小白学视觉·2023-11-06 06:17

3D Gaussian Splatting学习记录11.3

从已有的点云模型出发，以每个点为中心，建立可学习的3D高斯表达，用splatting方法进行渲染，实现高分辨率的实时渲染，推动了NeRF加速方向的进展。

HongyuJin·2023-11-06 06:05

3D高斯泼溅（Splatting）简明教程

新缸中之脑·2023-11-06 06:54

Nacos-2.2.2源码修改集成高斯数据库GaussDB，postresql

一，下载代码Release2.2.2(Apr11,2023)·alibaba/nacos·GitHub二，执行打包mvn-Prelease-nacos-Dmaven.test.skip=true-Drat.skip=truecleaninstall-U或mvn-Prelease-nacos‘-Dmaven.test.skip=true’‘-Drat.skip=true’cleaninstall-U

葛旭朋·2023-11-06 04:51

Coursera.MachineLearning.Week9

MachineLearningWeek9:AnomalyDetection&RecommenderSystemsGMM-混合高斯模型算法AnomalyDetection1.densityestimation

小异_Summer·2023-11-06 04:31

【德哥说库系列】-Oracle 19C PDB创建大全

中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。

IT邦德·2023-11-06 02:30

大牛讲解信号与系统以及数字信号处理

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

flyingsen·2023-11-05 21:26

信号与系统

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

Ayu_L·2023-11-05 21:53

鞋带定理（Shoelace formula）求2D多边形面积

参考鞋带公式——多边形面积求和GIS算法：利用鞋带定理（Shoelaceformula）求2D多边形面积一、简单解释鞋带公式（Shoelaceformula），也叫高斯面积公式，是一种数学算法，可求确定区域的一个简单多边形的面积

合肥黑·2023-11-05 17:37

高斯过程回归 | 高斯过程回归（GPR）区间预测

对于高斯过程，高斯指的是多元高斯分布，过程指的是随机过程。我们都知道随机过程就是指函数的分布，那么多元高斯分布实际上应该是指无限元的高斯分布。协方差函数也称为核函数，是高斯过程回归的重点。

算法如诗·2023-11-05 15:28

图像锐化

二、实验内容1实现拉普拉斯锐化。测试图像：’Grayblur6.png’。

笙烛·2023-11-05 15:12

DTCC 2021 | 华为云数据库战略启示录

2019年5月15日，华为正式推出GaussDB数据库，当时老鱼有幸采访到了GaussDB多位骨干研发成员，并写下了《华为“高斯”战记》。2020年5

华为云技术精粹·2023-11-05 13:42

隐私保护多领域推荐的紧密度共聚类联邦概率偏好分布模型

FederatedProbabilisticPreferenceDistributionModellingwithCompactnessCo-ClusteringforPrivacy-PreservingMulti-DomainRecommendation引言这篇论文提出的概率偏好分布是通过使用高斯分布来表示用户和项目的偏好

jieHeEternity·2023-11-05 10:41

【插画小白成长日志】动漫插画之素描作业 2020.5.24-2020.8.25

灰（暗面、亮面、灰面）五大调：暗面、亮面、灰面、明暗交界线、反光（宝石有透光）软件使用：加深正片叠底，加亮：叠加（用喷枪边缘效果好）画笔：喷枪，19号画笔，或SAI浓度64%左右画笔影子（近实远虚）：高斯模糊

梦境女孩·2023-11-05 08:17

WY音乐播放器制作（2）

Kevin5979/WYmusic.git首页完善实现效果首页详情页最新专辑和歌单详情差不多，可以封装成一个组件详情页头部功能换肤换背景，前面写过可返回，back头部中间图片功能：下拉图片变大上拉图片变模糊注意：高斯模糊效果十分消耗性能的

kevin5979·2023-11-05 07:08

肆[4]，滤波

1，简介1.1，Opencv提供滤波处理函数方框滤波，BoxBlur函数均值滤波(领域平均滤波)，Blur函数高斯滤波，GaussianBlur函数中值滤波，medianBlur函数双边滤波，bilateralFilter

FairyTailQ·2023-11-05 06:46

python图像处理 ——图像锐化

python图像处理——图像锐化前言一、原理二、空间域锐化滤波1.拉普拉斯算子（Laplacian）2.罗伯茨算子（Roberts）3.Sobel算子4.Prewitt算子5.Scharr算子三、实验对比前言由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷

Owl City、·2023-11-05 04:53

自学SLAM（7）非线性优化实践：曲线拟合问题（使用ceres库和SLAM常用的g2o库）

前言本次文章针对的是第四个视屏中的实践问题肯定会有部分方法没有说到，比如高斯牛顿法，后面我会把此次视屏对应的作业写好，然后补充到此次博客！！

Chris·Bosh·2023-11-05 04:33

AirSim仿真IMU内参分析

目录IMU简介IMU随机误差a.高斯白噪声：b.零偏不稳定性（biasinstability）：如何获得IMU随机误差参数随机误差参数的离散化AirSim中的IMU噪声参数IMU噪声参数在VIO算法中的应用

寒墨阁·2023-11-04 19:37

数学能力培养阶梯

二、高斯数学课程编排符合学生每个阶段

学校运营办学行事历·2023-11-04 19:22

《异常检测——从经典算法到深度学习》23 TimesNet: 用于常规时间序列分析的时间二维变化模型

zz#《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——

smile-yan·2023-11-04 17:50

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Gaussian Process Regression）

高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种非参数的回归方法，它基于高斯过程模型来建模数据的分布情况。在高斯过程回归中，假设数据点之间的关系服从多元高斯分布。

算法如诗·2023-11-04 14:17

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Python）

高斯过程（GaussianProcesses，GP）是一种强大的非参数化模型，通常用于回归和分类任务。它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性，并在小样本情况下表现出色。

算法如诗·2023-11-04 14:17

电磁铁的使用注意事项

电磁铁设备主要包括电磁铁以及配套电源，可能还会选配高斯计，如果磁铁是水冷型的，配套使用的还会有循环水冷机。

北京锦正茂科技有限公司·2023-11-04 12:02

OpenCV检测圆（Python版本）

png'image=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)#将图像转换为灰度gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#使用高斯模糊消

坚果仙人·2023-11-04 12:27

3度带6度带换算以及带号计算

我国基本比例尺地形图除1:100万采用兰勃特投影(Lambert)外，其他均采用高斯-克吕格投影。为减少投影变形，高斯-克吕格投影分为3度或6度带投影。按国家规定，1:1万、1:2.5

iTraveling·2023-11-04 12:33

MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现（2）-SISO下的室外信道模型

频域产生复高斯噪声，通过多普勒滤波器，使得频域分量符合多普勒频移，在通过IFFT变成时域信号。可以看出信道增益的时变性幅度分布服从瑞利衰落

snowflier·2023-11-04 10:52

快速傅里叶变换（完整推导过程 + 模板）

点值表示法：通过线性代数，高斯消元我们可以知道，一个nnn次多项式可以通过n+1

_lifehappy_·2023-11-04 10:17

概率人脸嵌入（二）

dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性：共同点是在最后的卷积层后接两个嵌入（维度相同），一是均值mu，一是方差sigma（训练时使用方差的对数），即假设人脸特征是满足（mu、sigma）的高斯分布

wujpbb7·2023-11-04 07:01

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下，耶给出确定的面部识别特征事实上，这种模糊的代表着数据的不确定性，这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性

云淡风轻__·2023-11-04 07:58

Logistic Regression part 2

如果机率函数是高斯分布的，我们就用sigmoid方程，如下图其中w是Vector，方程中每个xi都有一个wi，然后带入方程，就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本

小光_499f·2023-11-04 01:32

2023NOIP A层联测23-总结

估计能AT2看完后想了一个高斯消元的60pts暴力，但是没调出来。T3,T4没看懂题目。

dygxczn·2023-11-03 23:15

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现代码运行手算例题迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法

DAN (real)·2023-11-03 18:16

MATLAB数值分析学习笔记：线性代数方程组的求解和高斯-赛德尔方法

迭代法是前面介绍的消元法的有效替代，线性代数方程组常用的迭代法有高斯-赛德尔方法和雅克比迭代法，下面会讲到二者的不同之处，大家会发现两者的实现原理其实类似，只是方法不同，本篇只重点介绍高斯-赛德尔方法。

Hiter_ZPS·2023-11-03 17:05

数值分析实验四线性方程组数值解法

一、实验目的1、熟悉求解线性方程组的有关理论和方法；2、会编制LU分解法、雅可比及高斯—塞德尔迭代法德程序；3、通过实际计算，进一步了解各种方法的优缺点，选择合适的数值方法。

努力学习的小菜同学·2023-11-03 17:32

matlab中用高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法解线性方程组

原理矩阵形式：%GS迭代法矩阵形式clear;clc;a=[4,-1,0,-1,0,0;-1,4,-1,0,-1,0;0,-1,4,-1,0,-1;-1,0,-1,4,-1,0;0,-1,0,-1,4,-1;0,0,-1,0,-1,4];b=[0;5;-2;5;-2;6];d=diag(diag(a));%对角元素u=(triu(a)-d);%上三角矩阵l=(tril(a)-d);%下三角矩阵x1

Liki_Sderian·2023-11-03 17:30

数学建模算法（基于matlab和python）之线性方程组的迭代法（雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）(7/10)

实验目的及要求：1、了解各迭代法的基本原理和特点；2、判断雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性；3、完成雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代算法的程序实现。

信计2班曹晶·2023-11-03 17:29

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

一、Canny算法步骤：1.高斯模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面

Expect for future·2023-11-03 17:43

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

机器学习之线性回归平方损失函数和梯度下降算法公式推导

(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1

学习溢出·2023-11-03 14:00

一文理解什么是贝叶斯优化的随机森林

深入理解概率模型：贝叶斯优化的核心是一个概率模型，通常是高斯过程(GaussianProcess,GP)。高斯过程为每个输入点提供了一个预测值和一个不确定性（通常是标准

Joy T·2023-11-03 09:19

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

掘金日常学习2019-07-16

对数组求和constnumArr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]方法一：高斯的倒序相加法(a0+a(n))*n/2letarr1=arr=>{return(arr[0]+arr[arr.length

Amber貝貝·2023-11-03 02:51

Seurat对象数据结构整理-1

原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异（对于每个细胞，将每个基因的表达量除以该细胞的所有基因表达量之和，然后乘以一个scale.factor,之后以自然对数进行转换），得到非高斯分布的矩阵

Nh_code·2023-11-03 01:06

【专题总结】概率&期望DP

下面是对一系列求概率&期望问题的总结：问题的形式一般是求一个事件发生的概率或者期望，而概率和期望的求解形式是有些区别的，一般方法是dp&记忆化搜索，特殊情况可能用到人肉消元&高斯消元。

NExPlain·2023-11-03 00:05

人工智能基础_机器学习006_有监督机器学习_正规方程的公式推导_最小二乘法_凸函数的判定---人工智能工作笔记0046

这个转置的关系要知道然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵,可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结果,这个知道就可以,到时候可以查,不用背.可以看一下高斯发现最小二乘法的故事然后我们看一下之前的目标函数

脑瓜凉·2023-11-02 23:08

SLAM就业问题汇总复习

5.梯度下降法，牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny，Sobel，Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理，优缺点，改进。

zkk9527·2023-11-02 23:36

推荐频道

高斯拉普拉斯