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高斯掩码
信号类型(通信)——汇总(七)
(一)》《信号类型(通信)——QAM调制信号(二)》《信号类型(通信)——QPSK、OQPSK、IJF_OQPSK调制信号(三)》《信号类型(通信)——最小频移键控MSK(四)》《信号类型(通信)——
高斯
最小频率键控
【杨(_> <_)】
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2024-01-29 02:45
matlab
信号处理
信息与通信
大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析
MLE)Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望(E)步骤最大化(M)步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与
高斯
混合模型
星川皆无恙
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2024-01-28 23:22
机器学习与深度学习
大数据人工智能
大数据
大数据
算法
深度学习
人工智能
【Android】SDK31 原生api
高斯
模糊
1,概述
高斯
模糊数学理论是根据正态分布,对图片进行一遍过滤,本质是一个低通滤波器。
风起云涌~
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2024-01-28 18:34
android
java
apache
计算机网络Mac地质实验eNSP,eNSP实验(二)MAC帧分析 & 广播风暴
二、实验组网图本实验所需的实验组网图如图2-1所示:图2-1实验组网图三、实验实现按照图2-1所示的实验组网图完成PC1-PC4的IP地址、子网
掩码
、网关配置。3.1MAC帧分析PC机的信息配置完成后
大一一新生
·
2024-01-28 16:55
图像处理常用算法介绍
一.SIFT(Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)
高斯
差分图像是如何生成的,以及求取关键点,求取关键点的主方向
竹叶青lvye
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2024-01-28 12:52
程序员的数学
图像处理
计算机视觉
人工智能
计算机网络概述及 参考模型
目录1.计算机网络的概述1.网络拓扑结构优缺点2.通信协议OSI七层模型(了解)TCP/IP五层(掌握)TCP/IP五层常见协议3.IP地址和子网
掩码
4.认识路由器交换机概念区别5.了解网络安全1.计算机网络的概述计算机网络是指将多台计算机通过通信设备互相连接起来
神秘泣男子
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2024-01-28 09:52
计算机网络
网络
西瓜书学习笔记——原型聚类(公式推导+举例应用)
文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化(LVQ)算法介绍实验分析
高斯
混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m
Nie同学
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2024-01-28 07:18
机器学习
学习
笔记
聚类
Unity Enum位
掩码
(BitMask)的运用
UnityEnum位
掩码
(BitMask)的运用前言项目使用场景代码编写定义技能枚举角色类学习技能检查技能添加并设置脚本运行效果总结感谢前言在Unity游戏开发中,我们经常会面临需要对一组相关的状态进行管理的情况
SlowFeather
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2024-01-28 06:36
unity
游戏引擎
《DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation》
我们的keyinsight是设计一个生成的三维
高斯
溅模型,在UV空间中进
Iron_lyk
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2024-01-28 06:08
论文阅读笔记
3d
计算机视觉
1333:【例2-2】Blah数集
【题目描述】大数学家
高斯
小时候偶然间发现一种有趣的自然数集合Blah,对于以a为基的集合Ba定义如下:(1)a是集合Ba的基,且a是Ba的第一个元素;(2)如果x在集合Ba中,则2x+1和3x+1也都在集合
EternalLBZ
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2024-01-28 05:34
算法
【MATLAB第91期】基于MATLAB的
高斯
过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集(TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR)
【MATLAB第91期】基于MATLAB的
高斯
过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集(TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR)本文展示多种非常用多输入多输出回归预测模型效果
随风飘摇的土木狗
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2024-01-27 23:24
matlab
多输入多输出
回归预测
高斯过程
核函数
ims注册方式及相关参数,ims注册不上的原因
我们举例天津移动IMS注册过程中需要的条件;1、语音专线:IP地址子网
掩码
以及网关和dns。
qq_191999713
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2024-01-27 21:21
vox
人工智能
【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积
掩码
自编码器网络
前言大家好,我是Snu77,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),
Snu77
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2024-01-27 21:44
RT-DETR有效改进专栏
YOLO
计算机视觉
人工智能
目标检测
深度学习
python
RT-DETR
Centos7使用ifcfg配置网络
网卡配置后不生效解决办法:禁用`NetworkManager`服务配置网络后请将主机名添加到/etc/hosts配置静态IP需要注意点:Centos6管理network服务ifconfig网卡常用操作临时设置IP和
掩码
给网卡设置临时
识途老码
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2024-01-27 18:41
Linux网络
RHEL7
oracle
network-scripts
Centos7网络配置
详解矩阵的LDU分解
我们知道
高斯
消元法其实跟矩阵的三角分解有关,如下:A=LU其中,A为任意方阵,L为下三角矩阵且对角线处元素均为1,U为上三角
唠嗑!
·
2024-01-27 10:09
格密码的数学基础
算法
网络安全
线性代数
1.22SVM(对偶性,KKT条件,核函数(
高斯
核函数RBF,参数伽马),软间隔问题(对误差容忍,参数C),总结,例题),SVM流程,代码,划分指定类数
就是说数据有多维的特性,然后依据特性在坐标系种存在点,就是画一个面来分割不同的点,从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线(超平面)所在,就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点,点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化,为就是说,这个超平面是依据数据集计算得到的,然后这个数据是哪个类的,特征为哪些都是事先确定的,计算的目的是找一个超平面,使支持向
CQU_JIAKE
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2024-01-27 10:35
机器学习&神经网络
数模
数学方法
支持向量机
机器学习
算法
服务器搭建
配置网络设置:根据网络环境配置服务器的网络设置,包括地址、子网
掩码
、网关等。安装必要软件:根据服务器用途安装必要的软件和服务,如数据库服务器等。
athena1999270
·
2024-01-27 09:35
服务器
服务器搭建
配置网络设置:根据网络环境配置服务器的网络设置,包括地址、子网
掩码
、网关等。安装必要软件:根据服务器用途安装必要的软件和服务,如数据库服务器等。
athena1999270
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2024-01-27 09:35
服务器
运维
SIFT特征提取及其opencv实现
通过
高斯
微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。
小方爱自律
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2024-01-27 07:29
CV
CV
派网AX50C做多宽带路由和核心交换机配置实战教程
1.首先MGT口接入电脑,电脑IP修改成192.168.0.6
掩码
25
九天鸟
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2024-01-27 06:09
网络
Packet Tracer - VLAN 间路由练习
地址分配表设备接口IP地址子网
掩码
默认网关R1G0/0172.17.25.2255.255.255.252不适用R1G0/1.10172.17.10.1255.255.255.0不适用R1G0/1.20172.17.20.1255.255.255.0
我是小杨杨
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2024-01-27 04:41
cisco实验
计算机网络
网络
opengauss-
高斯
数据库的安装部署及MySQL数据迁移实战.
目录介绍下载安装包安装1.设置SEMMNI2.新建用户和用户组3.下载安装包解压4.安装数据库5.修改配置6.重启服务数据库使用gsql命令和常用sql1.使用omm用户连接数据库-本地登陆无需输入密码:2.查看用户信息3.删除数据库4.创建用户5.创建数据库B模式即MySQL模式(一定要设置成B)6.切换到数据库7.创建SCHEMA,需切换到指定的数据库执行8.退出gsql参考介绍opengau
一只打酱油De篴
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2024-01-26 23:57
数据库
gaussdb
mysql
多维
高斯
分布(多元正态分布)的概率密度函数和最大似然估计
多元
高斯
分布的概率密度函数fμ,Σ(x)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}f_{\mu,\Sigma}(x)=\frac{1}{(2\pi)^{D/2}}\frac
Chen_Chance
·
2024-01-26 23:18
概率论
机器学习
算法
二维正态分布的最大似然估计_最大似然估计-
高斯
分布
预备知识
高斯
分布的概率密度函数
高斯
分布的概率密度函数理解通常用「概率密度函数」代替概率,仅仅去比较大小。还有其他的分布,我也没有去深挖:)。而不是直接求出概率。这非常重要!!!求解问题写出这个数据
燕山美发
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2024-01-26 23:18
二维正态分布的最大似然估计
深入浅出 diffusion(1):白话 diffusion 基本原理(无公式)
前向过程如何加噪添加t次随机
高斯
噪声
木水_
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2024-01-26 21:56
深度学习
diffusion
Cortex-M4处理器 故障处理
故障类型故障升级和硬故障通常,异常优先级与异常
掩码
寄存器的值一起决定处理器是否进入故障处理程序,以及一个故障处理程序是否可以抢占另一个故障处理程序。在某些情况下,具有可
饼干饼干圆又圆
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2024-01-26 20:49
stm32
stm32
嵌入式硬件
单片机
学习
系统架构
当一堆数据差异过大如何选?
高斯
滤波(GaussianFilteri
搬砖班班长
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2024-01-26 15:42
算法
图像处理
数据分析
OSPF协议基础
链路信息主要包括:链路的类型、接口IP地址及
掩码
、链路上所连接的邻居路由器和链路的带宽(开销)。R
阿豪的笔记
·
2024-01-26 12:50
网络
服务器
网络协议
MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法
稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-
高斯
分布(BG)先验的稀疏序列建模,并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而,BG模型的离散性会有计算瓶颈。
哥廷根数学学派
·
2024-01-26 10:03
信号处理
算法
matlab
开发语言
MIT_线性代数笔记:线性代数常用概念及术语总结
目录1.系数矩阵2.
高斯
消元法3.置换矩阵Permutation4.逆矩阵Inverse5.
高斯
-若尔当消元法6.矩阵的LU分解7.三角矩阵1.系数矩阵线性代数的基本问题就是解n元一次方程组。
浊酒南街
·
2024-01-26 10:50
MIT_线性代数笔记
线性代数
笔记
3D点云分割之SAGA(cvpr2023) 配置及使用
SAGA即segmentany3dGaussians,为3D
高斯
点云下的目标分割。在第一帧图片点击一个目标,可在3D点云中分割出来。
蓝羽飞鸟
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2024-01-26 07:04
DeepLearning
3d
人工智能
3d gaussian splatting介绍整理
3D
高斯
分布是用于实时辐射场渲染的3D
高斯
分布中描述的一种光栅化技术,它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。
蓝羽飞鸟
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2024-01-26 07:28
DeepLearning
3d
人工智能
不规则图形羽化实现
threshold(img_gray,mask,1,255,cv::THRESH_BINARY);2、对二值化进行边缘检测Canny(mask,mask,100,150,3,true);3、对边缘附近的像素进行
高斯
处理
shifuren
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2024-01-26 00:25
计算机视觉
软考.软件设计师———计算机网络笔记
SYN=1代表请求连接FIN=1代表请求释放连接三、网络层1.功能2.设备--路由器3.ARP协议,是与数据链路层打交道的协议4.ICMP协议,是与应用层打交道的协议5.IPV4协议6.IPV67.子网
掩码
四
HeyMojo
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2024-01-25 23:12
大数据
Android开发遇到Fatal signal 11 (SIGSEGV) at 0x0deb0298 (code=1), thread 31417
Fatalsignal11(SIGSEGV)at0x0deb0298(code=1),thread31417致命性的Bug,遇到这个情况是因为在Thread中做Bitmap的
高斯
模糊,在小内存的机子上,
薛定谔的猫QAQ
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2024-01-25 21:16
高斯
函数和C++简单实现
高斯
函数在科学和工程中有广泛应用;其定义为,其一般图像为,
高斯
函数的图形在形状上像一个倒悬着的钟;参数a指
高斯
曲线的峰值,b为其对应的横坐标,c即标准差(有时也叫
高斯
RMS宽值),它控制着“钟”的宽度;
bcbobo21cn
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2024-01-25 14:58
VC++
图像处理和识别
计算机视觉
高斯函数
ifconfig 主机ip url记录
ifconfig容器Pods相关主机与url信息一文搞懂网络知识,IP、子网
掩码
、网关、DNS、端口号_关于ip,网关。
C18298182575
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2024-01-25 12:54
tcp/ip
网络
服务器
IP地址带
掩码
ip=/^((\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5]))(\/(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5]))?$/;
青色沙丘
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2024-01-25 11:52
centos7优化
eth0#网卡名字BOOTPROTO=static#静态IP地址获取状态如:DHCP表示自动获取IP地址IPADDR=192.168.1.113#IP地址NETMASK=255.255.255.0#子网
掩码
小小全_
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2024-01-25 11:36
网络协议与攻击模拟_08DHCP协议
一、DHCP协议1、DHCP基本概念dhcp动态主机配置协议,广泛应用于局域网内部主要是为客户机提供TCP/IP参数(IP地址、子网
掩码
、网关、DNS等)2、DHCP的优点减少管理员的工作量避免输入错误避免
Zkaisen
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2024-01-25 10:09
安全与运维
网络
服务器
运维
DHCP协议
PCL
高斯
投影正算:大地坐标转
高斯
投影坐标(C++详细过程版)
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据PCL
高斯
投影正算:大地坐标转
高斯
投影坐标(C++详细过程版)由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。
点云侠
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2024-01-25 07:13
PCL
算法实现与优化
c++
开发语言
计算机视觉
算法
线性代数
MR image smoothing or filtering 既 FWHM与sigma之间的换算关系 fslmaths -s参数
这里写目录标题FWHM核
高斯
核中的sigma是有一个换算公式:结果大量的文献中都使用FWHM作为单位,描述对MR等数据的平滑(smoothing)或者滤波(filtering)过程。
auto_star
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2024-01-25 06:20
mr
2024西安交通大学3D
高斯
场景分割
传统的场景分割方法通常基于二维图像,而本文提出了一种基于三维
高斯
分布的方法,可以更准确地对场景进行分割。原文链接:最新发布!2024西安交通大学3D
高斯
场景分割
3DCV
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2024-01-25 04:31
深度学习
人工智能
计算机视觉
算法
最新!无需任何SFM预处理,实现精确相机姿态估计和逼真场景重建
为了解决这个问题,本文提出了一种新的端到端框架,利用三维
高斯
点云表示场景,并结合视频流中的连续性进行相机姿态估计和新视角合成。
3DCV
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2024-01-25 04:30
人工智能
计算机视觉
算法
学习
深度学习
最新综述!3D Gaussian Splatting
作者:小柠檬|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文文章介绍了3D
高斯
喷洒在场景重建和渲染中的应用,并探讨了其在机器学习和计算机视觉领域的潜在应用。
3DCV
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2024-01-25 04:29
自动驾驶
人工智能
机器学习
计算机视觉
深度学习
Xshell连接多台虚拟机时虚拟机配置
ens33)不同需要修改的项:BOOTPROTO=staticONBOOT=yes需要添加的项目:IPADDR=192.168.199.124#静态IP地址NETMASK=255.255.255.0#子网
掩码
止水波澜
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2024-01-25 02:33
互联网加竞赛 基于机器视觉的车道线检测
文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧
掩码
(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧
掩码
创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2
Mr.D学长
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2024-01-24 22:24
python
java
java怎么连
高斯
数据库_Java Spring Boot连接GaussDB T数据库并执行SQL
华为GaussDBT自带JDBC驱动,之前的一些图形化工具使用情况来看,
高斯
数据库很好的兼容JDK,想要基于JAVA和GaussDBT数据库来开发程序想来需求应该也不少。
寒山皓月
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2024-01-24 22:37
java怎么连高斯数据库
基于C/C++语言实现
高斯
窗函数[结果与matlab w = gausswin(L,alpha)函数相同]
目录1.函数源码2.函数计算结果与matlabgausswin(64,8)函数结果对比1.函数源码基于VS和C/C++语言的
高斯
窗函数。
小天才GO
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2024-01-24 18:52
滤波器
C/C++
matlab
c语言
c++
matlab
通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、
高斯
过程回归、TPE(附新书)
以下文章来源于SimpleAI,作者郭必扬贝叶斯优化是AutoML中的重要概念,近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术,贝叶斯的应用范围也很广。但这个概念对于初次接触的同学可能较难理解,经过数天的论文研读、博客/教程/代码查阅,我总结了这篇科普文,也手绘了一些示意图,希望尽量在一篇文章内、通俗易懂地讲清楚什么是贝叶斯优化。本文目录:理清基本概念的关系各种超参数调节方法的对比G
科技州与数据州
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2024-01-24 18:46
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