高斯概率分布

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。

Langchain·2025-02-18 02:00

Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现，Kotlin

Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现，Kotlin从Android12开始，Android官方API支持高斯模糊(毛玻璃)效果。关键是通过RenderEffect实现。

zhangphil·2025-02-15 13:10

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

具体来说：教师模型：提供软标签（softlabels），即概率分布，而不是硬标签（hardlabels）。学生模型：通过模仿教师模型的输出分布，学习更丰富的知识。动态蒸馏：在训练过程中，教师

墨者清风·2025-02-15 11:54

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数

-shiba-·2025-02-15 10:17

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

在优化准则上，生成式模型致力于学习联合概率分布，而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系，学习条件概率分布。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

OpenCV识别电脑摄像头中的圆形物体

处理每一帧图像：对摄像头捕获的每一帧图像进行处理，包括灰度化、高斯模糊、霍夫圆变换等操作。绘制圆形和圆心：如果检测到圆形，使用cv2.circle函数用黄线绘制圆形边缘，用红线绘制圆心。

欣然～·2025-02-11 23:12

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘openpyxl’欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！

高斯小哥·2025-02-11 07:14

NeRF与3D Gaussian的异同对比

显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

关于java语言的发展前景

java语言的详解Java是一种高级、面向对象的计算机编程语言，由詹姆斯·高斯林(JamesGosling)和SunMicrosystems的团队开发。

GeekyGuru·2025-02-10 05:09

交叉熵和它的朋友

交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中

Jamence·2025-02-09 15:59

数字信号处理Python示例（13）生成方波信号

2.方波的应用3.方波的产生二、生成方波信号的Python代码三、仿真结果及分析写在后面的话前言从这篇文章开始，将继续给出生成非正弦信号的几个Python示例，包括方波、三角波、锯齿波、sinc函数和高斯信号

通信仿真实验室·2025-02-09 14:56

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）

算法工程师y·2025-02-08 23:28

python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理

.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像（五十五）使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上，我们可以进入高斯滤波的学习

西猫雷婶·2025-02-08 20:11

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression

云峰天际·2025-02-08 19:01

【Halcon】插值算法通俗讲解

目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法，因为图像不是连续的函数

熊猫袋鼠骆驼·2025-02-08 13:52

[Halcon] 灰度值插值介绍

测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值（’nearest_neighbor’）2.3双线性插值（’bilinear’）2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值（“constant”）2.4.2高斯加权双线性插值

F-Halcon·2025-02-08 13:47

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

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在

清风AI·2025-02-06 21:47

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

揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI

01.智能双翼：决策式AI与生成式AI决策式AI（DiscriminativeAI）定义：决策式AI，也称为判别式AI，是一种通过学习数据中的条件概率分布，对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。

小马不会过河·2025-02-06 08:53

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

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

二项分布：成功与失败概率的交织呈现

它作为一种离散型概率分布，广泛应用于众多领域，从自然科学到社会科学，从工业生产到日常生活，都能看到它的身影。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-04 08:55

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

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

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM）

1.HMM（隐马尔可夫模型）HMM是生成式模型（GenerativeModel）HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注，其中：X=(x1,x2,...,xn)X

苏西月·2025-02-02 07:24

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

【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

【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

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

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

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

Python计算【15】

t分布是一类对称且形状接近正态分布的概率分布，随自由度（(df)）的增加逐渐趋近于标准正态分布。t=Xˉ−μS/n

sakura_sea·2025-01-30 08:22

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

【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

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

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