高斯概率分布

乘法-逆矩阵

文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式
取个名字真难呐·2024-03-20 13:24

【Python】使用高斯一勒让德求积(Gauss-Legendre)积分公式进行数值积分

本设计实现了使用Gauss-Legendre积分公式进行数值积分的功能。它通过计算勒让德多项式的零点和权重，并结合被积函数的取值来进行积分的近似计算。通过调整积分节点数n，可以得到更准确的积分近似值。最后，将计算得到的近似值与精确值进行比较，以评估数值积分的准确性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义勒让德多项式deflegendre_pol
穿着帆布鞋也能走猫步·2024-03-18 22:04

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【
高斯小哥·2024-03-17 18:56

Canny详解

Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。
kxg916361108·2024-03-15 06:31

【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python
高斯小哥·2024-03-15 01:56

【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘

【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化
高斯小哥·2024-03-13 12:36

【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting

去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting
CS_Zero·2024-03-12 05:51

python opencv图像模糊

目录一：均值滤波二：高斯滤波三：中值滤波四：双边滤波在OpenCV中，模糊图片或进行图像平滑处理时常用的方法包括以下几种：均值滤波(Blurring):均值滤波是一种简单的平滑方法，它通过对图像中每个像素的邻域内像素值进行平均来计算新的像素值
攻城狮的梦·2024-02-23 04:20

金线检测步骤

除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊
耿直小伙·2024-02-20 18:46

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器，可以实现图像的平滑处理。在图像处理中，高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。
此星光明·2024-02-20 18:14

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多，结果超清晰)

、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后
迎风打盹儿·2024-02-20 18:39

Opencv中的RNG-随机绘图

在OpenCV中，RNG是一个随机数生成器类，用于生成各种类型的随机数，包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。
忙什么果·2024-02-20 16:45

微信小程序常用组件分享

微信小程序横屏2022-11-29微信小程序内嵌h5three.js2021-10-27AR识别（不是截图方式）2021-10-27自定义loading2021-08-25上下左右滑动动效(编辑/查看)(高斯模糊
车家大少爷·2024-02-20 13:11

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果
牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

Echarts绘制任意数据的正态分布图

一、什么是正态分布正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最为重要和常用的分布之一。
tsunami_______·2024-02-20 08:28

ChatGPT和LLM

其核心思想是基于训练数据中的统计规律，将输入序列转化为概率分布，进而输出目标序列。这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于
小米人er·2024-02-20 08:58

机器学习第30天

**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新
熊猫学猿·2024-02-20 05:49

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分
唐维康·2024-02-19 21:08

【状态估计】深度传感器与深度估计算法（2/3）

信息融合设深度分布服从高斯分布，P(d)=N(μ,σ2)P(d)=N(\mu,\sigma^2)P(d)=N(μ,σ2)设新观测到的深度也服从高斯分布，P(dobs)=N(μobs,σobs2)P(d_
CS_Zero·2024-02-19 20:05

python作品创意简单,python艺术创作

1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。
chatgpt002·2024-02-19 20:11

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

）DENOISE，图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声；按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声；按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声；平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为：高斯噪声
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

opencv案例实战：表格修复

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV
艾醒(AiXing-w)·2024-02-19 19:28

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子
星光下的胖子·2024-02-19 16:56

Visual Studio+C#实现信道与信息率失真函数

1.要求设计一款信道与信息率失真函数计算系统，要求如下：系统能够通过输入的转移概率矩阵计算对称以及非对称离散无记忆信道的信道容量系统能够通过输入的概率分布以及失真矩阵来计算与信息率失真函数有关的相关参数
deleteeee·2024-02-19 14:03

Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数，在此预测本
电力程序小学童·2024-02-19 12:10

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和
superdont·2024-02-19 11:37

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

随机过程及应用学习笔记（三）几种重要的随机过程

目录前言一、独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑
苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:36

离散型随机变量的分布列的教学

离散型随机变量的分布列在概率教学中的地位离散型随机变量的分布列是计算离散型随机变量的期望和方差的基础，同时也是表示二项分布、几何分布等重要概率分布的基础工具。因此，分布列的教学是重中之重。
7300T·2024-02-15 09:01

Transformers中的Beam Search高效实现

本文代码可以点击“查看原文”找到BeamSearch的原理设输入序列为，输出序列为，我们需要建模如下概率分布：（公式向右滑动）在执行解码时，我们有几种选词方案，第一种则是穷举所有可能序列，这种成本过大无法承受
zenRRan·2024-02-15 08:13

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

基于matlab的瑞利信道模拟和仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述瑞利分布是一个均值为0，方差为σ²的平稳窄带高斯过程，其包络的一维分布是瑞利分布。其表达式及概率密度如图所示。
我爱C编程·2024-02-15 04:09

联合概率分布-概率质量函数归一化性质-连续型变量概率分布

更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接：https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iNSVmUE8/
云博士的AI课堂·2024-02-15 03:16

概率分布-离散型概率分布

更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接：https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iNSVmUE8/
云博士的AI课堂·2024-02-15 03:45

高斯模糊滤镜

高斯模糊滤镜importcv2#读取图像image=cv2.imread('1.jpg')#高斯模糊滤镜blurred=cv2.GaussianBlur(image,(15,15),0)#保存处理后的图像
laocooon523857886·2024-02-15 01:13

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊
dreampai·2024-02-14 17:00

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯
UP Lee·2024-02-14 13:32

matlab正态分布拟合数据画图

1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10，标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace
红老鼠·2024-02-14 09:15

OpenCV-38 图像金字塔

目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。
一道秘制的小菜·2024-02-14 09:59

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07Localfeature-Blobdetection1实现尺度不变性不管多近多远，多大多小都能检测出来找到一个函数，实现尺度的选择特性2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导
量子-Alex·2024-02-14 08:20

课程大纲：图像处理中的矩阵计算

课程大纲：第1章：矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解（高斯消元法）第2章：图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
superdont·2024-02-14 05:08

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么
单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

二次剩余问题x的求解及代码实现（python）

C.F.高斯称它为算术中的宝石，他一人先后给出多个证明。[1]研究二次剩余的理论称为二次剩余理论。二次剩余理论在实际上有广泛的应用，包括从噪音工程学到密码学以及大数分解。
JustGo12·2024-02-13 22:03

数学王国的故事2

在上个故事中，佛里斯王国的阴谋被聪明的大法官识破，“0÷0”灰头土脸地回到了佛里斯王国，向国王汇报在高斯王国发生的一切。0÷0：“报告国王，我们的计划被识破了，我也被赶回来了。”
贞元目凡·2024-02-13 12:39

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。
东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

机器学习原型聚类

基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

【转载】计算机视觉（六）：频率域滤波器

eeeee123456/article/details/82950986一、滤波器1.基本滤波公式2.滤波步骤3.低通滤波器与高通滤波器二、低通滤波器（平滑图像）1.理想低通滤波器2.布特沃斯低通滤波器3.高斯低通滤波器三
dopami·2024-02-13 05:34

[数学]高斯消元

介绍用处：求解线性方程组加减消元法和代入消元法这里引用了高斯消元解线性方程组----C++实现_c++用高斯消元法解线性方程组-CSDN博客改成了自己常用的形式：intgauss(){intc,r;//
Waldeinsamkeit41·2024-02-13 02:38

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:57

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:52
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