高斯贝叶斯第9页

一个 web版linux、数据库、redis、mongo统一管理操作平台

dbms(目前支持mysql、postgres、高斯、达梦)：可视化数据增删改查，sql语句提示，表信息、索引信息、

Coder慌·2024-01-19 16:22

2019-08-21

学习了高斯像，高斯像面，共轭点，物、像方孔径角的

陈宏德·2024-01-19 14:03

从三个例子理解贝叶斯定理

TimeFlies##贝叶斯定理推荐阅读：如何理解贝叶斯公式？

城市中迷途小书童·2024-01-19 13:57

iOS 图片模糊效果

1.CoreImage中的模糊滤镜高斯模糊效果图高斯模糊前后对比.png核心代码UIImage*image=[UIImageimageNamed:@"cat.jpg"];//图片输入源CIImage*ciImage

long弟弟·2024-01-19 11:51

机器学习（一）—— 简介

算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

基于SIFT算法的图像匹配

计算步骤SIFT算法主要分以下步骤：（1）尺度空间极值点检测：搜索所有尺度上的图像位置，通过高斯

会的东西有点杂·2024-01-19 09:35

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中发挥着重要的作用，通过建立概率模型和应用贝叶斯推断，可以处理激光雷达数据的不确定性，并提供准确的目标检测和跟踪结果。概率模型是激光雷达目标检测和跟踪的基础。

weixin_30777913·2024-01-19 06:22

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

对这些数据集进行实验可以更加直观地了解SVMs的工作原理，以及如何在SVMs上使用高斯核。在本实验的后半部

Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

python数字图像处理基础（十）——背景建模

目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术，用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中，背景建模被广泛应用。

_hermit:·2024-01-19 02:43

变分推断（Variational Inference）

从变分推断（VariationalInference）说起在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量x的观测值推测未知变量z的后验分布，即我们在已经输入变量x后，如何获得未知变量z

溯源006·2024-01-18 18:58

高斯函数半高宽FWHM、拐点差值绝对值一半以及标准差σ的关系

激光雷达/高光谱激光雷达距离效应半高宽（Full-widthatthehalfofthemaximum,FWHM）是指回波波峰一半所对应的时间全宽，是时间概念，单位一般为ns等。FWHM=22ln2σFWHM=2\sqrt{2ln2}\\sigmaFWHM=22ln2σ计算过程，如下;拐点横坐标差值绝对值一半拐点是指预处理后的波形数据求二阶导后，二阶导为0的点，叫拐点，包括横纵坐标（拐点不同于零点

B博士·2024-01-18 14:58

90天读书分享80——看人的艺术

图片发自App今天分享的书籍是《看人的艺术》，作者是山姆·高斯林。德克萨斯大学的心理学教授，这本书主要讲述通过观察各种细节，了解对方是一个什么类型的人。

韧2018·2024-01-18 12:03

机器学习之常用激活函数

它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=

WEL测试·2024-01-18 11:08

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵

泠山·2024-01-18 10:14

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作

_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?

_hermit:·2024-01-18 08:48

实战 | OpenCV两种不同方法实现粘连大米粒分割计数(步骤 + 源码)

方法一：基于分水岭算法基于分水岭算法分割步骤如下：【1】高斯滤波+二值化+开运算gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray=cv2.Ga

Color Space·2024-01-18 07:09

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax

ytusdc·2024-01-18 04:52

协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充

之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除目录什么是进化策略简单高斯进化策略协方差自适应进化策略基本原理更新均值控制步长自适应协方差矩阵本文翻译自

小唐要努力·2024-01-18 02:17

贝叶斯公式

最近因为听播客，对概率学产生了极大的兴趣的。吐槽一下：没想到我一个从高中开始就不愿意学数学的人会有对概率学产生兴趣的一天。不过话说回来，如果当初的数学老师把那些理论结合到生活实例上的话，我想我不会如此厌弃数学。毕竟我从高中开始不喜欢数学的原因就是“学这跟我的生活有什么关系，我买菜需要用代数、微积分吗”思考题：胡润富豪榜国内上榜人士半数没有高学历，所以读书无用吗？你觉得这句话有道理吗？接下来先了解一

热带的雨和风·2024-01-18 01:36

从零开始的nrf52832蓝牙开发(1)--蓝牙协议基础

概略图：物理层（PHY）：物理层规定了蓝牙频段：2400MHz~2483.5MHz物理层规定了调制解调方案：高斯频移键控首先蓝牙物理传输基于Radio模块，也就是无线电模块。

我我我只会printf·2024-01-18 01:22

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

第三周：常用的数据分布

1、正态分布正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线

结尾_402b·2024-01-17 19:26

奥特曼:怎么看待奥特曼的身材

高斯月神形态也很苗条。还有小梦崽和艾斯这两个，小梦崽肚子有点大。艾斯个子比较矮，相对来说，看着好像有点胖。壮壮的二叔很有力量感，给人一种安心的感觉，而权藤

小唐来啦·2024-01-17 19:43

高斯Hack算法

背景刷leetcode时，碰到一题需要求解n个bit中选择m个bit的所有组合集，我只想到了递归求解，没啥问题，但是在官方题解中看到了牛逼的方法(Gosper'sHack)，故记录一下。4bit中2个1的情况0011b0101b0110b1001b1010b1100b解法递归求解/****@paramretain剩余可选1的个数*@paramstart下一个可选坐标，范围[0,max)*@para

一盏红烛，一杯烧酒·2024-01-17 19:48

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数

风尘23187·2024-01-17 19:40

读《哈佛家训》13

——高斯创新来自思考。没有思考，你就永远在前人已踩出的路上行走，不会发现新的世界。美国总统罗斯福曾经说过：“幸福不在于拥有金钱，而在于获得成就时的喜悦以及产生创造力的激情。”

妇科魏大夫·2024-01-17 18:55

java

Java开发环境开发人员：JDK-Java开发工具包（自带jre）客户：JRE-Java运行时环境詹姆斯·高斯林初识Java1，了解什么是程序计算机程序一定是来源于并超脱于现实是生活的。

茉莉蜜茶·2024-01-17 16:45

【cuda】六、基础库：cuBLAS入门

有三级API和cuBLAS扩展、辅助API：最基础操作，例如加、减、最大值、复制、转置矩阵的一般操作，例如特殊类型矩阵的乘法、rank更复杂一些的例子，例如“使用一般矩阵计算批量的矩阵-矩阵乘积”，‘使用高斯复杂度降低算法计算一般矩阵的矩阵

prinTao·2024-01-17 14:51

自动驾驶中的坐标系

自动驾驶中的坐标系自动驾驶中的坐标系0.引言1.相机传感器坐标系2.激光雷达坐标系3.车体坐标系4.世界坐标系4.1.地理坐标系4.2.投影坐标系4.2.1.投影方式4.2.2.墨卡托(Mercator)投影4.2.3.高斯

AI松子666·2024-01-17 10:10

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死

Perley620·2024-01-17 10:59

机器学习：李航统计学习方法笔记

待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法

lealzhan·2024-01-17 08:54

统计学之常见的分布介绍

统计学中常见的分布有：1.正态分布（NormalDistribution）：也称为高斯分布，是最常见的分布之一，具有钟形曲线，对称且均值和标准差可以完全描述该分布。

亦旧sea·2024-01-17 08:39

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。

北堂飘霜·2024-01-17 07:37

《刻意練習》

荐语打小时候，我们就被家长和老师们灌输了无数的天才人物故事，牛顿、爱因斯坦、高斯、达芬奇、莫扎特、居里夫人……，他们既天赋异禀，又勤奋异常，这让我们又羡慕又惭愧。

Lancy蓝岚·2024-01-17 03:31

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设

Nie同学·2024-01-17 03:12

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上

weixin_39791322·2024-01-16 21:51

HALCON算子函数总结（上）

Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上

逆风路途·2024-01-16 21:20

3D Guassians Splatting相关解读

从已有的点云模型出发，以每个点为中心，建立可学习的高斯表达，用Splatting即抛雪球的方法进行渲染，实现高分辨率的实时渲染。

我宿孤栈·2024-01-16 17:38

19正态性和平稳性检验

**正态分布与正态性检验**正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）。

Jachin111·2024-01-16 16:13

HW3 基于iLQR/DDP四旋翼控制

HW3基于iLQR/DDP四旋翼控制题目需求在本题中，需要实现迭代LQR算法（iterativeLQR）即微分动态规划DDP的高斯牛顿近似版本。

我爱科研00·2024-01-16 13:14

Ansys Lumerical | 曲面波导锥度（varFDTD 和 FDTD）

文件taper_design.lms包含一个以板状高斯光束为光源的2.5D传播器模拟区域。板状

ueotek·2024-01-16 13:39

如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)？

我们经常利用贝叶斯公式求posteriordistribution 但posteriordistribution求解用贝叶斯的方法是比较困难的，因为我们需要去计算，而通常会是一个高维的随机变量，这个积分计算起来就非常困难

小小何先生·2024-01-16 12:47

【GaussDB数据库】序

参考链接1：国产数据库华为高斯数据库（GaussDB）功能与特点总结参考链接2：GaussDB(DWS)介绍GaussDB简介官方网站：云数据库GaussDBGaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库

小手の冰凉·2024-01-16 11:43

《看人的艺术》：知己知彼方能百战不殆

山姆·高斯林（SamGosling），通过观察数以千计的房间和办公室，发现了物品摆放方式所透露出的人物个性信息，首次创造的“房间研究”，由整体环境，摆放物品的特点精准判断物

崔米糊·2024-01-16 11:00

卡尔曼滤波基本原理详解

它假设系统状态是线性的，并且过程噪声和观测噪声均为高斯分

YRr YRr·2024-01-16 09:26

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