sigma 第24页

HDU6037 Expectation Division 期望、高维前缀和

传送门设$f_x$表示答案，那么\(f_x=\frac{\sum\limits_{d\midx}f_d}{\sigma_0(x)}+1=\frac{\sigma_0(x)+\sum\limits_{

weixin_30478923·2020-08-13 20:40

bzoj1010[HNOI2008] 玩具装箱toy（带斜率优化学习笔记）

id=1010题目大意：有n个数，分成连续的若干段，每段（假设从第j个到第i个组成一段）的分数为(X-L)^2，X为j-i+Sigma(Ck)i#include#include#include#includeusingnamespacestd

Euryale_·2020-08-13 19:53

使用lev00生成电荷密度等高图

Startparameterforthisrun:PREC=A#ElectronicRelaxationENCUT=500NELM=200EDIFF=1E-6LREAL=FALGO=Normal#DOSrelatedvaluesISMEAR=0SIGMA

懒散的鱼与消失的猫·2020-08-13 18:12

PyTorch学习-逻辑斯蒂回归

Logisticregression线性回归输出的是实数，分类问题没有大小之分，输出的是属于某一类的概率将输出的实数映射到0~1的区间，饱和函数sigmoidsigmoidsigmoid函数：σ(x)=11+e−x\sigma

xiongyuqing·2020-08-13 18:46

状压DP深入练习

归纳总结一下吧，不然学了就忘目前接触过四种题型，1、问图的布置方案数（母牛，铺砖，摆放棋子）dp[i][state]=sigma(dp[i-1][stateB])2、问图中元素的最大拜访个数（炮兵阵地）

2112222222222·2020-08-13 17:07

吴恩达老师机器学习笔记主成分分析PCA

/std(X);sigma=1/m*(X'*X);%求取协方差矩阵[U,S,V]=svd(sigma);%求取特征向量Ureduce=U(:,1:1);%这里降为1维数据z=X*Ureduce;%投影

八千鸟羽·2020-08-13 16:28

多维高斯概率密度函数估计

多维高斯概率密度函数形式为f(x,μ,Σ)=1(2π)d/2∣Σ∣1/2e−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)f(x,\mu,\Sigma)=\displaystyle\frac{1}{(2\pi)^{d

易雷·2020-08-13 14:40

MADDPG 连续动作noise trick

classOU_noise:def__init__(self,action_dim,miu=0,theta=0.15,sigma=0.2,dt=0.1,scale=0.1):self.mi

孙敬博·2020-08-13 13:04

学习笔记5（opencv+python 自动求坐标（鸟瞰））

@前面我们用了四边的顶点坐标来进行鸟瞰的操作，这里我们自动采取四边顶点坐标进行鸟瞰操作老规矩，进行相关函数介绍1.自动边缘检测函数edgeMap=imutils.auto_canny(gray,sigma

Lewishoy·2020-08-13 09:45

matlab实现gabor filter (3)

gaborfilter的代码：%这个gabor实现是来自维基百科的，应该没有问题%watkinsfunctiongb=gabor(sigma,theta,lambda,psi,gamma)sigma_x

watkins·2020-08-12 18:57

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3特征工程

二、内容介绍常见的特征工程包括：1.异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；2.长尾截断；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）；归一化（抓换到

李言钜·2020-08-12 18:52

K-Means聚类算法

让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大K-Means目标公式化：E=Σi=1kΣxϵCi∣∣x−ui∣∣22E=\Sigma_{i=1}^k\Sigma_{x\epsilonC_i}||x-u_i

wonengguwozai·2020-08-12 14:54

【numpy】查询手册

f(x)=\frac{1}{2\pi\sqrtσ}exp(−\frac{(x−μ)^2}{2σ^2})f(x)=2πσ1exp(−2σ2(x−μ)2)#从某一分布（由均值和标准差标识）中获得样本mu,sigma

changzoe·2020-08-12 10:00

[Pytorch函数]nn.Embedding.weight

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布[公式]，即均值μ=0\mu=0μ=0，方差σ=1\sigma=1σ=1的正态分布。

Jeanshoe·2020-08-11 22:36

高斯核函数

二维高斯函数形式A是幅值，（xo,y0）为中心点坐标，σxσy是方差，图示如下，A=1,(X0,Y0)=(0,0),σx=σy=12.高斯函数分析在实际编程应用中，高斯函数的参数包括--ksize--高斯函数的大小sigma

i偏闹ii·2020-08-11 22:57

Pytorch的默认初始化分布 nn.Embedding.weight初始化分布

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布，即均值$\mu=0$，方差$\sigma=1$的正态分布。

kyle1314608·2020-08-11 21:08

nim misere game anti-sg

http://sigma425.hatenablog.com/entry/2014/12/07/132702http://www.cppblog.com/sdfond/archive/2010/02/06

nanashiro·2020-08-11 17:42

Opencv学习（5）——随机数产生器RNG

目前它支持均匀和高斯（正态）分布gaussian()doublecv::RNG::gaussian(doublesigma)//sigma:分布的标准偏差//该方法使用MWC算法转换状态，并从高斯分布N

渐无书xh·2020-08-11 04:57

数据分析与挖掘建模实战-单因子探索分析与可视化

)均值：连续值的中位数：异样值衡量集中趋势分位数：和其他几个值综合使用众数：离散值Q1=(n+1)*0.25Q2=(n+1)*0.5Q3=(n+1)*0.75离中趋势σ=1N∑i=1N(xi−μ)2\sigma

志yu·2020-08-11 02:12

符号“∑”的用法

∑:Sigma.∑X将X中的值全部相加.

weixin_30736301·2020-08-10 23:36

双重求和∑∑的定义及性质

目录一、复习求和符号∑二、二重求和的定义三、双重求和∑∑交换求和顺序一、复习求和符号∑自从约瑟夫·傅立叶于1820年引入求和符号∑（大写的希腊字母sigma）以来，求和∑以及双重求和∑∑在数学公式推导，

freshcoolman·2020-08-10 22:25

hdu 5730 Shell Necklace(2016多校第一场)FFT+分治

dp[i]=sigma(dp[j]*a[i-j])具有多项式形式可以考虑fft，但是直接会T，考虑cdq分治，每次分治时跑fft即可#include#include#include#include#includeusingnamespacestd

huanzhizun·2020-08-10 22:37

Newton_Raphson法求解非线性方程

includeusingnamespacestd;classraphson{private:intiteration;doubleeps,error,f,df,x_new,x_old;doublepi,sigma

崔小菜·2020-08-10 21:53

BZOJ2560（dp难）

思路：很明显的状压dp一开始写的dp可能会出现重复统计的情况而且难以去重假设一个状态s的随意连边集合是A;那么A应该是全部合法的方案(Ans)+sigma(某一部分合法(即某一部分是连通图)的方案*其他任意连边的方案

sherlock_zhuang·2020-08-10 21:28

codeforces 601B 斜率+单调栈

最大的斜率只会存在于相邻两点3、题目转化为求一列数a[l..r]，求其每个字序列中最大数的的和4、想到单调栈模型，复杂度O（n*q）一些陷阱：1、数据范围：最后答案要用longlong2、计算公式：我用的是ans=sigma

raychen123·2020-08-10 20:14

矩阵乘法套线段树（动态最大子段和问题）

要A*(B*C)=(A*B)*C令A*(B*C)=D,（A*B）*C=E有D=EDij=Eijsigma(sigma(Aik*Bkl)*Clj)=sigma

Freopen·2020-08-10 19:26

数据库系统原理

关系代数:1.选择（select）运算,用小写sigma(σ)表示例子:找出关系instructor中属于物理系的所有教师σdept_name=”Physics”(instructor)找出工资额大于90000

mml_慢慢来·2020-08-10 19:57

威沙特分布和逆威沙特分布（Wishart 分布及逆 Wishart 分布）

定义假设XXX是一个n∗pn*pn∗p的矩阵，其中，每一行XiX_{i}Xi服从多元正态分布：Xi∽Np(0,Σ)X_{i}\backsimN_{p}(0,\Sigma)Xi∽Np(0,Σ)也就是每一个样本

风吹草地现牛羊的马·2020-08-10 18:04

多样本t值检验:分析样本均值与总体均值的不同

单样本t检验目的：分析样本均值与总体均值的不同比较分布:t分布标准差:σ=SN−1\sigma=\frac{S}{\sqrt{N-1}}σ=N−1S样本t值:t=x‾−μσ\frac{\overline

kasiko·2020-08-10 17:58

求和符号（Σ，sigma）

转自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%82%E5%92%8C%E7%AC%A6%E5%8F%B7求和符号（Σ，sigma），是欧拉于1755年首先使用的。

haima1998·2020-08-10 16:25

Opencv Python版学习笔记（四）光流跟踪之Gunnar Farneback’s 算法

本例中达不到实时，初略估计在5帧每秒calcOpticalFlowFarneback(prevImg,nextImg,pyr_scale,levels,winsize,iterations,poly_n,poly_sigma

gjy095·2020-08-10 16:55

numpy使用之 Python计算年金

收付次数r=利率A是年金，就是定期给的钱的数量普通年金：每期最后收钱预付年金：每期开始的时候收钱普通年金现值和终值的计算即将每一次的收的钱按复利计算现值或者终值再求和FV=Σi=1nA×(1+r)iFV=\Sigma

elijahqi·2020-08-10 16:09

hdu 5157 Harry and magic string(manacher+dp）

加入对以p为中心的点，从p-r[i]+1~p都是回文串的开头,那么对于每个回文串（开头是j）只要记录结尾从1~j-1的回文串个数，我们可以用dp记录以每个点为结尾的回文串个数，s[i]=sigma(dp

huanzhizun·2020-08-10 13:25

DNN中的梯度消失/爆炸原因

如上图所示，假设有2个隐层，前向传播公式：$f_1=\sigma(w_1x+b_1)，z_1=w_1x+b_1$$f_2=\sigma(w_2f_1+b_2)，z_2=w_2f_1+b_2$\(

weixin_30642029·2020-08-10 11:17

【Tensorflow】常用函数

range(1000)):#dosomethingpass2.w1=tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,1,inflated[0]],mean=mu,stddev=sigma

shuwenting·2020-08-10 00:48

hdu 5496 Beauty of Sequence 组合数学

设位置为p），有2^(n-1)不同的序列会包含自己，但是要减掉自己前驱是a的情况，设前驱的位置是x，这种情况有2^(x^1)*2^(n-p)种排列，对每个数求前驱是a的情况的加和即可看代码吧，cnt[k]=sigma

zzblac·2020-08-09 16:42

最大似然和EM算法

最大似然你知道一个分布，但是不知道分布的具体参数，比如你知道学校男生身高分布服从高斯分布，但是你不知道其参数，即θ=[u,σ]\theta=[u,\sigma]θ=[u,σ]。

一路没你·2020-08-09 16:12

数据结构与算法分析阅读笔记一

第一感觉就是上学时学的数学都还给老师了，指数和对数研究下还基本能懂，到了级数就完全不懂了，连百度再谷歌，研究了半天才知道级数符号∑念作sigma。

wondye76·2020-08-09 13:52

poj1037 DP

archive.cnblogs.com/a/2122079/up[n][k]长度为n以k开始的，前两个数呈上升趋势的数列的个数down[n][k]长度为n以k开始的，前两个数呈下降趋势的数列的个数up[n][k]=sigma

琴空·2020-08-09 09:02

理解多元高斯分布

一、多元标准高斯分布熟悉一元高斯分布的同学都知道,若随机变量X∼N(μ,σ2)X\sim\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2),则有如下的概率密度函数而如果我们对随机变量XXX

anshuai_aw1·2020-08-09 07:33

李宏毅机器学习-----逻辑回归Logistic Regression

[上节链接]链接逻辑回归的FunctionSet后验概率Pw,b(C1∣x)P_{w,b}(C_1|x)Pw,b(C1∣x)就是σ(z)\sigma(z)σ(z)，而z=wx+b，推导出functionset

zyuPp·2020-08-09 04:54

基于短时能量与过零率的端点检测的matlab分析

首先是基于短时能量和短视过零率的端点检测=〉各变换域=〉人工神经网络=〉基于倒谱距离的检测算法=〉基于谱熵的方法=〉几何门限的方法=〉sigma函数=〉近些年的从分形技术和混沌理论引入的端点检测。

ziyuzhao123·2020-08-09 04:25

OpenCV 高斯模糊

高斯公式matlab代码clear;a=0;sigma=0.8;x=-10:0.0001:10;figure(1)y=(1/((sqrt(2*pi))*sigma))*exp(-((x-a).^2)/(

zhanggusheng·2020-08-09 04:03

音频dB值计算

计算公式如下：sigma_l=10**(a/20)sigma_r=10**(b/20)sigma_out=10*log10(sigma_l**2+sigma_r**2+2*sigma_l*sigma_r

冯西的技术博客·2020-08-09 03:11

切比雪夫不等式及其证明

定理设随机变量XXX具有数学期望E(X)=μE(X)=\muE(X)=μ,方差D(X)=σ2D(X)=\sigma^2D(X)=σ2,则对∀ϵ≥0\forall\epsilon\ge0∀ϵ≥0,不等式P

喵小橙·2020-08-08 18:40

图象滤波器　Coherence-enhance shock filter 实现

：源码https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/python2/coherence.pydefcoherence_filter(img,sigma

kastolo·2020-08-08 16:52

【特征多项式解线性递推】poj2118

叉姐论文：http://www.docin.com/p-724323397.htmla[i]=sigma(a[j]*b[k-j])求第n项标准的常系数线性递推，用矩阵乘法可以做到o(k^3*logn)但是如果用特征多项式优化的话

huyuncong·2020-08-08 16:52

matlab 工具函数 —— normalize（归一化数据）

functionx=normalize(x,mu,sigma)x=bsxfun(@minus,x,mu);x=bsxfun(@rdivide,x,sigma);end1234这里归一化使用的函数为：x′

阿拉斯加的狗·2020-08-08 16:49

计算理论导论｜正则语言（上）有穷自动机

第一部分-第二章正则语言（上）2.1.1有穷自动机的形式定义：有穷自动机MMM是一个5元组(Q,Σ,δ,q0,F)(Q,\Sigma,\delta,q_0,F)(Q,Σ,δ,q0,F)，其中1）QQQ是一个有穷集合

Lyndsey·2020-08-08 16:04

scipy.ndimage.filters.gaussian_filter高斯滤波（高斯模糊）

scipy.ndimage.filters.gaussian_filterscipy.ndimage.filters.gaussian_filter(input,sigma,order=0,output

guoqiangszu·2020-08-08 15:21

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