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从特定的几何分布中采样(必要时重采样)以确保不重复

从特定的几何分布中采样是一种随机抽样的方法，用于生成符合特定几何分布的随机数。几何分布是一种离散概率分布，描述了在进行一系列独立的伯努利试验中，首次成功所需的试验次数。

在采样过程中，我们可以使用随机数生成器来生成服从特定几何分布的随机数。采样的目的是为了获得一组不重复的样本，以确保每个样本只出现一次。如果在采样过程中出现了重复的样本，可以进行重采样，即重新进行采样直到得到不重复的样本。

特定几何分布的采样可以应用于许多领域，例如模拟实验、统计分析、随机算法等。在模拟实验中，通过从特定几何分布中采样，可以模拟一些具有特定概率分布的事件，用于研究和预测实际情况下的概率和风险。在统计分析中，采样可以用于生成符合特定几何分布的样本数据，用于进行假设检验、参数估计等统计推断。在随机算法中，采样可以用于生成随机数序列，用于解决一些随机化算法的问题。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。对于特定几何分布的采样需求，可以使用腾讯云的云服务器提供的计算资源进行采样计算，使用云数据库存储采样结果，使用云存储服务存储采样数据，使用人工智能服务进行数据分析和处理。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关搜索:R:基于以不同数据集中的点为中心的特定分布从数据集中采样如何从倾斜数据中采样，以获得r中的混合分布输出？使用Apple Script重命名PDF文件 Laravel & Javascript购物车数量问题 python tkinter -如何设置单选按钮菜单的初始选择？如何将文件从主机复制到docker命名卷 django rest框架中的意外密码字段 ASP.Net核心5.0中的子域路由单片JHipster React前端应用程序属性 CSS网格-在HTML中单独对标签和输入进行分组

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Pocket2Mol : 基于3D蛋白质口袋的高效分子采样

（MCMC）的情况下从易于处理的分布中以口袋表示为条件对新候选药物进行采样。...作者从以下方向改进了基于口袋的药物设计：第一，开发一种新的深度几何神经网络来准确地模拟口袋的 3D 结构；第二，设计一种新的采样策略，以实现更有效的条件 3D 坐标采样；第三，将采样一对原子之间的化学键的能力分配给...为了学习这种特定于上下文的分布，作者采用自回归策略从训练药物的其余部分预测随机屏蔽的部分。...2.1生成步骤形式上，蛋白质口袋表示为一组带有坐标的原子，其中和分别是第 i 个重原子及其坐标，N 是蛋白质袋的原子数。以连续方式对分子进行采样。...2.2训练在训练阶段，作者随机掩蔽分子的原子，并训练模型恢复被掩蔽的原子。具体地说，对于每个口袋配体对，从均匀分布U[0，1]中抽样掩蔽比率，并掩蔽相应数量的分子原子。

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不平衡之钥: 重采样法何其多

具体来说，双层采样策略结合了图像级重采样和实例级重采样，以缓解实例分割中的类别不平衡。...2.7 VideoLT VideoLT [8] 试图解决不平衡视频识别问题，引入了一种新的 FrameStack 方法，该方法进行帧级采样以重新平衡类分布。...具体来说，FrameStack 在训练时会根据运行模型的性能动态调整不同类的采样率，使其可以从尾部类（通常运行性能较低）中采样更多的视频帧，从头类中采样更少的帧。...具体来说，BBN 对常规分支应用均匀抽样来模拟原始的长尾训练分布；同时，BBN 对再平衡分支应用了一个反向采样器，以采样更多的尾类样本，以提高尾类性能。最终的预测是两个网络分支的加权和。...之后，长尾多标签视觉识别（LTML）[12]扩展了双边分支网络以解决长尾多标签分类问题。几何结构转移（GIST）[13] 还探索了这种双边采样策略，用于从头到尾的知识转移。

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实验一：数据读取与几何校正

其中，8 月 8 的图像已经经过几何精校正；8 月 17 日的图像事先经过裁剪，范围较前者小，其地理信息具有一定的几何偏差，需要进行几何精校正处理。以遥感图像为参考影像的几何校正，即图像配准。 ?...（3）重复上述步骤，多选择几个控制点，控制点的分布要尽量均匀。...选择要输入的待校正图像和基准图像： ? 选择校正方法为 Polynomial（多项式法），阶数为 2，重采样方法为 Bilinear（双线性内插），选择保存位置和文件名，点击 OK ? 5....在几何校正之后，上述坐标和角度的偏差就变得很小了，但是两幅图像在色彩上仍然有差别，这说明几何校正不校正辐射误差。...它的基本原理是通过选择两幅图像上对应的控制点，然后用特定的算法拟合从几何失真图像的坐标到基准图像的坐标的映射关系。

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几何校正

（3）重复上述步骤，多选择几个控制点，控制点的分布要尽量均匀。...选择 Image to Image GCP List 上的 Option→Order Points by Error，按照 RMS 值由高到低排序，然后删除误差过大的控制点（该过程中要确保剩余的同名点均正确...选择要输入的待校正图像和基准图像： ? 选择校正方法为 Polynomial（多项式法），阶数为 2，重采样方法为 Bilinear（双线性内插），选择保存位置和文件名，点击 OK ? 5....在几何校正之后，上述坐标和角度的偏差就变得很小了，但是两幅图像在色彩上仍然有差别，这说明几何校正不校正辐射误差。...它的基本原理是通过选择两幅图像上对应的控制点，然后用特定的算法拟合从几何失真图像的坐标到基准图像的坐标的映射关系。

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机器学习｜集成算法

装袋法 (Bagging) ⼜称⾃主聚集（bootstrap aggregating），是⼀种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回的）的技术。每个新数据集和原始数据集的⼤⼩相等。...也就是说，最后形成的采样集，每个采样集中的样本可能是重复的，也可能原数据集中的某些样本根本就没抽到，并且每个采样集中的样本分布可能都不⼀样。...3: 基于分布从数据集中训练出分类器。...更新样本分布，其中是规范化因子，以确保是一个分布 8: 输出： Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，这可通过"重赋权法"(re-weighting)实施，即在训练过程中的每一轮中...对于无法接受样本带权重的基学习算法，则可通过"重采样法"(re-sampling)来处理，即每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得到样本集对基学习器进行训练。

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机器学习9：采样

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多尺度生成扩散模型预测蛋白-配体复合物结构的动态骨架

目前为止，虽然已经提出了一些方案去纠正这些问题，但是这些方法往往需要特定的专家干预而且缺乏统一的框架以系统和合作的方式来预测3D结构。...NeuralPLexer利用扩散生成模型从一个可学习的统计分布中采样3D结构。...输入的蛋白质骨架模板和小分子图先被编码，并将其传入接触预测器。该预测器对{G}中每个配体的结合界面空间接近度分布进行迭代采样。...输出的接触图为几何先验提供了参数，这是一个设计好的SDE的有限时间边际，它逐渐向数据分布中添加结构化的噪声。...然后一个等变结构扩散模型(ESDM)通过学习反向时间SDE，对从几何学先验取样的原子坐标进行去噪处理，联合生成三维蛋白质和配体结构。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

caret包的train 函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。...基本参数调优默认情况下，简单重采样用于上述算法中的第 3 行。还有其他的，如重复 _K_折交叉验证，留一法等。...“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样结果中的平均值。 train 适用于特定模型。对于这些模型， train 可以自动创建一个调整参数的网格。...train 下一节将介绍其中的其他功能。再现性注意事项许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。...有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

在本文中，介绍简化模型构建和评估过程 ---- caret包的train 函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型...基本参数调优默认情况下，简单重采样用于上述算法中的第 3 行。还有其他的，如重复 _K_折交叉验证，留一法等。...“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样结果中的平均值。 train 适用于特定模型。对于这些模型， train 可以自动创建一个调整参数的网格。...train 下一节将介绍其中的其他功能。再现性注意事项许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。...有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。

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Nat Commun｜双重扩散模型实现基于靶标口袋的三维分子生成

在PMDM的正向过程中，输入的分子经历了扩散，类似于非平衡态热力学中观察到的现象，采样的时间步长来自于联合分布。同时，蛋白口袋输入作为条件信息保持固定(图1c)。...由于三维分子生成中的分子几何图形可表示为点云，因此，需要手动为点云构建边，以将它们输入到随后的等变马尔可夫核中。...除了条件蛋白的语义信息外，还需要考虑条件蛋白的空间信息，以确保生成的配体能够贴合口袋结构而不存在碰撞问题。在这里，结合配体和蛋白质作为完整的口袋作为等变核的输入。...由于将口袋空间信息作为条件，在等变核的每一层更新过程中，保持蛋白质的位置不变。如图1c所示，PMDM样本来自训练每次迭代的均匀分布。从另一个角度来看，它集成了多个小模型来学习逆向过程。...与从头开始从标准高斯分布中采样分子噪声的采样策略不同，给定的片段信息应固定为迭代起始点。在这里，采用掩膜策略从头开始模拟采样过程。

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Nice Trick | 不想标注数据了！有伪标签何必呢，Mixup+Mosaic让DINO方法再继续涨点

因此，作者提出带标记重采样，在标记数据中过采样尾类别。尽管这可能减少头类别样本，但模型可以从未标注数据中有效提取头类别伪标签，确保所有类别上的性能。...因此，伪标签中目标大小的分布更加平衡。为了缓解这个问题，作者提出了一种称为标记重采样（Labeled Resampling）的方法。...具体来说，标记重采样结合半监督学习场景，从标记数据中过采样尾部类别，从而显著提高尾部类别的准确性。...检测器从未标注数据中挖掘足够的 Head 类别伪标签，以平衡标记数据中 Head 类别的欠采样，从而提高所有类别上的模型性能。该过程如下所述。...然后作者研究了不同尺寸之间的适当范围，以找到不同尺寸之间的最佳折衷，并减少训练成本。结果表明，400 \sim 800比固定尺寸和其他尺寸范围更好地进行折衷。标记重采样。

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第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

重采样重采样用于放大或缩小采样信号。假设原始样本点位于整数坐标（0,1,2,...），即样本之间有单位间隔。此外，假设在重采样后，我们希望新的样本点以样本之间的间隔均匀定位。...相反，已经表明应该使用的滤波器从采样的信号中创建连续信号[1447,1661]。之后，可以按所需的时间间隔重新采样。这可以在图5.23中看到。...然后对屏幕上的这个位置进行采样，即检索该精确点的颜色。选择采样方案并配置渲染管道以计算特定子像素位置的样本，通常基于每帧（或每应用程序）设置。抗锯齿中的另一个变量是，即每个样本的权重。...特定对象类型的尺寸可以增加，例如电线，以保证它们沿其长度的每个位置覆盖至少一个像素[1384]。对象边缘的锯齿仍然是一个主要的采样问题。...例如，ATI的SMOOTHVISION允许每个像素最多16个样本和最多16种不同的用户定义的采样模式，这些模式可以混合在重复模式中（例如，在4×4像素块中）。

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Soft-introspective VAEs：超越AlphaFold2，揭示K-Ras蛋白新视野

我们进一步探讨了通过在训练好的VAE的潜在空间中采样来生成K-Ras集合的可能性。为确保采样结构与序列大致一致且物理上合理，我们根据AF2预测的氨基酸序列距离分布来引导采样。...从均值为0，方差为1的正态分布中生成样本，解码为相应的Cb距离图，计算与AF2预测的序列距离图的CCE，并通过对CCE值进行梯度下降进行潜在空间的局部优化，以限制从起点开始的总距离，防止收敛。...讨论我们基于VAE的采样方法允许从多个已知晶体结构的MD模拟快照中外推，生成更接近留出晶体结构的构象集合。这些集合足够准确地采样替代配体结合位点几何，以实现小分子配体的对接。...我们超越了使用VAE模拟MD模拟采样空间的先前研究，通过两种方式利用AF2和RF深度神经网络中隐含的蛋白质序列-结构关系：首先，我们使用AF预测的距离分布来将潜在空间的采样集中在与氨基酸序列一致的区域；...其次，我们使用RF从输出距离图生成3D坐标，确保物理真实性和局部序列-结构兼容性。

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清华大学计图团队首创三角网格面片上的卷积神经网络，首次取得100%正确率

该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.02285 图 1 SubdivNet 的流程图面片卷积与上下采样以往的网格深度学习方法将特征存储在点或者边上，但是点的度数不固定，...图中，k 为卷积核大小，d 为空洞长度；其中 a)为三角面片卷积，b)对应的二维图像卷积，c)为卷积中可能出现的重复访问，d)为更复杂的卷积示例。...图 2 三角网格上的卷积示意图由于三维数据格式中的面片顺序不固定，SubdivNet 在计算卷积结果时，通过取邻域均值、差分均值等方式，使得计算结果与面片顺序无关，满足排列不变性。

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清华计图首创三角网格面片上的卷积神经网络、图像上的网络架构可以做三维模型的深度学习了！

1 三角网格上的卷积网络三维几何学习是计算机视觉与图形学中的一个重要研究方向，基于三维体素、点云、网格（mesh）等数据表示，学习物体的几何形状特征。其中，网格广泛应用于建模、渲染、3D打印等。...该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上/下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.02285 图1 SubdivNet的流程图 2 面片卷积与上下采样以往的网格深度学习方法将特征存储在点或者边上，但是点的度数不固定...图中，k为卷积核大小，d为空洞长度；其中a)为三角面片卷积，b)对应的二维图像卷积，c)为卷积中可能出现的重复访问，d)为更复杂的卷积示例。...图2 三角网格上的卷积示意图由于三维数据格式中的面片顺序不固定，SubdivNet在计算卷积结果时，通过取邻域均值、差分均值等方式，使得计算结果与面片顺序无关，满足排列不变性。

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处理不平衡数据的过采样技术对比总结

所以在倾斜数据上训练的模型往往非常倾向于数量多的类，而忽略了数量少但重要的类的模式。通过对少数类样本进行过采样，数据集被重新平衡，以反映所有结果中更平等的错误分类成本。...这确保了分类器可以更准确地识别代表性不足的类别，并减少代价高昂的假阴性。过采样VS欠采样过采样和欠采样都是通过平衡训练数据分布来解决类不平衡的技术。他们以相反的方式达到这种平衡。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...下面我们将探讨不同类型的过采样方法。 1、随机过采样随机过采样随机复制少数类样本以平衡类分布，所以他的实现非常简单。它以随机的方式从代表性不足的类别中选择现有的样本，并在不改变的情况下复制它们。...与简单的过采样方法（如重复少数类样本）不同，ADASYN 能够根据样本的密度分布自适应地生成新的样本，更注重在密度较低的区域生成样本，以提高模型对边界区域的泛化能力。

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同济、阿里的CVPR 2022最佳学生论文奖研究了什么？这是一作的解读

为解决这一问题，我们从理论出发，提出了 EPro-PnP 模块，其输出位姿的概率密度分布而非单一的位姿最优解，从而将不可导的最优位姿替换为了可导的概率密度，实现了稳定的端到端训练。...然而，PnP 中的 argmin 函数在某些点是不连续不可导的，使得反向传播并不稳定，直接训练难以收敛。...综合考虑通用性，精确度和计算效率，我们采用蒙特卡洛方法，通过采样来模拟位姿分布。...EPro-PnP 的另一重要优势在于，能够通过预测复杂的多峰分布来表示朝向的模糊性。...如上图所示，Barrier 由于物体本身旋转对称，朝向经常出现相差 180° 的两个峰值；Cone 本身没有特定的朝向，因此预测结果在各个方向均有分布；Pedestrian 虽不完全旋转对称，但因图像不清晰

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CloudCompare中CCCoreLib模块介绍

接下我们以Cloudcompare中的CC文件夹为主进行一些分析和理解（有问题的地方请指教，欢迎交流），其CMake的依赖项有（1）CGAL 计算几何算法库:是一个计算几何算法库，是一个大型 C +...头文件接下里是根据文件的包含关系，从最底层开始介绍 CCTypes.h 定义了点云数据中每个点的数据类型，默认是using PointCoordinateType = float;以及单个字段的数据类型默认是...CloudSamplingTools.h 几种点云重采样算法（基于八叉树、随机等）。 ScalarFieldTools.h 实现 K-mean类位置和边界。...Neighbourhood.h 特定点可以通过结构来处理点的子集，并提供若干几何处理。...GeometricalAnalysisTools.h 计算点云几何特征的几种算法。 PointProjectionTools.h 几种点云重投影算法。

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

网络中的方向是从源到汇的几何网络中的连接要素可以作为源或汇网络权重网络可以有许多权和它相关，权是根据要素的某些属性来计算的网络中每个要素类都可能有部分或全部的权与其属性相关...重采样是栅格数据空间分析中，处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。...在重采样后的输出栅格中，每个栅格值，都是输入栅格数据中真是存在而未加任何改变的值这种方法简单易用、计算量小，而且速度最快数据重采样——双线性采样（BILINEAR）取内插点（x，y）点周围四个临点...，即所有样本值都不是相互独立的，是遵循一定的内在规律的地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测前提假设——正态分布在统计学分析中，假设样本是服从正态分布的，地统计学也不例外在获得数据后...，从大量的重复的观察中可以进行预测和估计，并可以了解估计的变化性和不确定性。

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基于深度学习的RGBD深度图补全算法文章鉴赏

此外，在下采样过程中提取的特征被传递到具有跳过连接的上采样金字塔，以防止在上采样过程中丢失输入深度图像中的原始细节。...在最粗的尺度上，使用图像重建层从提取的特征中预测四分之一大小的剩余深度图像，噪声和空洞几乎可以被移除。在此基础上，对特征进行了上采样和进一步变换，以预测上层的细尺度子带残差。...作者提出了一种基于梯度的结构保持损失Ls，以保持原始几何结构和深度图像的不连续性。在数学上，深度不连续在边缘像素处引入了强梯度大小。...也就是通过提取彩色图像中的高频特征，并作为指导，通过图中所示的网络结构从去噪表面凸显出局部详细几何形状。...在测试时，我们的整个处理过程包括数据预处理和级联CNN预测。预处理步骤包括：深度与颜色对齐、形态学变换和必要时的重采样。

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