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AISP之突破黑暗 | 低照度图像增强(LLIE)

在本文中，我们将重点介绍深度学习方法的使用，例如ZeroDCE（零参考深度曲线估计）及其变体来增强弱光图像。...根据发表在IEEE计算机学会上的一篇研究论文，ZeroDCE显示出比其他现有零参考方法更好的结果。不同之处在于，在传统的零参考模型中，最暗和最亮的像素通常用作参考点。...ZeroDCE采用不同的方法，使用基于深度学习的模型来估计曲线，该曲线根据图像的特征增强图像，而不依赖于任何特定的参考点。...传统方法需要配对数据集（由弱光和正常光图像对组成），而 ZeroDCE 使用卷积神经网络 （CNN） 由七个卷积层组成，具有非参考损失函数来估计图像的光增强 （LE） 曲线的最佳参数。...NLF 有两个目的：（1） 保持模型的零参考特性，以及 （2） 训练网络从增强图像中去除噪声的能力。NLF 测量噪声相对于原始图像和增强图像的图像强度的标准偏差。

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通过学习分位数函数提升预测准确性

CDF的值介于0（没有人矮于0英尺0英寸）和1（100%的人群矮于500英尺0英寸）之间。从技术上讲，CDF是PDF的积分，因此它计算概率曲线到目标点下方的面积。...在低输入值时，CDF输出的概率可能低于PDF输出的概率。但由于CDF是累积的，它是单调非递减的：输入值越高，输出值越高。如果CDF存在，分位数函数就是它的反函数。...单变量情况传统近似分位数函数方法（仅在特定点估计）的缺点之一是可能导致分位数交叉。也就是说，由于每个预测基于不同的模型，在不同的局部数据上训练，给定概率的预测变量值可能低于为较低概率预测的值。...一旦我们的模型学习了几个强制分位数函数单调性的锚点估计，我们就可以通过锚点之间的简单线性外推（在文献中称为"节点"）来估计函数，并使用非线性外推来处理函数的尾部。...函数的导数计算其图形的斜率：再次在二维情况下，凸函数的斜率在接近全局最小值时为负但变平，在最小值处为零，在另一侧 increasingly 为正。因此，导数是单调递增的。

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    python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码

    seed接受一个已初始化的NumPy Generator或RandomState，或者任何np.random.default_rng可以接受的参数，例如一个整数或一串整数。本例中使用的是一个整数。...估计copula参数¶ 现在，假设我们已经有了实验数据，并且知道可以使用Gumbel copula来表达依赖关系。但是我们不知道copula的超参数值是多少。在这种情况下，我们可以估计这个值。...fit_carm(sample) print(theta) 我们可以看到，估计的超参数值接近之前设定的值。...选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。...来实现边缘分布 U=beta.cdf(X,a,b) V=lognorm.cdf(Y,sc) #画出它们直观地检查独立性 plt.scatter(U,V,marker='o',alpha=0.7) plt.show

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（9）——数据探索之概率统计

    其中D表示分布的值域，这里包括连续的实数集R，以及离散分布的非负整数集N。 很明显，上面的公式包括以下特殊情况。0分位数总是数据集合中的最小值，1分位数总是数据集合中的最大值。...区间估计 在估计总体的参数时，指出估计的可靠性是有用的。例如，假设我们对由随机抽取的观测估计总体均值 ? 感兴趣。使用诸如样本均值 ?...这种找到总体参数的区间的估计任务称为区间估计（interval estimation）。令θ是需要估计的总体参数。如果 ? 则 ?...假设检验所定义的假设称为零假设，数学上一般写成H0。与H0对立的假设，即对立假设，也叫备择假设。由于我们对于假设的判断是基于概率统计所作出的，那么我们就很有可能（一定的概率）做出错误的判断。...Wilcoxon符号秩检验 在Wilcoxon符号秩检验中，它把观测值和零假设的中心位置之差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。

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    python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码

    seed接受一个已初始化的NumPy Generator或RandomState，或者任何np.random.default_rng可以接受的参数，例如一个整数或一串整数。本例中使用的是一个整数。...估计copula参数¶ 现在，假设我们已经有了实验数据，并且知道可以使用Gumbel copula来表达依赖关系。但是我们不知道copula的超参数值是多少。在这种情况下，我们可以估计这个值。...fit_carm(sample) print(theta) 我们可以看到，估计的超参数值接近之前设定的值。...选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。...来实现边缘分布 U=beta.cdf(X,a,b) V=lognorm.cdf(Y,sc) #画出它们直观地检查独立性 plt.scatter(U,V,marker='o',alpha=0.7) plt.show

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    深入解析Netty零拷贝技术：FileRegion的transferTo与CompositeByteBuf的虚拟缓冲聚合

    Netty零拷贝技术概述 在网络编程领域，数据拷贝一直是制约性能的关键瓶颈。传统的数据传输流程中，数据需要经历多次拷贝：从内核缓冲区到用户空间缓冲区，再从用户空间缓冲区到网络协议栈。...操作系统层面的零拷贝机制 传统文件传输需要经历四次数据拷贝过程：首先DMA引擎将磁盘数据拷贝到内核缓冲区，然后CPU将内核缓冲区数据拷贝到用户空间，应用程序处理后再次拷贝到内核的Socket缓冲区，最后通过...：调用native方法将文件描述符和Socket描述符传递给内核 分块传输：对于超过2GB的大文件，自动拆分为多次传输以避免整数溢出 回调通知：通过ChannelFutureListener通知传输完成状态...某电商系统在双十一期间采用该方案后，文件服务节点的CPU负载从90%降至45%。需要注意的是，这要求应用程序自行实现缓存预读机制，例如通过posix_fadvise系统调用提示内核预加载数据。...更值得关注的是eBPF对零拷贝的革新——Linux 6.4内核引入的BPF_F_ZERO_COPY标志位允许eBPF程序直接操作Socket缓冲区，这为Netty等框架绕过内核协议栈提供了新可能。

    16110

    NumPy 1.26 中文文档（四十二）

    按照 H&F 论文[1]中总结的它们的 R 类型排序的选项是： ‘inverted_cdf’ ‘averaged_inverted_cdf’ ‘closest_observation’...按照它们在 H&F 论文[1]中总结的 R 类型的排序，选项分为： ‘inverted_cdf’ ‘averaged_inverted_cdf’ ‘closest_observation’...根据它们在 H&F 论文中总结的 R 类型，选项如下[1]： ‘inverted_cdf’ ‘averaged_inverted_cdf’ ‘closest_observation’...引发： 零除错误 当沿轴的所有权重都为零时。查看numpy.ma.average以获得对此类型错误鲁棒的版本。 类型错误 当 1D weights的长度与沿轴的a的形状不同时。...ddof 整数，可选 “自由度差”: 计算中使用的除数为N - ddof，其中N表示元素数量。 默认情况下，ddof为零。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    输出参数 拟合高斯 copula矩阵的估计相关参数 拟合高斯 copula 的估计相关参数，以标量值矩阵形式返回。...拟合的阿基米德 copula 估计 copula 参数 拟合的阿基米德 copula 的估计 copula 参数，以标量值形式返回。...Sgand = siga.^2 .* [1 0; 0 1] Ind = mvrn([0 0], Simand, n); XIn = exp(ZId); 使用具有非零非对角项的协方差矩阵也很容易生成相关的双变量对数正态...当 rho 接近 +/- 1 时，U1 和 U2 接近线性相关，当 rho 接近零时接近完全独立。...我们可以为每个数据集分别拟合一个参数模型，并将这些估计值用作我们的边缘分布。但是，参数模型可能不够灵活。相反，我们可以对边缘分布使用经验模型。我们只需要一种方法来计算逆 CDF。

    81100

    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    输出参数 拟合高斯 copula矩阵的估计相关参数 拟合高斯 copula 的估计相关参数，以标量值矩阵形式返回。...拟合的阿基米德 copula 估计 copula 参数 拟合的阿基米德 copula 的估计 copula 参数，以标量值形式返回。...Sgand = siga.^2 .* [1 0; 0 1] Ind = mvrn([0 0], Simand, n); XIn = exp(ZId); 使用具有非零非对角项的协方差矩阵也很容易生成相关的双变量对数正态...当 rho 接近 +/- 1 时，U1 和 U2 接近线性相关，当 rho 接近零时接近完全独立。...我们可以为每个数据集分别拟合一个参数模型，并将这些估计值用作我们的边缘分布。但是，参数模型可能不够灵活。相反，我们可以对边缘分布使用经验模型。我们只需要一种方法来计算逆 CDF。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    输出参数 拟合高斯 copula矩阵的估计相关参数 拟合高斯 copula 的估计相关参数，以标量值矩阵形式返回。...拟合的阿基米德 copula 估计 copula 参数 拟合的阿基米德 copula 的估计 copula 参数，以标量值形式返回。...Sgand = siga.^2 .* [1 0; 0 1] 复制代码 Ind = mvrn([0 0], Simand, n); XIn = exp(ZId); 复制代码 使用具有非零非对角项的协方差矩阵也很容易生成相关的双变量对数正态...当 rho 接近 +/- 1 时，U1 和 U2 接近线性相关，当 rho 接近零时接近完全独立。...我们可以为每个数据集分别拟合一个参数模型，并将这些估计值用作我们的边缘分布。但是，参数模型可能不够灵活。相反，我们可以对边缘分布使用经验模型。我们只需要一种方法来计算逆 CDF。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    输出参数 拟合高斯 copula矩阵的估计相关参数 拟合高斯 copula 的估计相关参数，以标量值矩阵形式返回。...拟合的阿基米德 copula 估计 copula 参数 拟合的阿基米德 copula 的估计 copula 参数，以标量值形式返回。...Sgand = siga.^2 .* [1 0; 0 1] Ind = mvrn([0 0], Simand, n); XIn = exp(ZId); 使用具有非零非对角项的协方差矩阵也很容易生成相关的双变量对数正态...当 rho 接近 +/- 1 时，U1 和 U2 接近线性相关，当 rho 接近零时接近完全独立。...我们可以为每个数据集分别拟合一个参数模型，并将这些估计值用作我们的边缘分布。但是，参数模型可能不够灵活。相反，我们可以对边缘分布使用经验模型。我们只需要一种方法来计算逆 CDF。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    输出参数 拟合高斯 copula矩阵的估计相关参数 拟合高斯 copula 的估计相关参数，以标量值矩阵形式返回。...拟合的阿基米德 copula 估计 copula 参数 拟合的阿基米德 copula 的估计 copula 参数，以标量值形式返回。...Sgand = siga.^2 .* [1 0; 0 1] Ind = mvrn([0 0], Simand, n); XIn = exp(ZId); 使用具有非零非对角项的协方差矩阵也很容易生成相关的双变量对数正态...当 rho 接近 +/- 1 时，U1 和 U2 接近线性相关，当 rho 接近零时接近完全独立。...我们可以为每个数据集分别拟合一个参数模型，并将这些估计值用作我们的边缘分布。但是，参数模型可能不够灵活。相反，我们可以对边缘分布使用经验模型。我们只需要一种方法来计算逆 CDF。

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    信用风险建模 in Python 系列 2 - 独立模型上

    我们发现协方差为零，因此上述模型没有考虑违约相关（default dependence），因此在本系列后面的文章中，我们要改进模型使其考虑违约相关。...模拟方法如上式和下图所示： 剩下的操作就简单了，对于第 m 个模拟情境，计算出组合损失 将上面过程重复 M 遍得到 L(1), L(2), …, L(M)，再根据均值和方差的定义来计算它们（用 hat 表示它们是估计量而不是数学定义...如果 Mq 不是整数，假设 M = 250, q = 99%，那么 Mq = 247.5 不是整数，有两种方法返回合理的损失值： 向上取整 [Mq]。...）为 由于 ，因此可以得到 2.2 代码 编写一个函数，计算二项分布的 PMF, CDF, VaR, ES 以及组合违约总个数 DN，代码也不难， PMF 和 CDF 直接用 scipy.stats 里面的函数...DN 跟 quantile 有关，把 CDF 当做自变量，个数当做变量，线性插出就行 VaR 就是 c 乘上 DN ，因为我们把损失整数离散化了 ES 稍微麻烦点，但对于每个 quantile qi

    1.5K20

    手把手教你用Python画直方图：其实跟柱状图完全不同

    ▲图2-58 直方图 通过直方图还可以观察和估计哪些数据比较集中，异常或者孤立的数据分布在何处。 首先，了解如下几个基本概念。...0.5) p.line(x, pdf, line_color="#ff8888", line_width=4, alpha=0.7, legend="PDF") p.line(x, cdf...▲图2-60 代码示例2-46运行结果 代码示例2-46第5行自定义绘图函数make_plot (title, hist, edges, x, pdf, cdf)，其中参数分别为图的标题、直方顶部边界、...左右边界、拟合曲线的x坐标、方法通过定义矩形的四边边界，PDF为概率密度函数，CDF为累积分布函数。...Python数据可视化》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出，适合零基础入门

    2.8K30

    用Python结合统计学知识进行数据探索分析

    size表示生成随机数的个数 array([ 0.32392203, 0.3373342 , 0.51677112, 0.28451491, 0.07627541]) 又比如生成一定范围内的随机整数...： np.random.randint(1, 10, size=5) # 生成5个1到9之间的随机整数 array([5, 6, 9, 1, 7]) 计算机生成的随机数其实是伪随机数，是由一定的方法计算出来的...正态分布 正态分布是一种很常用的统计分布，可以描述现实世界的诸多事物，具备非常漂亮的性质，我们在下一讲参数估计之中心极限定理时会详细介绍。其概率密度函数为： ?...首先导入数据，并编写绘制PDF和CDF图的函数 plot_pdf_cdf()，便于重复使用。...plot_pdf_cdf(data=height, xbins=21, xrange=(1.2, 2.2), xlabel='height') ?

    1.3K20

    统计学小抄：常用术语和基本概念小结

    概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写3个区分分类3个类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...累积分布函数(CDF) CDF可以告诉我们有多少百分比的数据小于某个特定的数字。找到CDF的过程是，将在指定点之前的所有的直方图相加。...另一种方法是使用微积分，使用曲线下面积，找到想要CDF的点，画出直线，然后求出内部面积。可以对PDF进行积分得到CDF，对CDF求导得到PDF。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱，并提取每个箱的样本数和边缘值，这些边缘表示容器的起点和终点。...(pdf) print(pdf) print(cdf) 作者：Anjali Dharmik

    1.1K10

    统计学小抄：常用术语和基本概念小结

    概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写编写3个区分分类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...累积分布函数(CDF) CDF可以告诉我们有多少百分比的数据小于某个特定的数字。找到CDF的过程是将在指定点之前的所有的直方图相加。...另一种方法是使用微积分，使用曲线下面积，找到想要CDF的点，画出直线，然后求出内部面积。可以对PDF进行积分得到CDF，对CDF求导得到PDF。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱，并提取每个箱的样本数和边缘值，这些边缘表示容器的起点和终点。...pdf)print(pdf)print(cdf) 编辑：于腾凯 校对：杨学俊

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