从上述代码的大致分析中可以知道,OpenCV的GaussianBlur本质上依然是filter2D,只是针对一些特殊情况进行了GPU和CPU版本的优化,如果输入的维度等信息不满足这些特殊情况,则选择使用filter2D进行计算.关于优化不是本文的重点,filter2D会在后续的博文中进行详细分析,所以这里只对获取GaussianKernel的部分进行介绍.
关于时序报告的解析,可回顾《论STA | 读懂timing report, 很重要》,SOCV 之前的时序报告都一样,delay 值可以相加得到,带SOCV 的时序报告会多出很多列,用以表述不同类型的mean 跟sigma 值。
本文主要针对序列推荐中的多行为序列推荐,即行为序列中包含不同的行为类型,比如点击,加购,购买等。为了捕获用户的个性化行为模式和行为间的复杂协作关系,作者提出PBAT方法:
图像增强是图像处理中的重要技术之一,它可以改善图像的亮度、对比度和颜色等视觉效果,使图像更加清晰、鲜明。Retinex是一种经典的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度高斯模糊处理和颜色恢复操作来改善图像的视觉效果。本文将详细介绍Retinex算法的原理,并给出了Python实现的示例代码和测试结果。
概率分布函数乍一看十分复杂,很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说,并不需要记忆与推导这些公式,但是需要了解不同分布的特点。对此,我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化,可以非常直观的辅助学习。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
近日,来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授,也是计算机视觉的专家。他于今年1月份加入了Two Sigma AI Core团队。
模数转换模块ADC是连接现实世界模拟量和数字量之间的桥梁,它的转换精度经常可以决定一个产品的品质。现在单片机上一般都会集成ADC,我们如何根据自己的应用选择恰当的产品呢?怎么实现高的性价比,让产品在激烈的市场竞争中立于不败之地呢?下面我们从常用的几种ADC类型的特点,到使用中的注意事项,逐一探讨一下。
支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
这里我们 X 一个事件 p(i)表示事件出现的概率,x(i)表示事件所给予事件的权值.
本文记录 Python 中二维高斯核的生成方法。 生成思路 使用 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) 函数 该函数用于生成一维高斯核 生成一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核 核心函数 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) ,函数生成一维高斯核 官方函数文档 参数说明 参数 描述 限制 ksize 核尺寸(文档中要求奇数,使用时可以是偶数) 正整数 sig
数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩,对不同的参数下的压缩效果进行对比。
VAE,即变分自编码器,是常见的生成模型其中一类。常见的生成模型类型还有GAN、flow、DDPM等。
去年一年分了九次填了SOCV / POCV 这个大坑,整合到一起,方便查阅。关于设计余量跟各种Variation 模型《好文共赏 | 浅谈芯片设计——设计余量,Design Margin》这篇文章提出了有意思的观点,值得一读。
我们常常谈论聚类,是通过距离去定义,比如K-means,距离判别等;今天我们一起谈谈EM聚类,一种基于统计分布的聚类模型,以统计分布作为设计算法的依据。其实,在大数定律的归束下,不管样本的分布类型是什么,当样本量趋于无穷大时,分布的类型将渐进于正态分布。
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📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 6.1. 参数的点估计 总体分布 X 的分布形式已知,未知的只是分布中的参数,要估计的只是参数或者参数的某一函数. 6.1.1. 矩估计法 公式 样本矩 总体矩 注意: 样本阶中的计算都是 n 而不会用到样本方差 S^2 6.1.2. 极大似然估计 估计参数值,使得出现
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器,广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法(例如No-U-Turn采样器,一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式)为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中,本文将会使用一个图像的例子进行说明。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解(Sin
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
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关于ThreatHound ThreatHound是一款功能强大的事件响应与威胁搜索辅助工具,只需要将事件日志文件提供给ThreatHound,它便能够帮助我们以自动化的形式分析出结果,并以JSON格式输出数据。 功能介绍 1、针对Windows事件日志的威胁搜寻、入侵评估和事件响应自动化; 2、支持每天从项目源下载和更新Sigma规则; 3、包含了超过50种检测规则; 4、支持超过1500个Sigma检测规则; 5、支持动态添加新的Sigma规则,并将其添加到检测规则中;
BBsolve()@BB:使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
Similarity Network Fusion (SNF)是将多组学数据整合起来,优化可视化结果的一种方法。如下面将两种数据类型融合在一起的:同一组患者的mRNA表达和DNA甲基化。
关系:实际上是一张二维表,表的每一行是一个元素,每一列是一项属性。 元组:指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下,我们可以理解为表的一行数据。
在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。
在实际中,波动率会随时间的变化而变化,这意味着期权价值不仅会随着基础资产价格、期权期限的变化而变化,同时也会随波动率的变化而变化。期权的Vega(V)是指期权价值变化与基础资产波动率变化的比率。如果一个期权的Vega绝对值很大,该期权的价值会对基础资产波动率的变化非常敏感;相反,当一个期权的vega接近零时,基础资产波动率的变化对期权价值的影响则会很小。此外,基础资产本身的vega等于零,也就意味着基础资产波动率对基础资产价格的影响为零,原因是影响基础资产价格的变量中没有其自身波动率这个变量。
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率,也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如,期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时,相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
P(Y=y\mid X=x)=\tfrac{P(Y=y,X=x)}{P(X=x)}
NeRF 在例如 3D 重建、自由视角合成以及 VR/AR 等众多 3D 应用中都具有巨大的潜力。随着这种隐式表征方式的流行,能够与这种类型的 3D 模型进行用户友好型编辑交互的工具被迫切需要。由于捕获数据的噪声和重建算法的限制,从真实世界重建的对象可能包含伪影。一方面,在典型的 3D 扫描流程中经常会有手动校正和细化以去除伪影的阶段。另一方面,在 3D 游戏、动画和拍摄等 3D 内容创建应用程序中,艺术创作者通常需要基于现有的 3D 模型创建新内容。
为了解决上述问题,本文提出CDR,提出利用协同过滤动态路由机制去噪并挖掘不同意图之间的关系,同时利用课程学习,从易到难,并且在标签级别去噪。
选自machinelearningmastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Panda 矩阵分解在机器学习应用中的重要性无需多言。本文对适用范围很广的奇异值分解方法进行了介绍,并通过代码演示说明了其工作方式、计算方法及其常见的几种基础应用。 矩阵分解也叫矩阵因子分解,涉及到用给定矩阵的组成元素描述该矩阵。 奇异值分解(SVD)可能是最著名和使用最广泛的矩阵分解方法。所有矩阵都有一种 SVD 方法,这使得其比特征分解(eigendecomposition)等其它方法更加稳定。因此
Alex经过一年的努力,终于拿到了美国波士顿麻省理工学院的研究生录取通知书,在远离家乡的地方上学,Alex想在波士顿买一套房子,他手头有一些积蓄,在网上找了几套自己满意的房子,但是又不敢相信网上的价格,人生地不熟的,Alex怕被宰,就从自己做数据分析的朋友Bachelor手里要到了过去几年一些有关波士顿房价的资料。
这也是一种很好的艺术效果,苹果惯用的毛玻璃效果本质便是高斯模糊,而我们将图片模糊后作为网站背景,既减小了图片的体积,也能别有一番风味。(譬如咱站点的背景也是高斯模糊后的产物。)
这部分主要是介绍如何写出似然函数,通过正态分布,线性回归为例子,并通过R语言编程实现。希望大家可以有所收获。
对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验。
在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。
在本文中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型 。
摘要:包含机器学习常见算法公式、原理和优缺点比较,简介清洗,适合作为面试和考试前速查和记忆使用。 朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立) 再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn} 那么max(P(y
在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。
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