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什么是hough变换(hough变换算法)

构建一个 ( θ , ρ ) (\theta,\rho) (θ,ρ)二维矩阵计数器，用来记录 ( θ i , ρ i ) (\theta_i,\rho_i) (θi​,ρi​)对出现的次数 num_angle...accum[(n+1) * (numrho+2) + r+1]++; # (theta_i,rho_i)对出现次数加1 } } 在 θ , ρ \theta...思想：先随机检测出一部分直线，然后将直线上点的排查掉，再进行其他直线的检测 a)首先仅统计图像中非零点的个数，对于已经确认是某条直线上的点就不再变换了。...b)对所以有非零点逐个变换到霍夫空间 - 并累加到霍夫统计表(图像)中，并统计最大值 - 最大值与阈值比较，小于阈值，则继续下一个点的变换 - 若大于阈值，则有一个新的直线段要产生了 - 计算直线上线段的端点...AutoBuffer _accum((numangle+2) * (numrho+2));//计数器，统计参数对出现的次数 std::vector _sort_buf;

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数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

p=26915 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。...我们可以使用自举获得参数和指数参数的置信区间。对于泊松模型，这些将是事件风险比，对于零通胀模型，优势比。此外，对于最终结果，可能希望增加重复次数以帮助确保结果稳定。...这两个模型不一定需要使用相同的预测变量。 零膨胀模型的逻辑部分可能会出现完美预测、分离或部分分离的问题。 计数数据通常使用暴露变量来指示事件可能发生的次数。 不建议将零膨胀泊松模型应用于小样本。

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《数据库系统实现》学习笔记

处理完R的所有元组后，输出内存中剩余的元组。 在open方法中阻塞 包交 存储S的元组和元组出现的次数计数，注意，相同元组只存一份，计数加一。...然后一个一个地读取R的元组t，假如元组t在S中，且计数不为0，则输出t并将计数减一。 在open方法中非阻塞 包差 S-_BR：存储S的元组和元组出现的次数计数，注意，相同元组只存一份，计数加一。...然后一个一个地读取R的元组t，假如元组t在S中，且计数不为0，则将计数减一。最后输出内存中剩余元组，输出次数为计数值。 R-_BS：存储S的元组和元组出现的次数计数，注意，相同元组只存一份，计数加一。...4.4.5 基于排序的交和差算法 算法和4.4.4节类似 对于集合交：如果元组t在R和S中都出现，就输出t。 对于包交：输出的t的次数是在R和S中出现的最小次数。...对于集合差：关系R集合减S，当且仅当t出现在R中，但不在S中，就输出t。 对于包差：关系R包减S，输出t的次数是t在R中出现的次数减去在S中出现的次数。

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数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据

p=26915 最近我们被客户要求撰写关于零膨胀泊松回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。...此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。...这两个模型不一定需要使用相同的预测变量。 零膨胀模型的逻辑部分可能会出现完美预测、分离或部分分离的问题。 计数数据通常使用暴露变量来指示事件可能发生的次数。 不建议将零膨胀泊松模型应用于小样本。

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多线程同步必学：CountDownLatch的核心原理与应用

它通过一个计数器来实现，计数器的初始值可以设置为一个正整数，每当一个线程完成任务后，计数器的值会递减 1。当计数器的值递减到 0 时，等待的线程才会被唤醒，继续执行后续的操作。...减少计数 countDown() 方法在调用时减少计数器的值。当计数器达到零时，释放所有等待的线程。...tryReleaseShared() 尝试原子地减少状态值，并在计数到达零时返回 true，这会导致等待在 CountDownLatch 上的线程被唤醒。...等待计数到零 线程调用 await() 方法等待计数器达到零。这是通过 AQS 来实现阻塞和后续的唤醒。...CountDownLatch 的 await() 方法可以在指定的时间内等待，直到计数器减到零。

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图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明！

定义网络的「合法状态」如下： 至所有转换节点 和 （如2.2中所定义）的输出为零( )； 至多一个指令节点 有单位输出( )，所有其他指令节点有零输出，并且 变量节点具有非负整数输出值。...如果所有指令节点的输出均为零，则状态最终状态。一个合法的网络状态可以直接解释为一个程序「快照」——如果 ，程序计数器在第i行，相应的变量值存储在变量节点中。 网络状态的变化是由非零节点激活的。...基本思想是将变量值和「程序计数器」存储在进程状态s中，并让状态转换矩阵A代表节点之间的链接。...矩阵结构的运算可以定义为一个离散时间的动态过程 其中非线性向量值函数 现在按元素定义，如（2）中所示。 状态转移矩阵A的内容很容易从网络公式中解码出来——矩阵元素是节点之间的权重。...可以同时存在各种「程序计数器」，并且控制的转移可能是「模糊的」，这意味着指令节点提供的程序计数器值可能是非整数。 一个较小的扩展是可自由定义的程序入口点。

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【Hello NLP】CS224n学习笔记:共现矩阵、SVD与GloVe词向量

共现矩阵的每一列，自然可以当做这个词的一个向量表示。这样的表示明显优于one-hot表示，因为它的每一维都有含义——共现次数，因此这样的向量表示可以求词语之间的相似度。...我们将巨大的共现矩阵进行SVD分解后，只选取最重要的几个特征值，得到每一个词的低维表示。 ?...例如，直接把一些常见且意义不大的词忽略掉；把极度不平衡的计数压缩到一个范围；使用皮尔森相关系数，来代替共现次数。等等很多技巧。...GloVe会用到全局的词语之间共现的统计信息，因此我们需要首先构建「共现矩阵」，我们设： 代表词和词共现的次数 代表词出现的次数 代表词出现在词周围的概率，即共现概率 回到skip-gram算法中...对于GloVe，模型的计算复杂度依赖于共现矩阵中非零元素的个数，其「上限」为，而skip-gram的复杂度为。其中V是词汇量大小，C是语料库的长度，一般情况下，.

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振动试验规范对比——其他

过零点峰值统计。 2. 雨流计数。 04 — 过零点峰值统计 过零点峰值统计相对较简单，过程如下： 1. 找到时域曲线中穿越0的点（向上或向下穿越），如图10左图中黑点。 2....取两个黑点之间的最大或最小值，如图10左图中红点。 3. 设置区间间隔Delta_bins，统计落在各区间的红点次数。 4. 将负值区间的次数翻转到对称的正值区间。...图11 05 — 雨流计数 还有一种更复杂的计算方法：雨流计数 该方法也同样得到幅值和循环次数的曲线。 雨流计数的大致算法如视频1： 视频1 图12是对一个时域相对位移信号的雨流计数结果。...详细内容，请参考LMS 李旭东博士的公众号“耐久论坛”。 ? 图12 06 — 试验对比方法总结 不论是过零点峰值统计还是雨流计数，得到的都是幅值和循环次数的关系曲线。...对不同的试验曲线（正弦扫频、宽频随机、正弦叠加随机）进行响应计算，然后用同一种方法进行幅值/循环次数计算，再将循环次数延拓到相应的试验时间，就可得到不同试验规范的响应幅值/循环次数曲线。

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距离度量 —— 汉明距离（Hamming Distance）

一、概述 汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。...2143896 与 2233786 的 汉明距离 为 3 式1 2 1 4 3 8 9 6 式2 2 2 3 3 7 9 6 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...helloworld 与 hollowoold 式1 h e l l o w o r l d 式2 h o l l o w o o l d 只要将 式1 中标红的字母换一下即可。...三、汉明重量 汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离；也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是 4。...因此，如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 a-b。

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线性代数精华3——矩阵的初等变换与矩阵的秩

因为消元之后，方程组的数量少于变量的数量，我们无法解出所有的变量。其中的 ? 可以取任何值。 上面这个计算的方法我们都非常熟悉，如果我们用一个矩阵来表示所有的次数，那么这个矩阵D可以写成： ?...我们用数据归纳法可以很容易证明，所有的m*n的矩阵经过一系列初等变换，都可以变成如下的形式： ? r就是最简矩阵当中非零行的行数，它也被称为矩阵的秩。...(2) 如果R(A) = R(B) = r = n，那么矩阵 ? 中的 ? ，并且 ? 都不出现，所以我们可以直接写出方程组的解： ?...此时，方程组有唯一解 (3) 如果R(A) = R(B) = r < n，则B中的 ? ，我们写出对应的解： ? ? 由于参数 ? 可以取任意值，所以方程有无数解。...这个时候我们要判断的就是方程组是否存在非零解，我们一样通过矩阵的秩来判断，判断的条件也很简单，如果R(A) = n，则不存在非零解，如果R(A) < n，则存在无数组非零解。

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【死磕Java并发】—–J.U.C之并发工具类：CountDownLatch

在API中是这样描述的： 用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。...之后，会释放所有等待的线程，await 的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。如果需要重置计数，请考虑使用 CyclicBarrier。 ?...每当一个线程完成自己的任务后，计数器的值就会减1。当计数器的值变为0时，就表示所有的线程均已经完成了任务，然后就可以恢复等待的线程继续执行了。...，如果计数到达零，则释放所有等待的线程。...在创建CountDownLatch实例时，需要传递一个int型的参数：count，该参数为计数器的初始值，也可以理解为该共享锁可以获取的总次数。

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机器学习入门之范数与正则化

范数把一个向量映射为一个非负值的函数，我们可以将一个向量x，经范数后表示点距离原点的距离，那么L^p范数定义如下： ? 其中p属于R，p大于等于1。...2.经典范数 （1）L0范数：表示统计向量中非零元素的个数(不是严格意义上的范数)。 ? 我们可以通过最小化L0范数，来寻找最少最优的稀疏特征项。...（3）L2范数：是欧几里得范数，表示从原点出发到向量x确定的点的欧几里得距离。在快接近源值时L2范数增长缓慢，对于区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素的情况就不适用了(转为L1范数)。...正则化与范数关系 R(f)就是相关范数表达式。 （2）常见正则 L1正则 凸函数，不是处处可微分。得到的是稀疏解（最优解常出现在顶点上，且顶点上的 w 只有很少的元素是非零的）。 ?...Dropout Dropout是深度学习中经常采用的一种正则化方法。核心思想是减少神经元之间复杂的共适应性。

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深度学习中的范数

L1L_1L1​ norm 在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L1L_1L1​ 范数。...L1L_1L1​范数可以简化如下: ∣∣x1∣∣=∑ixi||x_1||=\sum_i{x_i}∣∣x1​∣∣=i∑​xi​ 当机器学习问题中零和非零元素之间的差异非常重要时，通常会使用L1L_1L1​...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1​范数也会增加ϵ。 L0L_0L0​ norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...因此，L1L_1L1​ 范数经常作为表示非零元素数目的替代函数。 L∞L_\inftyL∞​ 另外一个经常在机器学习中出现的范数是 L∞L_\inftyL∞​范数，也被称为最大范数（maxnorm）。...这个范数表示向量中具有最大幅值的元素的绝对值： ∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣||x_{\infty}||=max_i|x_i|∣∣x∞​∣∣=maxi​∣xi​∣ Frobenius norm 有时候我们可能也希望衡量矩阵的大小

1.4K20

Reids(4)——神奇的HyperLoglog解决统计问题

上面这个算法在随机次数很少的情况下会出现除零错误，因为 maxbit = 0 是不可以求倒数的。...因为第一个 1 出现的位置可以同我们抛硬币的游戏中第一次抛到正面的抛掷次数对应起来，根据上面掷硬币实验的结论，记录每个数据的第一个出现的位置 K，就可以通过其中最大值 Kmax 来推导出数据集合中的基数...当 多个连续桶的计数值都是零 时，Redis 提供了几种不同的表达形式： 00xxxxxx：前缀两个零表示接下来的 6bit 整数值加 1 就是零值计数器的数量，注意这里要加 1 是因为数量如果为零是没有意义的...比如 00010101 表示连续 22 个零值计数器。...01xxxxxx yyyyyyyy：6bit 最多只能表示连续 64 个零值计数器，这样扩展出的 14bit 可以表示最多连续 16384 个零值计数器。

54220

算法题总结之找到数组中出现次数唯一不同的数字

假设我们有一个一位数字（只能为0或者1）组成的数组，我们可以计算数组中1出现的次数，每次计算的1的次数达到一个特定的值，也就是k时，计算归0并且重新开始（以防你混淆，这里的k就是题目中的k）。...我们至少可以推断出计数器的下面四个特性： 1、计数器有一个初始值， 一般就是0； 2、对于数组的每次输入，如果我们遇到0，计数器保持不变； 3、对于数组的每次输入，如果我们遇到1，计数器应该增加...在我们扫描完输入的数组后，x1 的 r-th 的值由数组中所有元素的 r-th 位决定（更明确的说，假设所有元素的 r-th 位的1的总数是q，q' = q % k 并且其二进制形式为：q'm, ......因为一个导致此的元素，必须同时满足两个条件：这个元素的 r-th 位是1，并且这个1出现的次数不是k的倍数。第一个条件不重要。...第二个条件是因为每当1出现k次后计数器都会归零，这也就意味着x1的每一位会被设为0。对于出现了k次的元素，不可能同时满足这两个条件，所以不会是它导致的。只有唯一的那个出现了p（p % k !

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R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）  。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...广义线性模型 (GLM) 介绍 广义线性模型，是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。...还有一些额外的参数： warmup 指定预烧期（即应该丢弃的迭代次数）； iter 指定总迭代次数； chains 指定链数； inits 指定迭代的起始值（通常你可以使用参数的最大似然估计作为起始值，...相比之下，在贝叶斯模型中，95% 的不确定性区间（称为可信区间）更具可解释性，表明真实总体值有 95% 的机会落入该区间内。当 95% 可信区间不包含零时，我们得出结论，相应的模型参数可能有意义。...此外，即使是结果（即留级）和预测变量（如性别、学前教育、SES）之间的关系，在不同的学校也可能不同。还要注意的是，MSESC变量中存在缺失值。使用多层次模型可以适当地解决这些问题。 以下图为例。

1.5K30

Python标准库：超好用的counter计数器，不接受反驳！

今天我们单独来讲讲Counter的用法！ Counter目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。...我们可以往括号中传入参数，来帮助我们实现不同情况下的 "值计数"。 Counter类的创建 我们可以往Counter类中，分别传入字符串、列表、元组、字典等，创建一个Counter类。 1....Counter类中计数元素值的访问 和访问字典类似，但是和字典唯一不同的是，如果所访问的键不存在时，返回0，而不是KeyError。...② |或 |操作，是找两个collection中的键最大的键值（可以只有一个collection有这个键，但是结果中的键值必须大于零，小于零的被舍弃）。...删除操作 删除元素使用的是del函数。 c = Counter("where") del c["r"] c 结果如下： ?

1.4K50

AI -朴素贝叶斯

此外，由于其基于概率的特性，朴素贝叶斯模型还可以提供关于分类决策的置信度估计，这在某些应用中非常有用。...由于训练样本的不足，导致概率计算时出现 0 的情况。为了解决这个问题，我们引入了拉普拉斯平滑系数。 拉普拉斯平滑，也称为加1平滑，是处理零概率问题的一种常用方法。...拉普拉斯平滑的基本思想是给每个可能的feature-category组合的计数都加上一个常数（通常选择1），同时为了保持概率的总和为1，分母也需要做相应的调整。...( A_j ) 出现的概率，( count(A_j, B_k) ) 是训练集中特征 ( A_j ) 在类别 ( B_k ) 中出现的次数，( sum(count(A_j, B_k)) ) 是所有特征在类别...( B_k ) 中出现的总次数，而 ( K ) 是类别的总数。

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