http://campar.in.tum.de/Chair/HaukeHeibelGaussianDerivatives
minVal = 0, maxVal = 50 （../pic/concatenate/canny_edge[000,050].jpg）：
自然语言推理 (Natural Language Inference, NLI) 是一个活跃的研究领域，许多基于循环神经网络(RNNs)，卷积神经网络(CNNs)，self-attention 网络 (SANs) 的模型为此提出。尽管这些模型取得了不错的表现，但是基于 RNNs 的模型难以并行训练，基于 CNNs 的模型需要耗费大量的参数，基于 self-attention 的模型弱于捕获文本中的局部依赖。为了克服这个问题，我们向 self-attention 机制中引入高斯先验 (Gaussian prior) 来更好的建模句子的局部结构。接着，我们为 NLI 任务提出了一个高效的、不依赖循环或卷积的网络结构，名为 Gaussian Transformer。它由用于建模局部和全局依赖的编码模块，用于收集多步推理的高阶交互模块，以及一个参数轻量的对比模块组成。实验结果表明，我们的模型在SNLI 和 MultiNLI 数据集上取得了当时最高的成绩，同时大大减少了参数数量和训练时间。此外，在 HardNLI 数据集上的实验表明我们的方法较少受到标注的人工痕迹(Annotation artifacts) 影响。
XYG3型泛函没有内置在主流的Gaussian、ORCA等程序中，因此需要一些其他方法来进行XYG3泛函的计算。我们曾经推送过两篇关于如何在Gaussian、PySCF、ORCA中实现XYG3泛函的计算。本文将在前文的基础上，更详细地介绍如何使用由张颖老师（XYG3泛函的主要开发者之一）开发的xDH4Gau程序来进行XYG3型双杂化泛函的计算。
算法：拉普拉斯金字塔是对原图像进行低通滤波和降采样得到一个粗尺度的近似图像，即分解得到的低通近似图像，把这个近似图像经过插值，滤波，再计算它和原图像的插值，就得到分解的带通分量，下一级分解是在得到的低通近似图像上进行，迭代完成多尺度分解。
算法：图像动态融合是以第一张图为主图，保留主图部分颜色信息和边缘信息，以第二张图为融入源，保留融入源部分颜色信息，动态调整融入比例。
卡尔曼滤波器，这是一种使用噪声传感器测量（和贝叶斯规则）来生成未知量的可靠估计的算法（例如车辆可能在3秒内的位置）。
在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：
空间域和频域滤波器通常分为四种类型的滤波器——低通、高通、带阻和带通滤波器。在本文中，我们为每一种滤波器提供了注释、代码示例和图像输出。
其实从 Amesp 发布之后就答应了要写 Gaussian-Amesp，然后一直咕到现在，直到前两天看到了有人写了 ase 与 Amesp 联用的方案，才赶紧把解析 Amesp 输出文件 Hessian 矩阵的部分折腾完，至此 Gaussian-Amesp 联用基本达到可用水平。此软件以 BSD 2-Clause License 开源于 GitHub Gaussian-Amesp
算法：高斯金字塔是信号的多尺度表示法，亦即将同一信号或图片多次的进行高斯模糊，并且向下取样，方向向上，逐渐丢失图像的信息，藉以产生不同尺度下的多组信号或图片以进行后续的处理。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。
换句话说，一枚公平的硬币有正面结果的概率（正面）p = 0.5。如果你掷硬币 20 次，平均值为 20 * 0.5 = 10；你会期望得到10个正面
3D 编辑在游戏和虚拟现实等领域中发挥着至关重要的作用，然而之前的 3D 编辑苦于耗时间长以及可控性差等问题，很难应用到实际场景。近日，南洋理工大学联合清华和商汤提出了一种全新的 3D 编辑算法 GaussianEditor，首次实现了在 2-7 分钟完成对 3D 场景可控的多样化的编辑，全面超越了之前的 3D 编辑工作。
描述了图像中每个像素点上强度变化最大的方向。我们可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。图像导数大多数可以通过卷积简单地实现：
图1 GauHuman可以快速重建(1~2分钟)和实时渲染(高达189帧每秒) 高质量3D人体。
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
在 OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数，一个是标准霍夫变换，另一个是概率霍夫变换。
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster ，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率。 作为一个流行的算法，GMM 肯定有它自己的一个相当体面的归纳偏执了。其实它的假设非常简单，顾名思义，Gaus
在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。
之前我们介绍过，在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。
笔者最近手头有一笔不到2万的经费，想着买一台服务器。奈何这点钱也买不到什么配置高的服务器，供应商那边就说要不配一台AMD的服务器试试。以前读书的时候，课题组零星买过一些AMD的服务器，笔者也试用过，效果一般，所以对AMD的CPU印象一直不太好，后来工作后也就一直买的Intel CPU的服务器。但近两年感觉AMD的CPU口碑越来越不错，就想着试一试吧。最近做了一些计算，感觉效果还不错。本文随便从文献里找了一个体系（J. Org. Chem. 2010, 75, 589–597一文SI中的第一个体系），在几台服务器上作了个对比。这个体系共151个原子，使用def2-TZVP基组时共2812个基函数，其结构如下图所示：
高小四，英文名G2C4，是Gaussian通过external关键词调用CFOUR的接口程序，进而可以在Gaussian中实现高级别post-HF方法的能量、梯度、频率计算，同时也避免了CFOUR结构优化必须用Z矩阵坐标、结构升级异常等问题。由于MRCC程序与CFOUR是无缝对接的，因此也可以通过CFOUR实现MRCC的各种更高理论级别的计算。 程序主页
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
能够做二分量赝势SODFT计算的程序里[1]，用的比较多的大概就是“西北大学化学系”[2]和“淘宝猫”[3]了，因为这两个程序的SODFT都有解析梯度，能够做结构优化。如果把平面波程序也算上，还有VASP。
选自GitHub 作者：Adam Kosiorek 机器之心编译 参与：Panda 神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一
这里原理推荐我以前C++图像处理的文章，如下：https://blog.csdn.net/column/details/eastmount-mfc.html
【导读】美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识，包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》，并提供视频，PPT，课程作业及其参考答案与代码，还有大量参考学习资源，是不可多得的统计学习课程。
2021 年，Facebook 将「元宇宙（metaverse）」作为公司主营业务，并将公司名称更改为 Meta。然而，这一年，随着 ChatGPT 的横空出世，生成式 AI 成为一个新的研究趋势，很多科技公司都将生成式 AI 作为公司重要研发业务。但 Meta 一直没有停止 VR/AR 的研究步伐。
该函数可以方便的为图像添加各种类型的噪声如高斯白噪声、椒盐噪声等。 参数介绍 image为输入图像数据，类型应为ndarray，输入后将转换为浮点数。 mode选择添加噪声的类别。字符串str类型。应为以下几种之一：
colorDim3List是一个数组，每个元素是一个3维数组。比如colorDim3List[0]就是红色（R）值构成的3维数组。
神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集（或特征）的神经网络：它可以选择特定的输入。设 x∈R
神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 01 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集（或特征）的神经网络：它可以选择特定的输入。设
势能面扫描是我们用Gaussian常做的计算，一般可以分为刚性扫描和柔性扫描。如果在柔性扫描中给定两个坐标，那么我们将会得到二维势能面。但是有时候我们只希望两个坐标同时变化得到一条势能曲线，这可以通过使用Gaussian中的GIC（广义内坐标）实现。本公众号之前也给出了一个可行的解决方案，见《在Gaussian16中同时扫描两个反应坐标》。但是之前方案的缺点是使用了Link1，在用GaussView打开输出文件时不能很方便地显示能量的变化趋势，这在找能量极大，极小点时会带来困难。因此这里给出了一个新的方案，不使用Link1，让势能曲线可以直观地显示出来。
论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Ruan_Gaussian_Context_Transformer_CVPR_2021_paper.pdf
在做项目的过程中，我发现如果根据 像素点 相对整张图片 的位置 设计 不同的 滤波核大小（即参数 ksize），就可以灵活地对整张图片实现 动态 高斯滤波 了。
深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。以如下场景为例，我们想用卷积网络对图像做分类，模型训练好后，在测试样本上计算出的预测概率/softmax很大，我们可以认为预测的置信度（model confidence）很高，测试样本极有可能属于某一类别，但是这一预测的不确定性是无法衡量的。如下图所示，即使我们的模型在生产场景中有很高的softmax，我们也无法确定模型有多大概率会在这次预测上会出现失误。
本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。
Lewis结构是简单而且经典的概念，但有些结构不能仅被一个Lewis结构有效描述。此时可以画出多个Lewis结构式，表明实际分子是这些Lewis结构的杂合体。描述同一个实际分子的Lewis结构称为共振结构，这种用多个共振结构描述同一个分子的行为称为共振。在我们学习有机化学的过程中，曾经遇到的一个例子就是吡咯的共振结构。
近日一篇“A guide to small-molecule structure assignment through computation of (1H and 13C) NMR chemical shifts”文章火爆网络，据作者看到的资料上看这篇论文自身的结果没有什么问题，但是，这篇论文附带了一份 Pyhon 程序，这个附带的 Python 脚本会出现一定问题。为了深入分析，作者第一时间下载了相关代码。
We just touched the surface of Gaussian processes. In this recipe, we'll look at how we can directly access the Gaussian process object with the correlation function we want.
Python中可以处理图像的module有很多个，比如Opencv，Matplotlib， Numpy， PIL以及今天要分享的SciPy。其他几个后续都会总结一下，今天主要是SciPy。SciPy是Python 中一个科学计算（线性代数，统计，优化等）的module，但它的功能不限于计算，还包括信号和图像处理。Python中科学计算比较有名还有Pandas，堪称数据处理中的“瑞士军刀”。其中Numpy和SciPy底层是用c语言实现的，所以速度很快，所以使用它们的频率非常高，经常会把数据处理成numpy数组
在处理图像时，有时我们需要图像的边界或通过边界得到一定的信息，如何有效而准确的找到这些边界并显示出来就了一个问题，而Canny算法则可以很好的解决它。
高斯平滑函数GaussianBlur():定义：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)
根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能，其支持OpenCV，也就不用在格外安装相关驱动包等，省了很多事情。
相关原理见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39424587
Mean Shift算法建立在核密度估计(kernel density estimation，KDE)的基础之上，它假设数据点集是从Probability Distribution中采样获取的，Kernel Density Estimation是从数据点集估计Probability Distribution的非参数估计方法。
Gaussian distribution of classification result of feature vector
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
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