Hard KMeans clustering is the same as applying a Gaussian Mixture Model with a covariance matrix, S,
二、计算实例 在Gaussian中，CASSCF方法可简写为CAS，并用两个数字表示活性空间，即CAS(n,m)，n表示活性空间中的电子数目，m表示活性空间中的轨道数目。
所有计算用Gaussian 16 C.01完成。 ? (1) 用CASSCF优化苯的基态结构。这一步建立在《用Gaussian做CASSCF计算》一文的计算基础之上。
笔者经常碰到小伙伴在用Gaussian软件计算涉及自由基的反应时，不清楚何时该加关键词guess=mix，何时不该加；也可能会有师兄/老师这样告诉新手：碰到自由基一律用guess(mix,always) 对UHF计算不熟悉的新手可以阅读本公众号发过的软件教程《用Gaussian做UHF计算》。本文中所涉及计算皆使用G16 A.03。
1、先打开gaussian09的文件夹图片2、打开seria0文件，复制好图片3、运行setup图片4、粘贴刚刚复制的数字图片5、点击确定图片6、Next图片7、选择要安装的位置图片8图片9、install 选择软件保存的目录，可以在安装位置下进行新建图片12、点击确定图片第二步运行下一个文件，同样的操作1、进入文件夹图片2、复制文本中的内容图片3、运行软件图片4、粘贴复制过来的代码图片5、确定图片6、选择上个gaussian09
functions function [ gaussian ] = gaussian( x, sigma, order, normalize ) if isempty(normalize == 0 gaussian = 1/(sigma*sqrt(2*pi)) .* gaussian_base; elseif order == 1 gaussian = -x. /(sigma^2*sqrt(2*pi)) .* gaussian_base; elseif order == 2 gaussian = - gaussian_base 1 && order_y == 1) gaussian2d = x .* y .* gaussian2d_base / (2*pi*sigma^6); end end
((1-label)' * log(1-h)))); end evalGaussian.m function g = evalGaussian(x,mu,Sigma) % Evaluates the Gaussian *(inv(Sigma)*(x-repmat(mu,1,N))),1); % exponent g = C*exp(E); % final gaussian evaluation end
In this recipe, we'll use the Gaussian process for regression. With a Gaussian process, it's about the variance and not the mean. However, with a Gaussian process, we assume the mean is 0, so it's the covariance function we'll need Getting ready准备工作 So, let's use some regression data and walkthrough how Gaussian processes work in scikit-learn process; emphasis is put on Gaussian, a reason it's so popular for general machine learning work.
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 Getting ready准备工作 Within the gaussian_process module, there is direct access to many of the correlation 在gaussian_process模块中，可以直接访问很多关联函数或回归函数，这意味着除了生成GaussianProcess对象，我们能只用一个函数生成这个对象。 from sklearn.datasets import make_regression >>> X, y = make_regression(1000, 1, 1) >>> from sklearn.gaussian_process
在《广义价键计算及初始轨道的构造》一文中我们曾提到在用Gaussian得到UHF自然轨道后，对应的fchk文件中会存在两组轨道。 本文来谈谈类似的一个问题——Gaussian中闭壳层和开壳层之间轨道的读取问题。文中所有的计算使用Gaussian 16 C.01完成。 首先看第一种情况，以闭壳层轨道作为开壳层计算的轨道初始猜测。 而如果去掉guess=read，用Gaussian默认的初始猜测，则需要25圈收敛。两者得到的能量相同。 对于第二种情况，从以三重态的收敛轨道作为单重态的初猜。 在当前的Gaussian版本中会使得计算变成非限制性的，因此不建议这样做。
由于G16推出了广义内坐标（GIC）功能，于是笔者便研究了一下官网的说明 http://gaussian.com/gic/ 琢磨出了一个同时扫描两个键长的文件模板。
高斯过程 Gaussian Processes 是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。 本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归 Gaussian Process Regression 基本原理、超参优化、高维输入等问题。 Cunningham - Gaussian Processes for Machine Learning），假设我们在周一到周四每天的 7:00 测试了 4 次心率，如下图中 4 个点，可能的高斯分布如图所示 /papers/mlss2012_cunningham_gaussian_processes.pdf 3.Martin Krasser's blog- Gaussian Processes https: /stable/modules/generated/sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor.html
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 把scripts中run-cfour.sh放入Gaussian当前计算的目录下，修改run-cfour.sh： 第4行是MRCC可执行程序的路径，如果不需要MRCC的功能，不用写。 把test中的Gaussian输入文件复制到run-cfour.sh同一目录下，把输入文件中的'G2C4/run-cfour.sh'改为'. 建议先用Gaussian调用CFOUR在HF/3-21G等较低级别做结构优化试算，完成一步优化就可停掉。 然后打开CFOUR的梯度文件GRD，根据里面的原子顺序，把Gaussian输入文件里的原子做相应调整。
所以，Gaussian YOLOv3它来了。论文地址为：点这里 。并且作者也开放了源码，地址为：点这里。所以本文就带大家来学习一下这个算法。 算法原理 YOLOv3回顾 ? Gaussian YOLOv3 将原始的YOLOv3的目标框输出加入高斯模型后，网络的输出变成了下图这样。 ? 可以看到Gaussian YOLOv3比YOLOv3的效果提升了很多，并且加入了Gaussian之后的YOLO效果在同等速度下达到了最优。 并且文中提到Gaussian YOLOv3有效的减少约%40的False Positive，提高了约5%的True Positive。 地址如下：点这里 后记 今天介绍了Gaussian YOLOv3，个人觉得这篇论文的思想是值得点赞的。从bbox的可靠性做文章有可能会是目标检测算法优化的又一重要方向。
在高斯中，可以使用Frank-Condon分析的功能来实现振动分辨的电子光谱的计算，其具体原理可参见Vibrationally-resolved electronic spectra in GAUSSIAN 计算使用Gaussian 16 C.01版本完成。 (1) 优化基态的结构，并做频率计算。 Spectrum ================================================== Band broadening simulated by mean of Gaussian
，实验表明我们所提出的基于 Gaussian self-attention 的 Gaussian Transformer 效果优于许多较强的基线方法。 先验概率示例: (a) 原始的 Gaussian prior；(b) 抑制到自身的 Gaussian prior 变种 图 4 展示了我们模型的整体框架。 其次，我们想要验证一下 Gaussian prior 的有效性。 MultiNLI 开发集上各 Gaussian transformer 变种的 Accuracy ? 表2. SNLI 测试集上 Gaussian Transformer 与其他模型的横向比较 ? 4 结论 针对自然语言推理任务的前人工作的不足，我们提出了基于 Gaussian self-attention 的 Gaussian Transformer 模型。
该基组用途请阅读卢天老师博文《使用Gaussian做镧系金属配合物的量子化学计算》，链接： http://sobereva.com/581 该基组（目前）有定义的元素范围为H-Kr，均为全电子基组，适用于全电子相对论计算 基组数据已做过un-normalized处理，可直接用于Gaussian自定义基组的计算。 这里解释一下为何输入文件有很多不常用的关键词： （1）高斯默认采用Gaussian function distribution，指定iop(3/93=1)则改为point nuclei charge distribution
其实从16版开始，Gaussian也支持二分量赝势SOHF、SODFT的能量和梯度计算，只是很低调，没有宣传。 Gaussian的二分量SCF方法是在GHF/GKS non-collinear框架下执行的，未考虑时间反演对称性，也不能用点群对称性。 Gaussian基组库没有二分量赝势，必须通过genecp或gen pseudo从输入文件读入。 获得二分量赝势的方法见 http://bbs.keinsci.com/thread-5573-1-1.html 需要注意的是，这些基组数据库都不支持Gaussian格式的二分量赝势输出。 建议先输出Gaussian格式的标量赝势，粘贴到Gaussian输入文件里，再输出其他格式的二分量赝势，把旋轨耦合部分手工加入到Gaussian输入文件相应的部分（建议找个具有列编辑功能的文本编辑器）。
一、简介 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》。 这个新的方案同样需要使用GIC，没有接触过GIC的同学可以在Gaussian官网上学习相关的资料 (http://gaussian.com/gic)。 综上，GIC是一个Gaussian中很有用的功能，GIC结合柔性扫描对过渡态搜索有很大的帮助。
在自动驾驶中，检测模型的速度和准确率都很重要，出于这个原因，论文提出Gaussian YOLOv3。 整体的思路类似于添加一个不确定性分支，没有带来过多的计算，设计十分巧妙，推荐大家阅读学习undefined 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 **论文: Gaussian YOLOv3: An Accurate ://arxiv.org/abs/1904.04620 Introduction *** 在自动驾驶中实时性和准确率都十分重要，论文为了增加检测算法的准确率，以及减少误判(FP)的出现，论文提出了Gaussian 主要跟IoU相关，是整体的不确定性，而相同的IoU有不同的相交方法，不能准确地代表单个bbox预测值的不确定性，而文中直接使用高斯模型来表示单个预测值的不确定性，是另外一种更细的维度，可以认为是一种补充 Gaussian YOLOv3 *** [1240] Gaussian modeling [1240] 使用单个高斯模型来分别预测$t_x$、$t_y$、$t_w$和$t_h$的不确定性，高斯模型计算如公式1，$\
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