简单理解，扩散模型如下图所示可以分成两部分，一个是 forward，另一个是 reverse 过程：
在之前的GAN的时候，有一个非常大的问题，那就是GAN生成的图像缺乏多样性，它是以生成器生成的图像能骗过判别器为目标的，而不是以生成丰富的图像为目标的。有关GAN的理论部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的对抗神经网络。
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。
在两周前的 BBL 上，我给团队介绍了 bitcoin，相关的 slides 见： github.com/tyrchen/unchained 其中花了点时间谈论了 quantum computing
AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。
根据题意，需要爬 n 阶楼梯才能到达楼顶，并且每次只能爬1或2个台阶，问有几种方法？
TOPSIS （Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution ）模型中文叫做“逼近理想解排序方法”，是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是一种距离综合评价方法。基本思路是通过假定正、负理想解，测算各样本与正、负理想解的距离，得到其与理想方案的相对贴近度（即距离正理想解越近同时距离负理想解越远），进行各评价对象的优劣排序。具体步骤及概念如下：
发布于 2018-08-19 12:42 更新于 2018-08-20 23:58
第一种：双重for循环 使除数与被除数个个计算，效率极低 public void test1(int n){ long start = System.currentTimeMillis(); //取开始时间 int num=0; boolean sign; for(int i=2;i<n;i++){ if(i % 2 == 0 && i != 2 ) continue; //偶数和1排除
在没有官方支持时，小程序中的位置获取，可以采用腾讯地图，高德地图，百度地图都可以，但是你需要先通过小程序的wx.getLocation 获取当前的经纬度，然后再借助第三方地图提供的webservice API ，自己在后端实现一个根据经纬度获取当前位置的接口，然后供小程序调用。
Stable Diffusion 进行 AI 绘画，采样器存在的价值就是从噪声出发，逐步去噪，得到一张清晰的图像。
这篇论文探讨了一个当前在图像合成领域中的核心问题：如何在保持生成图像质量的同时，减少计算资源的消耗。目前的先进扩散模型，如Stable Diffusion和DALL·E 2，虽然能够生成接近真实的高质量图像，但它们对计算资源的需求非常高，这在一定程度上限制了它们的应用范围和可达性。例如，Stable Diffusion 1.4版本的训练就耗费了150,000 GPU小时。
图像超分辨率（SR）是低层次视觉中的一个基本问题，旨在从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。由于真实场景中降解模型的复杂性和未知性质，这个问题严重缺乏明确性。最近，扩散模型在图像生成方面取得了空前的成功。此外，它还展现了在解决几个下游低层次视觉任务方面的巨大潜力，包括图像编辑、图像修补、图像着色等。一种常见的方法包括将低分辨率图像插入当前扩散模型（例如DDPM）的输入，并从头开始在SR训练数据上重新训练模型。另一种流行的方法是使用一个无条件预先训练的扩散模型作为先验，并修改其逆向路径以生成预期的高分辨率图像。不幸的是，这两种策略都继承了DDPM基础的马尔可夫链，这种方式推理效率低下，通常需要数百甚至数千个采样步骤。尽管已经开发了一些加速技术来减少推理中的采样步骤，但它们不可避免地导致性能显著下降，导致图像过度平滑的结果。因此，有必要设计一个新的扩散模型用于SR，同时实现高的效率和性能。 基于上述动机，本文提出了一种高效的扩散模型，用一个较短的马尔可夫链实现在高分辨率图像和其对应的低分辨率图像之间进行过渡。马尔可夫链的初始状态收敛到高分辨率图像的近似分布，而最终状态收敛到低分辨率图像的近似分布。为实现这一点，本文精心设计了一个过渡核，逐步地移动它们之间的残差。与现有基于扩散的SR方法相比，这种方法更高效，因为残差信息可以在几十个步骤内快速传输。此外，这种设计还允许对证据下界进行解析和简洁的表达，从而简化了训练优化目标的引入。基于构建的扩散核，本文进一步开发了一个高度灵活的噪声序列，控制每一步中残差的移动速度和噪声强度。这种序列通过调整其超参数促进了恢复结果的保真度和真实性之间的权衡。
前言 本文集中前面主要介绍了离散数据的傅里叶变换，并且得到了较好的效果！那既然有了傅里叶变换这个工具，为什么还需要小波变换呢？因为：傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率，但不能告诉你这些频率的信号出现在什么时间！也就说明：如果信号是”时变”的(频率随着时间是改变的)，那么单纯用傅里叶变换所能反映的信息就十分有限了！因此，针对时变信号，我们使用小波变换。图1展示”时变信号”与”时不变信号”区别：
作者简介 孙咸伟，后端开发一枚，在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。 携程运动是携程旗下新业务，主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时，接触到elasticsearch（简称es）搜索引擎。 我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。 如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的
在本文中，我们将深入探讨机器人学的两个核心概念：正运动学和逆运动学。这两个概念是理解和控制机械臂运动的基础。通过一个具体的7轴机械臂实例，我们将详细介绍如何计算机械臂的正运动学和逆运动学。我们首先会解释正运动学和逆运动学的基本概念和数学原理，然后我们将展示如何应用这些原理来计算7轴机械臂的运动。我们的目标是让读者对机械臂的运动控制有一个深入的理解，并了解如何在实践中应用这些知识。
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前，它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是，这些模型是令人印象深刻的图像生成模型（例如 Dalle2 和稳定扩散）背后的驱动力。我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. Neural Networks (part one). 本文将先定义神经网络的代价函数，然后介绍逆向传播(Back Propagation: BP)算法，它能有效求解代价函数对连接权重的偏导，最后对训练神经网络的过程进行总结。 5.1
1.百科 TF-IDF 2.源代码 系统环境 python 3.6 scikit-learn==0.19.1 # utf-8 import os import math import numpy as np ''' 不使用NLTK和Scikits-Learn包，构建文本向量空间模型 reference： https://mp.weixin.qq.com/s/DisMF8frY2pkpGMfrWk4Wg ''' def load_doc_list(file): with open
官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html
图像到图像转化(I2I)任务旨在学习一个条件生成函数，将图像从源域转换到目标域，同时保留源域内容并迁移目标概念。
MCBrowserViewController实例化后，直接弹出，这个类内部会负责查找设备并建立连接。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解。
本文实例讲述了Android使用API实现图像扭曲效果。分享给大家供大家参考，具体如下：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 sqrt函数是什么函数?sqrt函数怎么使用呢?对于这两个问题，相信这是很多第一次看到该函数人最先想到的问题，当然这两个问题也是了解该函数最主要的方面。因此今
A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。
本章我们先介绍软件测试的基本概念。为什么需要测试软件？一个测试软件如何运转的？如何判断测试是否成功？如何判断是否测试足够？在本章中，我们将回顾这些重要的概念，并同时熟悉Python的基本用法。 简单的测试 让我们从一个简单的例子开始，您希望实现平方根函数 。（让我们暂时假设环境没用这一个小功能）在研究了Newton-Raphson方法之后，提出了以下Python代码，通过my_sqrt()函数计算平方根。 def my_sqrt(x): """Computes the square root of
【分析】：此此题可以考虑三种思路，（1）利用拉格朗日中值定理进行计算，（2）利用反三角函数的差的展开公式对原式进行变形，再利用等价无穷小得出，（3）利用洛必达法加上泰勒展开求解。
Uniswap 协议是一组原生的 ETH 的智能合约，它可以实现 ERC20 代币与 ERC20 代币的交换, 以及 ERC20 代币与 ETH 之间的的交换。
定义：设 $A, B \in \mathbb{C}^{n \times n}\left(\right. 或 \left.\mathbb{R}^{n \times n}\right)$，若存在$U \in U^{n \times n}\left(\right. 或 \left.E^{n \times n}\right)$，使得
在上一篇博客中，我们用矩阵的语言介绍了量子计算中基本量子单元——量子比特，与量子门操作的相关概念。通过对量子态的各种操作，相当于传统计算机中对经典比特的操作，就可以完成一系列的运算了。但是量子计算的一个待解决的问题是，所有存储在量子态中的信息是没办法从经典世界直接读取的，只能通过量子测量，使得量子态坍缩到经典比特之后，才能够在经典世界里进行读取。
在前面的系列文章《我的数学学习回忆录——一个数学爱好者的反思（二）》中，我从宏观层面回忆了我的数学学习历程和反思。其实，我和数学之间还有很多很多意识流一样的交流和故事，它会时不时在我的生活中可爱地蹦跶出来。有时源于突然记起的公式，有时源于工作生活中联想回去的特定场景。它代表着我那时候的记忆定格以及以我今天的思维碰撞后的结果，有时能擦出令人惊喜的思维火花。
最近想做一个简单的地理位置分析，比如获取一些城市公交站点对应的geohash，geohash其实是将平时常见的经纬度进行了降维，这样可以进行类似附近的餐馆等内容的分析。
一道积分计算题（暴力因式分解） 计算积分 \displaystyle \int \dfrac{dx}{x^8+x^4+1} 解析：分解因式，将原式拆分成积分和， x^8+x^4+1=(x^4+1)^2-x^4=(x^4+x^2+1)(x^4-x^2+1) x^4+x^2+1=(x^2+1)^2-x^2=(x^2+x+1)(x^2-x+1) x^4-x^2+1=(x^2+1)^2-3x^2=(x^2+\sqrt{3}x+1)(x^2-\sqrt{3}x+1) 带入，则有 \begin{align*}&\df
接力题典 1800 曲线积分和曲面积分 第三节 对面积的曲面积分 知识点： 性质：轮换对称性 计算方法：（1）特殊替代法 （2）二重积分法 1. 计算 I=\underset{s}{\iint}(x^2+y^2+z)dS ，其中 S 是圆锥面 z=\sqrt{x^2+y^2} 介于 z=0 和 z=1 之间的部分. 解：由曲面 S:\sqrt{x^2+y^2} 投影到 xOy 面上的投影为 D:x^2+y^2\leq 1 ， dS=\sqrt{1+z^{' 2}_{x}+z^{' 2}_{y}}d\si
功 能: 计算一个非负实数的平方根 函数原型: 在VC6.0中的math.h头文件的函数原型为double sqrt(double); 说明：sqrt系Square Root Calculations（平方根计算），通过这种运算可以考验CPU的浮点能力。 头文件：math
Denoising Diffusion Probabilistic Model | Code Analysis
本题在考研以及竞赛中是非常老的题型，综合运用中值定理以及极限的计算来进行考察，注意式子的变形。
利用前面学习的循环和函数，来实现 Sqrt(x)。并且与math.Sqrt(x)的结果做一下比较。 这个很有意思，所以，把中间不断带入的变化值都打印出来。 使用牛顿法来实现。牛顿法是同选择一个初始点z
文章目录 一、斐波那契数列求解 二、无重根下递推方程求解完整过程 一、斐波那契数列求解 ---- 1 . 斐波那契数列示例 : ( 1 ) 斐波那契数列 : 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 , \cdots ( 2 ) 递推方程 : F(n) = F(n-1) + F(n-2) 描述 : 第 n 项等于第 n-1 项 和 第 n-2 项之和 ; 如 : 第 4 项的值 F(4) = 5 , 就等于 第 4-1=3 项的值 F(4-1)=F(3) = 3 加
C++库中有多种函数可用于计算数字的平方根。最突出的是使用 sqrt。它以双重作为论据。 header 定义了另外两个内置函数，用于计算一个数字（sqrt 除外）的平方根，该数字的参数类型为float和long double。因此，用于计算C++平方根的所有函数都是：
数学上有一个常用神秘专有名词“基”，那么什么是“基”呢？举个例子：在平面直角坐标系中的的一个点(x, y)的坐标可以表示为x\cdot{(1, 0)} + y\cdot{(0, 1)}，这里的(1, 0)$和$(0, 1)就是二维直角坐标系中的基，因为任意的点都可以通过这两个向量的加权进行表示。
导读：近日，国际顶级设计自动化大会DAC大会公布DAC 2020会议议程和论文名单，由百度安全发表的《DRAMDig: AKnowledge-assisted Tool to Uncover DRAM Address Mapping》成功入选。
二战后，世界各国急于恢复和振兴经济，20世纪60年代，日本提出了科技兴国和大力发展制造业方针：“一代引进、二代国产化、三代改进出口、四代战略国际市场”。并对机床、汽车、电子、光学设备和家电等行业的发展给予优惠政策。日本政府和企业普遍认为对别国先进产品和先进技术的引进、消化、吸收、改进和挖潜，是自身发展的一条捷径。
日常业务实践中，经常会将一些问题抽象化为数学方程，对于一些简单的方程可以手动计算解决，但如果方程比较复杂，手动求解又过于繁琐的情况下，则可以利用Python的sympy进行方程求解。
这段代码首先包含了必要的头文件，然后声明了一个变量 number 并赋予一个正数值，接着安全地调用了 sqrt() 函数，最后打印出了结果。
的重要极限，虽然直接看不出来，但是可以观察凑出来。再用等价无穷小。接着对分子有理化，同时乘以一个公因式
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