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RSS订阅原创 狄利赫雷及他重要的研究成果
1837年，狄利赫雷提出了函数的现代定义，即如果变量 y 与变量 x 相关，使得根据某个规则，每个 x 值都对应唯一一个 y 值，那么 y 就是关于自变量 x 的函数。
2025-02-20 15:54:12
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原创 马尔科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo ，MCMC)算法原理及实现
使用scipy.stats.norm创建一个标准正态分布对象，均值为0，标准差为1。
2025-02-07 18:12:13
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原创 好文整理：统计学中常见的概率分布
常见概率分布-5-高斯分布（Gaussian distribution）-优快云博客深度学习中的高斯分布-优快云博客。
2024-09-29 17:21:12
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原创 Framelet Transform
需要定义 Framelet 的基函数。Framelet 基函数可以是通过组合不同的小波函数生成的。# 这里可以定义 Framelet 基函数，例如一些小波基函数的线性组合# 这是一个示例函数，具体实现需要根据具体的 Framelet 设计# 示例：正弦函数。
2024-08-29 10:31:24
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原创 NTIRE 2023 Challenge on Stereo Image Super-Resolution: Methods and Results
NTIRE 的全称为New Trends in Image Restoration and Enhancement Challenges，即“图像复原和增强挑战中的新趋势”，是CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)举办的极具影响力的计算机视觉底层任务比赛，主要涉及的研究方向有：图像超分辨率、图像去噪、去模糊、去摩尔纹、重建和去雾等。高效超分辨率（efficient super-resolution）；
2024-05-16 10:27:16
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原创 State-of-the-art，Benchmark和Baseline
比如，NLP任务中BERT是目前的SOTA，你有idea可以超过BERT。那在论文中的实验部分你的方法需要比较的baseline就是BERT，而需要比较的benchmark就是BERT具体的各项指标。指的是一个基准，也叫基线，简单来说就是用来对比的一个参照对象，人们往往通过用和baseline比较性能的方式来凸出自己新提出的算法的优势。在机器学习领域，baseline通常是一个广为人知的算法，可以是最基础同时性能又不错的算法，也可以是最先进、性能最好的算法（SOTA）。道理上是没有这个词的，不应使用。
2024-05-05 16:44:25
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原创 奇异矩阵（Singular Matrix）
如果A(n×n)为非奇异矩阵（nonsingular matrix） A满秩，Rank(A)=n.如果A(n×n)为奇异矩阵（singular matrix） A的秩Rank(A)＜n.Step1：看这个矩阵是不是方阵（若不是方阵，即行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和。|A|是否等于0，若等于0，称矩阵A为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵A为。如果A为奇异矩阵，则AX=0有无穷解，AX=b有无穷解或者无解。如果A为非奇异矩阵，则AX=0有且只有唯一。就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。
2024-04-30 22:12:58
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原创 2024.04 ADMM、NMF
NMF是非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization）的缩写，是一种常用的矩阵分解技术。NMF的主要思想是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，即将原始矩阵表示为两个或多个非负矩阵的线性组合。NMF在图像处理、文本挖掘、生物信息学等领域广泛应用，特别适用于处理非负数据的特征提取和降维。通过NMF，可以发现数据中的潜在模式和结构，从而实现数据的压缩、特征提取和数据可视化等任务。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization）
2024-04-23 17:52:06
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原创 引导式图像滤波
引导式图像滤波使用来自单独图像（称为引导图像）的上下文来影响图像滤波的输出。引导图像可以是图像本身，一个不同版本的图像，或完全不同的图像。Guided Filtering/Fast Guided Filtering/Weighted Guided Filtering/Gradient Domain Guided Image Filtering算法详解及复现链接。加权引导图像滤波器（WGIF）是在GIF的约束条件中，引入了边缘感知因子该因子，使得边缘在结果图像中保留得更好，从而有效减少GIF的晕轮伪影。
2024-04-22 17:11:21
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原创 Opencv-contrib-python模块——模版匹配、图形检测
返回一个二元组(contours,hierarchy)：contours：检测到的轮廓列表，每个轮廓是一个numpy数组；返回一个二维数组，数组的元素值表示模版在原图中每个区域的匹配程度。returnPoints：True表示返回值（凸包顶点坐标数组）的点为坐标，False表示返回的点为轮廓数组的索引。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直和对角线方向的轮廓，只保留重要的轮廓点。rho：霍夫空间中的极径分辨率，表示检测直线使用的半径步长。method：匹配方法，指定匹配模板的算法。
2024-04-22 15:37:07
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原创 最小二乘法进行曲线拟合
最小二乘法最早称为回归分析法。由著名的英国生物学家、统计学家道尔顿（F.Gallton）——达尔文的表弟所创。早年，道尔顿致力于化学和遗传学领域的研究。他研究父亲们的身高与儿子们的身高之间的关系时，建立了回归分析法。父亲的身高与儿子的身高之间关系的研究：1889年，F.Gallton和他的朋友K.Pearson收集了1078个家庭的身高、臂长和腿长的记录（散点图）企图寻找出儿子们身高与父亲们身高之间关系的具体表现形式。
2024-04-21 17:33:49
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原创 经典哲学思维工具——“奥卡姆剃刀”原理（Occam‘s Razor）
简单性在此指的是需要假设的实体、概念或理论越少越好，不要引入不必要的复杂性。在中世纪的经院哲学中，存在着一种倾向于将信仰和理性相结合的思想，这种思想认为，信仰和理性是可以互相协调和统一的，因此，人们试图通过理性的推理和分析来证明信仰的真实性。奥卡姆剃刀原理认为，在解释现象或问题时，应该尽量选择最简单和最直接的解释，而不应该引入不必要的假设或复杂性。在机器学习中，许多学习模型和评估指标都遵循了这一理论，该原理被应用于模型的设计和选择上，并试图通过简化模型或减少冗余信息来提高模型的解释能力和泛化性能。
2024-04-21 17:21:59
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原创 Python学习笔记
【格式】注：三行代码作用一样。【作用】声明该python文件是按照 “utf-8” 编码的。在python2中，默认采用ASCII编码，此时如果文件中出现中文，则程序会报错，即使中文在注释中，程序也会报错；如果想在python2中添加中文，则需要加入上面三行代码中的一个，以声明文件按照 “utf-8” 编码，从而支持中文字符。在python3中，默认采用 utf-8 编码，所以一般不用特意声明。
2024-03-06 12:27:38
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原创 最小二乘法求解的问题（Ordinary Least Squares）
通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用最小二乘法可以求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。目标函数 = ∑ (观测值 – 理论值)²「最小二乘法」是对过度确定系统（存在比未知数更多的方程组），以回归分析求得近似解的标准方法，在整体解决方案中，最小二乘法演算为各方程式的结果，并将残差平方和的总和最小化。
2024-01-28 08:55:39
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空空如也
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