目标跟踪：背景减除、粒子滤波、meanshift我们已经介绍了目标跟踪中最基本的光流算法 Encoder：【计算机视觉】3. 目标跟踪：光流法zhuanlan.zhihu.com
以及卡尔曼滤波 Encoder：【计算机视觉】4. 卡尔曼滤波zhuanlan.zhihu.com 这篇文章接着介绍一些目标跟踪中常用的算法。基于中值滤波的背景减除背景
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2024-05-07 13:04:44
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更多教程关注公众号《平面设计自习室》 素材： 更多教程关注公众号《平面设计自习室》 操作步骤： 1.首先我们打开需要做特效的图 2.然后复制一个图层，原图留作备份，把拷贝的图层重命名为“背景”，再复制一个命名为“人物”，并将人物图层隐藏 更多教程关注公众号《平面设计自习室》 3.接下就是要在背景图层上，使用套索工具移
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2024-08-27 13:11:35
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在正式开始之前，先上个效果图看看：很酷炫有木有？？？那么如何实现这个效果呢？首先，我做这个特效的基本步骤是这样的： 1.将若干个粒子随机分布在画布（canvas）上，并且给他们一个初始速度2.为了不让粒子离开画布的可视范围，当粒子移动到画布边缘时，会进行反弹3.设定一个最大距离，若粒子间的距离超过最大距离，便不会产生连线，若小于等于最大距离，则粒子间距越小，粒子间连的线就越宽，或者说颜色
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2023-08-18 23:11:15
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在Python中，径向分布函数常用于描述在高维空间中的数据分布情况，尤其在机器学习和统计学中，其重要性不言而喻。本博文主要围绕在Python中实现径向分布函数的问题进行探讨，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践等多个方面。
## 背景定位
### 问题场景
随着数据科学和机器学习的迅猛发展，数据的分布形态对于模型的构建和结果的解读变得愈发重要。径向分布函数在分析点数
# 实现径向分布函数的Python代码指导
径向分布函数（Radial Distribution Function，RDF）广泛应用于物理和化学领域，以描述某一特定点周围的原子或分子的分布情况。以下是实现径向分布函数的步骤及代码示例。
## 流程步骤
为帮助新手开发者理解整个过程，我们将整个实现流程分成几个主要步骤，具体如表格所示：
| 步骤 | 描述
正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布
# 绘制正态分布
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2023-06-30 22:40:12
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2021-10-18 11:40大家好，小编最近的课题需要输出RDF（径向分布函数），小编就去lammps官网及网络查找了如何用lammps输出RDF，小编就把自己学到的用法在这里跟大家分享，也算是小编学习过程中的一个笔记。 本教程也是小编现学现卖，不足之处请各位指出，希望能给读者提供一定的帮助，读者可结合实际需求，同时希望专业前辈提出不足，小编会和大家共同学习
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2023-11-13 07:10:07
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# 使用Python实现自由粒子的相空间分布
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python生成自由粒子的相空间分布。相空间是描述粒子状态的一个重要概念，它是在一个多维空间中表示粒子的所有可能位置和动量（或速度）组合。在本文中，我们将分步骤进行讲解，通过代码示例和可视化帮助小白开发者理解整个过程。
## 整体流程
我们将把这个过程分为几个步骤，以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述
# 使用Visio画径向基神经网络
## 简介
Visio是一款强大的流程图和图表制作工具，可以帮助开发者可视化和展示复杂的系统架构和算法。在本文中，我们将学习如何使用Visio来绘制径向基神经网络，同时教会刚入行的小白如何进行这个过程。
## 流程概述
下面是绘制径向基神经网络的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备Visio和模板 |
| 2
原创
2023-10-26 09:47:53
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# 粒子群搜索算法及其可视化
## 引言
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种仿生的优化算法，它模拟鸟群觅食的过程来寻找最优解。PSO 广泛应用于函数优化、神经网络训练和其他复杂系统的优化问题。本文将介绍如何使用 Python 画出粒子群搜索的动图，并通过一些例子解释 PSO 的基本概念。
## 粒子群优化算法概述
粒子群优化算法由一群“粒子”
原创
2024-09-02 04:23:38
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# Python画损失分布
## 引言
在机器学习领域，衡量模型性能的一种方法是通过损失函数。损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异，通常我们希望损失函数的值越小越好。为了更好地理解模型的性能，我们可以将模型在训练集和验证集上的损失函数值进行可视化，以便更好地分析模型的优劣。
在本文中，我将指导你如何使用Python来画出损失分布。我们将使用Python中的matplotlib库来实现这
原创
2024-02-17 04:13:30
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# Python画状态分布
在数据分析和机器学习领域，状态分布是一个非常重要的概念。状态分布可以帮助我们了解数据集中不同状态或类别的分布情况，有助于我们更好地理解数据、进行特征工程和选择合适的模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python来画出状态分布图，并分析数据集中不同状态的分布情况。
## 准备工作
在开始之前，我们首先需要安装一些必要的Python库，包括`pandas`用于数据处理
原创
2024-07-13 07:43:07
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# Python 画 T 分布的完整指南
在数据科学和统计分析中，T 分布是一种非常重要的概率分布。对于刚入行的小白来说，使用 Python 绘制 T 分布可能会有些困难。在这篇文章中，我们将一步一步地进行，帮助你轻松实现这个目标。
## 流程概述
我们可以将绘制 T 分布的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的 Python
原创
2024-09-28 03:42:17
77阅读
# 如何使用Python绘制特征分布
在数据分析和机器学习中，了解特征的分布情况非常重要。通过绘制特征分布图，我们可以直观地了解到数据的模式、趋势以及潜在的问题。本文将指导你如何通过Python来实现“Python画特征分布”的功能。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解整个流程。以下是一个简单的步骤表，以帮助你理清思路：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-17 05:35:40
234阅读
# Python画多个分布
Python作为一种强大的编程语言，在数据科学和统计分析中得到了广泛的应用。在数据可视化的过程中，通过绘制多个分布图，可以更清晰地比较不同数据集之间的差异与共性。本文将介绍如何在Python中绘制多个分布图，包括直方图和密度图，同时我们还会绘制一个简单的甘特图。
## 准备工作
首先，你需要确保已经安装了必要的Python库。下面是可以使用的库：
- `nump
场景：已知mean和variance，绘制正态分布曲线。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import math
#正态分布的概率密度函数。可以理解成 x 是 mu（均值）和 sigma（标准差）的函数
def normfun(x,mu,sigma):
pdf = np.exp(-
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2023-07-01 09:45:14
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# Python画正态分布的图
正态分布（也称为高斯分布）是统计学中最重要的分布之一，广泛应用于自然科学、社会科学和工程技术领域。在Python中，使用`scipy`库可以方便地生成正态分布的图形。
## 什么是正态分布？
正态分布是一种连续型的概率分布，以钟形曲线的形式呈现。其特点是均值（μ）和标准差（σ），决定了曲线的位置和形状。
正态分布的概率密度函数（Probability Den
原创
2023-07-29 15:39:58
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大气气溶胶期末复习笔记 文章目录大气气溶胶期末复习笔记（一）大气气溶胶（二）来源2.1 直接注入2.2 二次生成新粒子生成事件的判断（三）气相粒子核化过程3.1 物理过程3.2 化学过程（四）气溶胶尺度分类4.1 各个尺度粒子的来源（五）气溶胶尺寸特征（各种等效粒径）5.1 动力学等效直径5.2 斯托克斯等效直径5.3 光学等效直径（六）浓度谱分布6.1 计算（七）主要的化学组成（八）污染源解析8
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2023-12-15 17:01:34
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%matplotlib inlinePopulating the interactive namespace
from numpy and matplotlib
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.random import randn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pypl
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2024-06-10 09:16:02
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卡尔曼滤波、粒子滤波的滤波含义filtering is weighting（滤波即加权）。滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。其实卡尔曼、粒子是叫估计器estimator。估计estimate当前值叫滤波filtering，估计过去叫平滑smoothing，估计未来叫预测prediction。不过为了方便，往往就叫滤波器了。明确一下插值、滤波、预测这三者的区别或许能解答题主的疑惑插值，就是用
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2024-10-16 11:24:29
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