快速泊松碟采样算法实现（Fast Poisson Disc Sampling）前(fei)言(hua)最近在看一些随机地图生成算法，涉及到生成Voronoi图，这需要提前在一个平面内随机生成一堆的点，这些点还要满足随机而且尽量均匀分布在平面上。一般文章都提到采用Lloyd Relaxation算法，不过这个算法比较复杂，消耗也比较大，后来看到这个快速泊松碟采样算法，也是用于生成一堆均匀分布的点的，
文章目录前言一、泊松亮斑实验原理简介1、现象2、半波带理论3、公式二、Virtualab仿真1、搭建光路2、探测器窗口大小确定三、结果展示1、改变圆屏半径2、改变探测器位置3、改变波长4、圆孔衍射5、巴比涅原理的一点说明四、关于高斯光束里的模式总结 前言本篇为大创团队的第五篇集体作品，针对物理光学的基础实验–泊松亮斑做出了探索和尝试。一、泊松亮斑实验原理简介1、现象当单色光照射在直径恰当的小圆板
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2024-01-10 21:45:50
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1、
泊松重建#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
#include <pcl\io\pcd_io.h>
#include <pcl\io\ply_io.h>
#include <pcl\point_types.h>
#include <pcl\kdt
作者丨Ziyue Wu一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境，还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错，如图像识别，语音识别。然而概率图模型更适用于inference的工作。这篇survey提供了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning, BDL）的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。本文的目录如下:1 Introductio
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2024-06-13 18:36:06
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目录Shadow MapCalcLightMVP函数useShadowMap函数Bias函数最终效果PCF两个采样函数PCF函数最终效果PCSSfindBlocker函数PCSS函数最终效果参考 先放上公式： 后面的积分项是我们在作业0中就做好的blinnphong项，我们要求的就是积分项前，等号后的可见项。 最终体现在代码中便是gl_FragColor = vec4(visibility *
最近在研究GWPR,参考了很多广义线性模型,特别是泊松回归的相关内容,知识琐碎且繁杂,做个笔记。泊松回归定义泊松回归(Poisson regression)是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析.泊松回归假设反应变量Y是泊松分布,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模.泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型.需要注意的是,对数线性模型和泊松回归模型并不完全相
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2023-10-10 17:40:36
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1.概述HashMap是日常java开发中常用的类之一，是java设计中非常经典的一个类，它巧妙的设计思想与实现，还有涉及到的数据结构和算法，，值得我们去深入的学习。简单来说，HashMap就是一个散列表，是基于哈希表的Map接口实现，它存储的内容是键值对 (key-value) 映射，并且键值允许为null(键的话只允许一个为null)。1.1 注意事项①根据键的hashCode存储数据。(St
Python包 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import power
from scipy.special import comb 相关知识Bernoulli Experiment (伯努利试验)对于一个试验（事件），如果重复发生的概率是独立的（互补影响），那么它是独立试验。特别的，如果这个试验只
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2023-09-17 00:02:36
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# 实现泊松过程的 Python 代码指南
泊松过程是一种常见的随机过程，广泛应用于排队论、统计学等领域。在这篇文章中，我们将通过一个简单的 Python 代码示例来实现泊松过程，并解释每一步的具体内容。
## 实现步骤
我们将实现泊松过程的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------
### 如何在Python中实现泊松回归
泊松回归是一种常用的统计方法，主要用于建模计数数据。对于很多初学者来说，想要实现泊松回归的代码，可能会感到无从入手。本文将提供一个详细的步骤以及具体的Python代码示例，帮助你实现泊松回归模型。
#### 流程概述
在实现泊松回归之前，我们需要明确整个流程。以下是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述
* 北京邮电大学电子工程学院 * 例3.7 设{X(t)，t≥0}是具有均值函数 的非齐次泊松过程， {Wn，n≥1}是其相应的等待时间序列。求Wn的概率密度。 解：当t>0时， 因此 对上式求导，得 * 北京邮电大学电子工程学院 * 第四节 复合泊松过程 定义3.5 设{N(t)，t≥0} 是强度为?的泊松过程，{Yk，k=1,2,…}
Python数据可视化:泊松分布详解一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。代码实现：# Poisson分布
x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k
pillar = 15
a = pl
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2023-11-21 17:46:28
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泊松分布Poisson Distribution目录泊松分布Poisson Distribution引言ProblemSolutionReference引言泊松分布是一个时间区间内独立事件发生的概率分布。如果λ是每一定时间间隔平均发生的次数,那么在该时间间隔内发生x次的概率计算公式:Problem如果一架桥上，平均每分钟有12辆车通过，求这座桥某分钟内有17辆或更多车辆通过的概率。Solution
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2023-06-09 19:59:55
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简介泊松重建是Michael Kazhdan等在2006年提出的网格重建方法，其文章题目为“Poisson Surface Reconstruction”。 Poisson-Rec的输入是带有法向量属性的点云数据（也可以有RGB信息），输出是三角网格模型，下面来直观的感受一下泊松重建的输入和输出：表面重建流程：1、构建八叉树：采用的是自适应的空间网格划分的方法（根据点云的密度调整网格的深度），根据
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2023-12-12 13:28:23
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这几天在家躲避疫情，闲来无事，写了这个多重网格法求解泊松方程的算法的代码。 多重网格法可能是目前为止解泊松方程最快的算法，n个格点需要n次计算就可以收敛，而快速傅里叶变换的收敛速度是n*logn, 共轭梯度法是n^2.。多重网格法可以方便的应对各种边界条件，这一点比傅里叶变换之类的谱方法要好得多。多重网格法可以这么理解。泊松方程化为差分方程后，每个格点都可以写成一个方程，因此得到一个方程组。使用迭
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2023-12-16 15:10:36
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当用与数据科学相关的必备统计只是武装自己时，很重要的须知内容之一是分布（Distribution）。正如概率的概念引出了数学计算，分布协助将隐藏的真香可视化。下面是几种必须了解的重要分布。1.泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布用于计算在一个连续时间间隔内可能出现的时间个数。比如，在任意一段时间内会接到多少通电话，或者有多少人在排队。泊松分布是一种离散型函数，这意味着事件只
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2023-09-23 20:57:39
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1. 泊松融合梳理： 图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 针对这个问题，有人提出了一种利用构造泊
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2023-11-07 00:46:22
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文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音Knuth算法首先，回顾泊松分布的函数：其中，是期望值，而则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是, 而观察函数图像，等效于一半指数函数，其中 另一方面，根据之前的关于 “泊松等待” 里介绍的，对于已发生的事件A，在接下来的时间里，随着时间增加，事件发生概率呈指数级下降。即有其中有这个限制条件存在。那么，假设打开快
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2023-10-26 13:58:10
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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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在raw image中，主要的噪声为两种，高斯噪声和散粒噪声，其中，高斯噪声是与光强没有关系的噪声，无论像素值是多少，噪声的平均水平（一般是0）不变。另一种是散粒噪声，因为其符合泊松分布，又称为泊松噪声，下图可见，泊松噪声随着光强增大，平均噪声也增大。 什么是散粒噪声？散粒噪声=泊松噪声=shot noise=poisson noiseShot noise存在的根本原因是因为光是由离散的
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2024-01-21 09:04:45
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