描述 高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形
描述高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形。并为流传了
小时候就听过的一个故事是，高斯10岁的时候算出老师布特纳给学生们出的将1加到100求和的问题，并且布特纳刚叙述完题目，高斯就算出了正确答案。 不过据对高斯素有研究的著名数学史家贝尔考证， 布特纳当时出的是一道更难的加法题：81297+81495+81693+……+100899。 当然这也是一个等差数列求和问题（公差为198，项数为100），但更能反映高斯从小就注意把握更本质的数学方法这一特点。 贝
题目：
题目详情
高斯在上小学时发明了等差数列求和公式:1+2+..+100=5050。现在问题在于给你一个正整数n，问你他可以表示为多少种连续正整数之和？（自身也算）。 输入格式： 多组数据，每组数据一行，一个正整数n。 0<n<2000000000 输出格式： 每组数据一行，包含一个正整数，表示结果。
答题说明
输
问题提出实际生产过程中，出产投入使用之前，经常会评价某些参数是否有异常，然后再判断是否要重新检测。评价并不是简单的根据特定参数的阈值来的，而是根据宏观上产出群体的所有参数分布得出的。 比如生成飞机引擎，震动和热量参数，对所有出产的引擎进行测试，得到如下分布： 为了评价这种差异，定性分析如下： 高斯分布从上面的直观感受、定性分析可知越接近中心区域的越不可能是异常。为了定量分析，引入高斯分布。
申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
# Python中的高斯分布
在概率论和统计学中，高斯分布（也称为正态分布）是一种非常常见的连续概率分布，具有许多重要的性质。高斯分布在自然界、工程学、社会科学等领域中都有广泛的应用。在Python中，我们可以使用NumPy和SciPy等库来进行高斯分布的计算和操作，使得我们能够更方便地进行数据分析和建模。
## 高斯分布的定义
高斯分布的概率密度函数（probability density
1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
多元高斯分布多元高斯引入多元高斯图像多元高斯分布解决异常检测多元高斯分布定义多元高斯分布检测异常多元高斯模型和原始模型关系原始模型和多元高斯模型的选择 多元高斯分布以一个例子引入： 把这俩个特征单独拿出来都是符合高斯分布的，现有一个绿色的异常点，我们很难从x1和x2这俩个维度下去判别是否是异常点。 因为从左图看，正常数据是分布在椭圆范围内，我们使用的异常检测算法是从中心区域向外以正圆的形式扩
文章目录一、高斯消元法1 模板题II 高斯消元法解异或线性方程组二、求组合数1 递推预处理求组合数——N^22 预处理阶乘求组合数——NLOGN3 卢卡斯(Lucas)定理—询问次数少，数据范围暴大4 精确的计算组合数(非取模意义下)三、卡特兰数一、高斯消元法 学过线性代数的我们都知道，高斯消元法就是用来求解线性方程组的，对应到代码领域，高斯消元法可以在n^3的时间复杂度内求解n个未知数n个方程
1 #include "stdafx.h"
2 #include "highgui.h"
3 #include "cv.h"
4 #include <fstream>
5 #include <iostream>
6 using namespace std;
7 void example2_4( IplImage* image )
8 {
9 cvN
Python语言是一种解释型编程语言，它的程序结构由多条语句从上到下书写而成，每一行书写一条指令。如以下代码完成了从键盘读入两个整数，并输出它们的和。 在任何编程语言中，数据都要放置到变量中才能被指令处理，如上例的n1和n2就分别保存了两个整数，但是和大多数编程语言(如Java和C语言)不同，Python的变量是没有数据类型限制的，一个变量可以存放各种类型的值，这样极大的方便
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2023-09-04 17:28:50
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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Python Number(数字)Python Number 数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值，将重新分配内存空间。以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：var1 = 1var2 = 10您也可以使用del语句删除一些 Number 对象引用。del语句的语法是：del var1[,var2[,var3[....,varN]]
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2023-08-25 17:43:42
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pandas的基本功能:（1）具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构； （2）集成时间序列功能； （3）既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构； （4）数学运算和约简（如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行； （5）灵活处理缺失数据； （6）合并及其他出现在常见数据库（SQL等）中的关系型运算；pandas的数据结构：1.Series创建Series是一种类似
python求和函数sum()的使用示例发布时间：2020-11-21 11:59:04来源：亿速云阅读：59作者：小新小编给大家分享一下python求和函数sum()的使用示例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！我本来想算几个Int值相加的和，本以为很简单的事情，结果却很悲伤，例：>>>su
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2023-05-27 13:32:32
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OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的，中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同，这种方式看起来更符合”惯例”：身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑，
一、高斯消元的原理对于n元的m个线性方程组成的方程组，我们将其以矩阵的形式记录下来：a11 a12 a13 ...... a1n b1 a21 a22 a23 ...... a2n b2 ... ... ... an1 an2 an3 ...... ann bn然后进行初等行列变换，尝试构造出一个上三角矩阵，逐步使系数不为零的项减少；等最后只剩下一个系数不为零时，进行回代，逐步求出已知解。（详解过
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2023-08-24 17:17:20
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1、递归Recursion把某些问题分解为规模更小的相同问题，特点是在算法流程中调用自身 (1)数列求和（给定一个列表，返回所有数的和） 即不能用for也不能用while.数列求和可以分解为两个数的求和。用全括号表达式表示求和 (1+(3+(5+(7+9)))) 故数列的和=第一个数的和+余下数列的和， 只有一个数的时候就结束了 listSum(nunmlist)=first(numlist)+
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2023-08-12 09:55:09
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