一、测量不确定度来源 任何测量值都不是绝对准确的，最初使用误差来衡量 测量值与真值之间的差异。 误差=随机误差+系统误差，由于各种因素的存在，每次测量时 测量值与真值之间的差异应该有所同，但会介于一定范围内。误差值是个点值不
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2024-05-01 17:37:35
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目录一、SIFT综述二、sift算法详解 1、尺度空间极值检测1.1 尺度空间（Scale Spac
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2024-03-08 20:15:55
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# 如何在Java中实现不确定度计算
在软件开发中，我们往往需要处理不确定度（或称误差），特别是在科学计算和数据分析方面。今天，我们将一起学习如何使用Java实现不确定度计算。以下是整个内容的流程步骤。
## 流程步骤
下表展示了实现不确定度计算所需的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|----------|
文章目录2.1一元线性回归1回归方程的建立(1)问题提出(2)最小二乘原理(3)最小二乘估计的性质2回归方程的显著性检验(1)估计量的分布(3)统计量的构造再构造一个统计量F最后,构造一个统计量(4)回归方程的显著性检验i) r检验法i) r检验法2.2 多元线性回归 客观世界中普遍存在着变量之间的关系变量之间的关系可分为确定性的和非确定性的两种变量之间的关系可用函数关系来表达非确定性关系即所谓
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2024-06-22 12:26:15
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一、浮点数类型与数学中实数概念一致，带有小数点及小数的数字。浮点数取值范围和小数精度都存在限制，但常规计算可忽略。 取值范围数量级约-10308到10308，精度数量级10-16。二、浮点数运算的不确定尾数浮点数运算存在不确定尾数，但这不是bug。在很多编程语言都存在这样的问题，涉及计算机对数字运算的内部实现原理。print(0.1 + 0.3)
#结果：0.4
print(0.1 + 0.2)
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2023-11-24 05:45:33
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使用MATLAB进行贝叶斯准则检测贝叶斯检测原理前提假设代价因子: C00–信号发0，并且接收为0的代价 C10–信号发1，接收为1的代价 C11–信号发1，并且接收为1的代价 C01–信号发1，接收为0的代价 先验概率： PH1: 发送端，发送信号1的概率 PH0: 发送端，发送信号0的概率 概率转移机构： p(x|H1): 发送端发送1时，接收端接收到的信号的概率密度函数 p(x|H0):
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2024-04-10 04:52:17
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不确定推理： 推理：从已知事实(证据)出发，通过运用相关知识逐步推出结论或证明某个假设成立或不成立的思维过程 不确定推理：从不确定的初始证据出发，通过运用不确定的性的知识，最终推出一个具有一定程度不确定性但合理的结论的思维过程 不确定性的表示与度量： 知识的
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2024-09-24 15:47:49
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Linear Regreesion 在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。 线性回归： &nbs
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2024-05-19 07:11:37
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一个测量结果应有相应的表示测量结果质量的指标，以便于那些使用测量结果的人评定其可靠性。要测量就会有不确定度，测量结果的水平高低与测量结果的使用直接相关，所以测量结果的价值应有一个统一的度量尺度，国际上推荐使用的不确定度就是这种度量的尺度。【相关定义】 &nb
大物实验计算不确定度纯属牛马行为，本人在某次大物实验之后，面对众多数据，直接破防，索性一劳永逸，编程解决这种重复，不需要脑子的过程。使用python写了一个不确定度计算器，输入数据个数和数据以及B类不确定度，程序会计算所有的步骤，并且将关键信息打印出来，以便填写数据处理过程。# 导入数学和统计模块
import math
import statistics
import scipy
# 定义一个函
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2023-10-17 13:56:52
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前言通过前面几节我们对评估模型的不确定性有了一个大概的认识：多次预测的值围绕均值上下浮动的程度，也称为方差。这篇文章主要是介绍计算机视觉的回归任务里面如何计算epistemic uncertainty 和 aleatoric uncertainty，并且对回归任务给出了新的损失函数，对噪声数据有更好的鲁棒性，如果对不确定性不了解的话不建议直接阅读，文章有的地方表述并不友好，结合贝叶斯基础和程序观察
4.3基本图形绘制python代码：# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'sunzhilong'
import cv2
import numpy as np
image = np.zeros((600,600,3), dtype=np.uint8)
# 画椭圆
cv2.ellipse( image,
(int(image.sh
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2024-05-04 21:13:32
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python中的数据类型数据类型字符串字符串的格式化字符串运算符字符串函数字符串方法字符串的格式化组合数据类型集合类型集合操作符应用场景序列类型元组类型列表类型字典 数据类型浮点数在使用的时候，存在不确定尾数。因为二进制跟十进制的转化不完全，所以会存在尾巴 所以使用round(x,d) d代表要取多少位。在混合运算时，生成结果为最宽类型类型示例十进制0 1 2十六进制0X12 0x12八进制0O
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2023-08-31 14:24:19
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在大多数编程语言中，浮点数的表示方式非常类似于scientific notation：带有指数和尾数(也称为有效位)。一个非常简单的数字，比如9.2，实际上就是这个分数：5179139571476070 * 2-49其中指数是-49，尾数是5179139571476070。无法用这种方式表示某些十进制数的原因是指数和尾数都必须是整数。换句话说，所有浮点数必须是整数乘以整数2的幂。9.2可以是简单的
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2024-05-30 16:15:40
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Python中有六个标准的数据类型：Number(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Set(集合)Dictionary(字典)Python3 的六个标准数据类型中：不可变数据(3 个)Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组)；可变数据(3 个)List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。Tuple(元组)元组(tuple)与列
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2023-11-06 18:45:40
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一、浮点数及复数Python语言提供整数、浮点数和复数3种数字类型。浮点数 Python中的浮点数必须带有小数点，小数部分可以是0。例如100是整数，100.0就是浮点数。注：浮点数带来的“不确定尾数问题”：当浮点数进行计算时，由于计算机将浮点数存储为二进制。 例如当计算0.1+0.2时，0.1/0.2存储为二进制后并不完全等于0.1/0.2，因此加和之后结果接近于0.3，但并不完全等于0.3。p
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2023-09-21 09:02:31
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本教程涵盖以下主题：什么是预测不确定性，为什么您要关心它？不确定性的两个来源是什么？如何使用CatBoost梯度提升库估算回
原创
2024-05-19 22:28:29
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摘要 锂电池容量是评估电池健康状态的主要参数，但由于电池容量溯源体系还没有建立，无法明确容量测量精度，在实际测量过程中，如果引入锂电池模型当中将对整个锂电池模型的精度造成影响。本文在理解电池充放电原理的基础上，建立电池容量测量不确定度模型，定量分析影响电池容量测量的因素，提出基于不确定度分析优化锂电池等效电路模型修正方法，通过实际测量的充电工作电压、容量与模型计算的电压、容量相比较，判断
原创
2021-04-30 15:39:36
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有时可能需要 一个函数个数多值参数python两种 多值参数：参数名前增加 一个*元组参数名前增加 两个*字典一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字*args元组***kwargs字典*argsarguments 的缩写，有变量的含义kwkeywordkwargs键值对参数def demo(num, *args, **kwargs):
print(num)
print(ar
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2023-06-19 11:29:30
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0. 前提介绍：为什么需要统计量？ 统计量：描述数据特征0.1 集中趋势衡量0.1.1均值（平均数，平均值）（mean）{6, 2, 9, 1, 2}(6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 40.1.2中位数 （median）: 将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2当n为基数的时候
