可以参考我知乎的文章：统计知识（一）MMD Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 - 卡兵的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/163839117基本思想一个随机变量的矩反应了对应的分布信息，比如一阶中心矩是均值，二阶中心矩是方差等等。如果两个分布的均值和方差都相同的话，它们应该很相似，比如同样均值和方差的高斯分布和拉普拉斯分布。但是
新旧虚拟DOM应该如何比对呢？react底层使用Diff（difference）算法来进行比对。我们知道，调用了setState方法时，数据（state，props）发生改变，就会进行比对。下面我们先来看看setState方法。setState方法是异步的，这样能够很好地提升react性能。假如我们要连续调用三次setState，变更三组数据，那么如果做三次虚拟DOM比对，更新三次页面。如果这三次
EM 算法求解高斯混合模型python实现
注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法？ 引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。E
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2024-05-16 20:15:35
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本文介绍了三种扩散模型变体：DDPM、Improved DDPM和DDIM。DDPM通过迭代去噪过程生成样本，但采样速度较慢。Improved DDPM新，推动了扩散模型在生成任务中的性能提升。
关于“ddpm、ddim和stablediffusion”之间的关系和区别，这是当前深度学习领域尤其是在生成对抗网络（GAN）和图像合成方面一个非常关键的话题。在这篇文章中，我将通过一个步骤清晰的流程来深入探讨这几个概念，希望能帮助大家更好地理解它们。
### 环境准备
在开始深入分析之前，我们需要做好准备工作，包括前置依赖的安装和硬件资源的评估。
前置依赖安装:
为了运行框架，你需要安装以
目录Awesome Oscillator (AO)计算操作Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)计算Step 1: Efficiency Ratio (ER)Step 2: Smoothing Constant (SC)Step 3: KAMA操作Percentage Price Oscillator (PPO)计算操作Percentage Volume
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2024-05-10 01:55:46
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模拟人的神经元建立的感知机模型。1.用神经元表示逻辑回归需要注意的是输入层有4个unit，实际输入为3个，x0表示偏置，设为1.2.神经网络主要是要注意每一层的偏置单元在向量化的时候对矩阵尺寸的影响。 从图中我们很容易将表达式转为矩阵相乘的形式。我们在写表达式的时候总是倾向于使用简化的表达，a=g(z)a=g(z), 其中z=θTXz=θTX, 所以在构建或者保存权重的时候要清楚权重矩阵的每一列或
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2024-04-25 15:26:46
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1.什么是CSS权重？css权重决定了哪个css规则会起重要，当多个规则被应用于同一个元素时，权重高的将会起作用（权重高代表优先级高）。在日常开发过程中，大家多少都遇到过这样的问题，写不同的css样式文件，结果产生相互覆盖的问题。本文将详细讲述一下css权重规则，便于大家避坑。2.CSS权重规则(级别由高到低)(1) !important 声明级别最高,但同时也会被important级别覆盖。 例
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2024-07-23 12:42:55
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影响网站权重的因素 1、网站或网页核心关键词在搜索引擎的排名 2、权威开放式目录的收录与否，比如：DMOZ、yahoo目录等 3、搜索引擎数据库中有多少连接指向该网站或网页 4、域名年龄；确切的说应该是域名被搜索引擎初次收录算起。 5、网站链接质量及数量 6、域名性质；很多SEOer都认同：org和edu的域名，搜索引擎给予的信任度高 7、内容坚持原
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2024-03-19 10:43:09
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文章目录1. 线性布局LinearLayout1.1 线性布局的权重2. 相对布局RelativeLayout2.1相对位置的取值3.网格布局GridLayout3.1权重4.滚动视图ScrollView总结 1. 线性布局LinearLayout线性布局内部的各视图有两种排列方式: ⭕️orientation属性值为horizontal时，内部视图在水平方向从左往右排列。 ⭕️orientat
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2024-04-12 11:56:29
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1.伪类选择符：它允许给html不存在的标签（标签的某种状态）设置样式，比如说我们给html中一个标签元素的鼠标滑过的状态来设置字体颜色：a:hover{color:blue;}.可以兼容所有浏鉴器的“伪类选择符”就是 a 标签上使用 :hover 了（其实伪类选择符还有很多，尤其是 css3 中，但是不能兼容所有浏览器），其实 :hover 可以放在任意的标签上，比如说 p:hover，但是它们
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2024-03-31 20:04:36
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关于如何计算亚马逊BSR，官方并没有一个确切的说法，也没有提供有关BSR的计算公式或方式。每小时，亚马逊都会根据当前和历史销售情况更新BSR数字。 从理论上来讲，影响卖家BSR的主要因素包括以下几方面：产品大类目：不同的类目，你可能会获得的BSR高低也会不一样产品子类目：竞争较小，你销售的产品需与子类目完全匹配销售频率：是确定BSR的另一个数据点，与你的产品的受欢迎程度相关销售近况：必须与销售
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2024-04-22 15:48:29
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之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
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2024-05-28 11:27:32
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对于一个网站来说,都会注重自己网站的权重,但是有好多站长也都不知道权重到底是什么东西,其实我也不是很了解,下面一篇文章是我在网上找到的,希望能够对各位站长有些帮助,并且在自己网站权重方面,有点认识,对自己的网站做出一些修改.
关于网站权重和网站排名：
1、网站权重不是排名，因为排名是以单页面为单位，而网站权重是一个整理的考量。
2、网站权重
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2024-05-17 09:33:14
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文章目录为什么使用卷积卷积常规卷积的应用CNN作用pytorch实现 为什么使用卷积 对于一个3层隐藏层的全连接来识别手写体图片（28*28），内存消耗1.6MB，对于当时来说过于庞大（16K内存） 借助生物学的概念，注重感兴趣的地方，称之为感受野，看到的区域也是图片中的一个小块。提出了卷积神经网络的概念，卷积也就是指局部的相关性。权重减少为原来的1/6。卷积一个共享权值的小滑块再图片上移动，对
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2024-03-19 13:53:42
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模型训练中，如果希望模型更偏向某一类数据或更聚焦于某一批样本，可以采用对数据类别和数据加权的形式达到上述效果。keras 默认设置下，样本的权重取决于其在数据集中的频率，即原始样本的分布。有两种方法可以对数据进行加权，而与采样频率无关。Tips：如下代码为方便测试跑通准备，分别构建了深度模型并加载了手写数字识别数据，可以直接忽略看后面~def get_uncompiled_model():
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2024-04-05 22:37:10
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5G网络将催生新一代的网站技术革命5G网络比4G网络的速度快数百倍，一部10G电影，用4G网络下载需要15分钟，而5G网络仅需要9秒，这就意味着，我们建站不需要考虑页面的大小打开的速度，可以为客户提供更好的浏览效果。 高清视频及动画将会广泛的应用于网站内容视频是更有说服力的更直观的展现方式，网站可以加载更多的，高清视频及动画视频，使得网站的内容表现更加丰富，网页的打开速度你可以忽略不计
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2024-04-26 11:32:14
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背景在全连接网络中，参数初始化应该满足以下两个条件： 1、各层激活值不会出现饱和现象； 2、各层激活值不位0.一般再训练SLP/逻辑回归模型时才使用0初始化所有参数，深度模型都不会使用0初始化所有参数1、随机正态分布一般而言，参数的初始值不能太小，因为较小的参数再反向传播时会导致过小的梯度产生，对于深度网络而言，会产生梯度弥散的问题，降低参数的收敛速度。np.random.randn(node_i
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2024-03-15 12:27:32
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假如从互联网上下载了200,000张图片，然后有获取了用户从手机APP上传的5,000张图片，这两种数据的比例是40:1。理论上，只要你训练最够大的神经网络，然后在205，000张图片上训练足够长的时间，这样就可以让你的算法，在网络图片和手机上传的图片上，都能有很好的识别效果。但是在实践中，相对于手机上传的图片，网络图片要多出40倍，这意味着，相比用5,000图片训练模型，我们要多耗费40倍(或更
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2024-08-19 09:50:57
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SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
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2024-08-02 07:59:31
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