很多概率结论或概率问题结果是符合直觉的。"概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来"——拉普拉斯 随机事件间的关系：互斥（互不相容）、对立：两事件样本点集合间的关系相互独立、线性相关：事件间的依赖关系 概率定义、条件概率、全概率、贝叶斯公式随机试验（E）：对不确定的现象（随机现象）中客观事物进行观察的过程。如抛掷一次色子。样本空间（Ω）：Ω=
一、项目整体框架图二、项目整体描述边缘计算网关项目主要实现了智能家居场景和工业物联网场景下设备的数据采集和控制。 整个项目分为三大层：用户接口层、网关层、设备层。 其中用户层通过QT客户端、WEB界面及阿里云提供数据展示和用户接口。 网关使用虚拟机代替，基于Linux系统开发，起到数据中转作用，向下对接设备，向上对接客户端及云。 设备家居设备使用STM32单片机自主开发，工业设备使用m
摘要： 区块链本质上是一种基于分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术相结合的新型应用模式。边缘计算是一种在靠近数据源侧，提供集成网络、计算、存储和应用等核心功能的综合性平台，是5G网络重要基础设施之一。首先介绍了区块链的关键技术、基本类型和标准进展情况及开源社区情况，进而结合边缘计算技术和特性对二者融合发展的可行性进行研究。最后列举了区块链+边缘计算融合
上次我们讨论了边缘计算，并用无人零售和边缘计算的例子，说明了边缘计算的便利性。但是边缘计算，也有很多限制。硬件资源限制边缘设备通常具有有限的计算、存储和网络资源。这种资源限制使得在处理大量数据或执行复杂任务时，边缘设备可能无法提供与云数据中心相当的性能。硬件更新换代的成本和时间也是限制因素。随着技术的不断进步，边缘设备需要定期更新以维持其性能，但这可能涉及大量的资本支出和运营中断。网络带宽与延迟：
随着物联网领域的快速发展，5G和边缘计算成为了备受关注的两种技术。它们都能够帮助物联网设备更快速、更高效地传输和处理数据。然而，这两种技术的性价比却存在一定的差异。因此，在物联网领域中，5G和边缘计算哪个性价比更高呢？本文将从定义、优劣势等方面对这两种技术进行比较。首先，我们来了解一下5G技术。5G是第五代移动通信技术，它能够提供更快的网络速度、更低的延迟和更高的容量。由于物联网设备的数量和复杂性
融合概念提出与先行 ● 融合概念提出与先行 融合处理器是指CPU主动将GPU等单元整合在芯片内部，并且通过统一的总线控制模式让系统将其识别为一颗处理器。不过鉴于CPU和GPU功能单元的巨大差异、指令集的完全不兼容性，融合工作的开展是非常艰难的。但是畅想未来的融合发展和应用将因为处理器融合得到巨大性能提升，融合处理器也因此成为业界关注的焦点。 目前的融合处理器市场上，Intel有
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2024-05-22 15:38:09
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本文作者：中国联通智网创新中心云边协同小组：常乐/栗霖/赵斌/隗英英随着5G的到来，边缘应用的数据量和终端的数量迅速增长。根据IDC预测，到2023年，全球联网设备将会达到489亿，大部分数据都在终端形成、积累，传送到云端，进行数据处理，再返回到终端指导业务。这一系列动作将对网络带宽产生数百Gbps每秒的超高需求，不仅会存在延迟，还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题，用户体验无法保障。因此需
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2024-05-24 10:16:14
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# 边缘密度函数与边缘分布函数的关系及实现
在概率统计的领域，边缘密度函数和边缘分布函数是我们分析多变量分布时的核心概念之一。本文将通过理论介绍和Python代码示例，帮助读者理解这两个概念，并展示如何计算边缘分布函数。为了更好地理解整个过程，文章的中间部分还包含一个流程图。
## 一、基本概念
### 1.1 边缘密度函数
边缘密度函数（Marginal Density Function
在互联网时代，每天都有新的概念诞生。就像今天提到的边缘计算。边缘计算，与云计算，是同一个体系下的相对概念。他们的标准化概念各位可以自行百度，通俗的来讲，云计算是公用大脑，边缘计算是分布式大脑——举个最简单的例子，一群学生围着导师共同做一个项目，如果学生们有不会的、不懂的，都提交给老师来处理，就是云计算。学生只负责干自己的事儿就行了，需要数据从老师那里获取，老师那里可以存储和计算最核心的数据。无论哪
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2024-05-05 11:34:55
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Canny边缘检测简介：1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘
Canny边缘检测的概念 OpenCV函数用于：cv2.Canny() 步骤：高斯模糊 - GaussianBlur灰度转换 - cvtColor计算梯度 – Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像Canny边缘检测：是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰·F·坎尼于1986年开发的。这是一个多阶段的算法。1、降噪由于边缘检测对图像中的噪声很敏感，第一步是用5x5高斯滤波器去除图
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2024-03-04 12:04:45
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全球TMT2020年10月29日，近日，首款符合OTII标准的边缘服务器浪潮NE5260M5在海外权威服务器专业评测网站ServeTheHome(简称STH)进行了深度评测，获得9.2分高分。STH是海外数据中心领域极具影响力的行业媒体，会定期对市场关注的产品进行拆机实测。尺寸是NE5260M5最重要的一个特色。NE5260M5是专为19英寸机架设计的2U服务器。尽管2U服务器非常普遍，但该服务器
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2024-08-19 22:12:54
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今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。1、能用矩阵计算的就用矩阵计算，不能用矩阵计算的想方设法也要往矩阵计算上靠。2、少用循环，尤其是避免多重循环嵌套，尽量用向量化的运算来代替循环操作。在必须使用多重循环的情况下，若各层循环执行的次数不同，则在循环的外层执行循环次数少的，内层执行循环次数多的。3、在定义数组
一、什么是Adreno GPU SDKAdreno GPU SDK是高通技术公司的产品。使用Qualcomm®Adreno™SDK，您可以充分利用Adreno GPU提供的图形和计算能力。定制的Adreno GPU集成在高通技术有限公司的高通®Snapdragon™处理器中，为移动设备提供沉浸式二维和三维游戏体验。该工具包包括工具、库、示例、文档和用于快速跟踪开发的教程。您可以利用这些资源来帮助确
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2024-04-25 12:44:07
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GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器。深度学习中的大规模矩阵和张量运算是计算密集型的，正是GPU的张量核心赋予了GPU这一计算工具在深度学习中的强大性能。张量核心简介张量核心是GPU（图形处理单元）中的特殊硬件单元，专门用于高效执行矩阵和张量
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）云计算与大数据研究所联合首批百家成员单位正式启动“可信边缘计算推进计划” （TEI, Trusted Edge Computing Initiatives），旨在推动边缘技术发展，加速行业应用落地，构建可信、开放边缘生态。在可信边缘计算推进计划第二批项目中，天翼云边缘函数、边缘安全两个项目成功入选。天翼云“边缘函数技术规范”项目入选边缘原生类别计
原创
2022-11-08 11:34:04
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sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根据图像的一次导数计算图像的边缘
close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )
close_edges_length ( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmpli
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2017-07-27 22:32:00
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平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。第一部分，高斯滤波原理高斯滤波是一种线性滤波器，能够较好地平滑与抑制图像噪声，与均值中值滤波一样，高斯滤波也是对图像像素进行平均的一个过程，但不
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2023-10-14 23:03:00
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GPU 优化简介原文 - An Introduction to GPU Optimization采用 GPUs 加速简单的计算任务.计算机处理的很多任务都会遇到大量的计算，耗时较多的问题；而且，随着数据集越来越大，耗时将更多. 解决方法之一是，使用线程(threads).这里简单介绍 GPU 加速的工作模式，并通过 GPU 任务的一个简单 API 代码来说明其加速效果.首先，看一个矩阵相乘的例子.
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2024-02-23 10:16:08
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目录1. Sobel算子2. Scharr算子3. Laplacian算子4. Canny算子1. Sobel算子对于Sobel原理，此处不进行介绍，百度一搜很仔细，但我们需要知道Sobel的是一阶微分算子，也就是图像的一阶导数，根据导数的定义，变化越明显的地方，梯度也大，自然也就对应了图像的边缘。Sobel的核分为了x方向和y方向两个：Gx = [[-1,0,1],[-2,0,2],
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2024-10-10 09:07:02
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