在之前的文章里面，我们介绍了Cook-Torrance BRDF，这是一种常见的用于表现PBR的光照模型。今天我们想要解决的问题是，在该BRDF下，给定物体材质的粗糙度（roughness），该如何生成符合该粗糙度的采样方向呢（这对于路径追踪采样生成入射光、IBL算法中采样计算radiance都很重要）？法向分布函数（NDF）对GGX的采样主要是针对它的法向分布函数NDF来进行的。在之前的文章中，
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2024-03-16 22:36:28
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各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念1、标准差：三种分布1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。 2、t分布 3、F分布三种检验1、卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，
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2024-01-02 23:32:12
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Multinoulli 分布, 指的也是单个离散型随机变量, 可以随机地取 k 个不同的状态, 在每个状态上的概率用 pi 来表示. 因此 Multinoulli 分布可以用一个 k−1 维的向量 p 表示, 因为这个分布只有 k−1 个自由度，。在 ML 中, Multinoulli分布常用来表示 classification 的 k个类, 而class之间一般是没有可比可计算性的, 因此我...
原创
2021-08-13 09:51:40
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正态分布、卡方分布、t分布、F分布是什么 一、总结 一句话总结： 正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的高斯分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。 二、正态分布、卡方分布、t分布、F分布是什么 具体可以去参照这篇博客：
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2020-11-05 11:07:00
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T分布：温良宽厚 命名与源起 “t”，是伟大的Fisher为之取的名字。Fisher最早将这一分布命名为“Student's distribution”，并以“t”为之标记。 Student，则是William Sealy Gosset（戈塞特）的笔名。他当年在爱尔兰都柏林的一家酒厂工作，设计了一种后来被称为t检验的方法来评价酒的质量。因为行业机密，酒厂不
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2024-02-28 13:51:08
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统计学的一个主要任务就是研究总体和样本之间的关系。这种关系可以从两个方向进行：（1）从总体到样本的方向，目的是要研究从总体中抽出的所有可能样本统计量的分布及其与原总体的关系，即抽样分布（2）从样本到总体的方向，从总体中随机抽取样本，并用样本对总体作出推论，即统计推断问题。抽样分布（sampling distribution）是统计推断的基础。一、统计数的抽样及其分布参数从总体中...
原创
2022-01-11 16:49:52
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005 二项分布、泊松分布、几何分布、指数分布、正态分布
原创
2017-11-24 07:38:19
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1.2.
原创
2021-07-29 10:51:59
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一、查看数据分布趋势1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 %matplotlib inline#读取源数据
df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, sep='
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2023-06-13 22:57:30
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Hadoop完全分布式配置前言Hadoop的安装分为单机方式、伪分布式方式和完全分布式方式。a. 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守护进程
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2023-07-13 14:27:29
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一、概述高斯网络是一种概率图模型，对于普通的概率图模型，其随机变量的概率分布是离散的，而高斯网络的概率分布是连续的高斯分布。高斯网络也分为有向图和无向图，其中有向图叫做高斯贝叶斯网络（Gaussian Bayesian Network，GBN），无向图叫做高斯马尔可夫网络（Gaussian Markov Network，GMN）。概率图模型的分类大致如下：高斯网络概率图中的每个节点都服从高斯分布，
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2024-01-15 06:26:04
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006 二项分布、泊松分布、几何分布、指数分布、正态分布习题
原创
2017-11-28 06:54:55
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原创
2022-12-23 12:41:59
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从来没上线过，第一次上线就看到一篇好帖子【帖子在这里：http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=330302】，这个楼主自己操作过，流程很详细，也很准确，比较新~15年11月发布的，不像一些很早的攻略，界面什么的都变了，好多东西都找不到！so~自己还算幸运！照着这篇攻略操作下来基本没什么问题！就是有些细节的问题还需要自己备注一下以便以后使用！顺便又走了一
2.2.0版本需要编译64位，lib/native/*.so文件可以用file 文件名 查看文件信息是否是64位，如果不是需要编译，下载源码，用maven编译。1.准备Linux环境 1.0点击VMware快捷方式，右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改subnet ip 设置网段：192.168.1.
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2023-08-10 20:57:03
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实数上最常用的分布就是正态分布，也称为高斯分布：N(x∣μ,σ2)=12πσ2e分布由两个参数控制，μ∈R\mu\in Rμ∈R和σ
原创
2022-04-22 15:57:24
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（一）准备工作 1、安装Linux和配置Linux 2、关闭防火墙、配置主机名 3、安装JDK &
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2024-01-12 14:55:04
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幂率：统计学的一些概念世界由两个法则构成. 高斯法则：呈正态分布
. 幂率法则：程幂率分布边际成本. 你每多一份产出 就必须要多付出的投入
. 增加一单位常量随即而产生的成本增加量 一 概念1）正态分布 也称高斯法则. 中间高 两边低 最高与最低的差值不大 这种情况下*均才有意义
. 以身高为例：大部分身高处在中间段 像姚明高的不多 像武大郎一样矮的也不多2）幂率分布. 赢
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2024-05-18 23:41:34
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1. 伯努利分布与二项分布
伯努利分布：Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x，随机变量 x 取值为 0,1，μ 表示取值为 1 的概率；
二项分布：Bin(m|N,μ)=(Nm)μm(1−μ)N−m
2. Beta 分布
Beta(μ|a,b) 是对 μ 进行建模；
Beta(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1
3. 共轭分布
以 B
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2017-07-20 14:38:00
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文章目录1. 数据的排序1.1 sort_index()方法1.2 sort_values()方法1.3 对排序时空值的处理2. 数据的基本统计分析3. 数据的累计统计分析4. 数据的相关分析 1. 数据的排序1.1 sort_index()方法.sort_index() 方法在指定轴上根据索引进行排序，默认为零轴，升序.sort_index(axis=0, ascending=True)&g
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2024-07-19 09:32:39
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