# 实现“高斯redis”教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现“高斯redis”的流程。下面是具体步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Redis集群 |
| 2 | 配置Redis集群的节点 |
| 3 | 安装高斯redis插件 |
| 4 | 配置高斯redis插件 |
| 5 | 部署应用程序并连接到高斯redis
原创
2024-04-07 03:30:51
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geospatial 地理位置操作命令：命令描述geoadd添加地理位置的坐标geopos获取地理位置的坐标geodist计算两个位置之间的距离georadius根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合georadiusbymember根据储存在位置集合里面的某个地点获取指定范围内的地理位置集合geohash返回一个或多个位置对象的 geohash 值geoadd将指定的地理空间位置
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2024-05-15 11:06:18
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其实游戏客户对数据库的诉求是很明确的，数据库应当“放心存放心用”。
原创
2023-03-09 11:07:44
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28 高斯模糊
opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur
本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。
现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。
平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊
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2024-05-07 13:35:55
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值此开年采购季之际，企业新用户购买GaussDB (for Redis)4U16G任意存储规格，内存可享3个月3折。另外还有多款云数据库包年低至2.7折，0门槛抽千元大奖、新购满额送华为手机P40 Pro 5G等多重福利，链接：传送门 1、背景LBS（Location Based Service，基于位置的服务）有非常广泛的应用场景，最常见的应用就是POI（Point of Interest）的查
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2021-03-13 21:42:56
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摘要: 高斯-克吕格投影与UTM投影都是横轴墨卡托投影的变种。目前一些国外的软件或国外进口仪器的配套软件往往不支持高斯-克吕格投影，但支持UTM投影，因此常有把UTM投影当作高斯-克吕格投影的现象。 两者的区别：投影几何方式不同。高斯-克吕格投影是“等角横切椭圆柱投影.... 高斯-克吕格投影与UTM投影都是横轴墨卡托投影的变种。目前一些国外的软件或国外进口仪器的配套软件往往不支持高斯-克吕格
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2024-06-12 18:01:03
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在 scikit-learn 中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是 GaussianNB、MultinomialNB 和 BernoulliNB。其中 GaussianNB 就是先验为高斯分布（正态分布）的朴素贝叶斯，MultinomialNB 就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而 BernoulliNB 就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。
这三个类适用的分类场景各不相同，一般来说：如果
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2023-11-21 08:55:52
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正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高
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2024-01-20 01:14:31
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一、基础部分 μ指的是期望，决定了正态分布的中心对称轴 σ指的是方差决定了正态分布的胖瘦，方差越大，正态分布相对的胖而矮 方差：（x指的是平均数） &nbs
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2023-10-23 09:02:51
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目录总结：伯努利-伯努利RBM概念：公式定义训练过程高斯-伯努利RBM概念：总结：RBM是基于能量函数假设的，优化目标是使能量函数最小化，也设定为重构的可见层等于真实值的概率最大化。在利用极大似然函数求解最优参数时，由于偏导数中存在模型的联合概率分布，包含归一化因子Z，使得难以准确计算出联合概率分布，因此常采用采样法使用局部值来代替全局值。（对数似然、求导、梯度更新）使用采样法中，吉布斯采样根据全
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2024-03-13 15:38:27
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# 实现Redis数据实时同步到高斯库
## 整体流程
下面是实现Redis数据实时同步到高斯库的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现Redis数据实时同步到高斯库步骤表格
section 步骤
开始 --> 获取Redis数据：从Redis中获取数据
获取Redis数据 --> 转换数据格式：将Redis数据转换
原创
2024-04-17 03:49:39
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高斯Redis 搭建业务二级索引，低成本，高性能，实现性能与成本的双赢。
原创
2022-07-07 15:31:40
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吴军老师在《数学之美》中称期望最大值化算法为“上帝的算法”，下面就讨论EM算法在高斯混合分布中的应用。接高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）最后剩下的问题继续讨论，以下先不谈什么隐含因子，只是单纯的数学演算，过程非常有意思！以下的讨论会用到几点知识，我们先作为补充知识，说一下：补充知识点一：凹函数的定义：设是定义在上的函数，若对任意的和任意的，如果满足以下条件，，则称函数在上是凹函数。补
1、一维高斯函数： a表示得到曲线的高度，b是指曲线在x轴的中心，c指width(与半峰全宽有关),图形如下： 、2、根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数： 在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。 计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。常用作图像平滑操作。 例如：通常，图像
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2023-10-12 21:00:30
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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。
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2024-06-18 15:26:39
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高斯窗常用于对图像进行模糊或低通滤噪，但是随着高斯半径的增加，时间消耗会逐级增加 如高斯半径为N时，计算每个输出采样点需要计算的乘法次数为（2N+1）模糊方向数，加法次数为2N模糊方向数，这种情况下，当N=100时，甚至更大时，计算量是非常大的，即使进行SIMD指令集优化，在很多情况下仍然不能满足要求，比如N=100时，优化后的汇编代码的执行时间也通常在几百毫秒以上，远不能达到实时处理要求。
上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign
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;
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2024-04-22 20:55:10
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要搞清楚高斯核的原理的话，把下面这篇博文认认真真看一遍就可以了，链接如下：下面是我认为值得注意和需要补充说明的几点：1 为什么高斯滤波能够让图像实现模糊化？ 答：高斯滤波本质是低通滤通(有兴趣的同学可以查阅高斯滤波器的频率响应函数)，即让信号(数据集)的低频部分通过，高频部分滤除。图像的细节其实主要体现在高频部分，所以经过高斯滤波，图像看起来就变模糊了。2 为什么很多文章中说生成高斯核时，我们通常
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2024-08-12 17:14:13
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(仅校内网用户可访问)下载及安装说明：1. 选择您所需版本的安装包下载至本地。2. 打开安装包可找到Serial Number文件，请勿泄露给非上科大人员。启动安装程序后根据提示输入序列号。4. 该软件仅限在上海科技大学教学和学术研究中使用。辅导资料：Gaussian及Gaussview简介：Gaussian是一个功能强大的量子化学综合软件包。其可执行程序可在不同型号的大型计算机、超级计算机、工作
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2023-08-01 23:48:18
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