本文包括：支持向量机 - SMO其它有关数据分析，机器学习的文章及社群支持向量机理论知识：舟晓南：统计学习方法 - 线性可分支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 线性支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 非线性支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 序列最小最优
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2024-04-24 14:01:12
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首先是曲线积分，我们可以看成一个变力F沿着曲线做功W，当然也可以用其他物理量来表示。右边可以看成分别沿不同分量的积分之和。而曲面积分，则可以看成一个矢量场通过某个曲面的流量，例如流体的流量，磁力的磁通量等。右边可以看成按照各个投影面的积分之和。格林公式证明： 格林公式是把曲线积分变成二重积分。高斯公式： 高斯公式是把曲面积分和三重积分联系起来。高斯公式左边的物理意义就是所谓的通
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2024-07-01 11:37:10
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摘要：近几年,上海城市经济的快速发展导致了工农业生产节奏日益加快,各种污染问题也随之而来,尤其是突发性大气污染发生的概率大幅度上升,直接威胁到人民群众的身体健康.因此加强突发性大气污染事故的应急监测,研究其处理处置技术是环境保护领域中一项非常重要的工作. 大气污染扩散模型是一种时空复合型的,描述大气对污染物的输移,扩散和稀释作用的环境模型,是进行环境评价和环境预测的有力手段.国内外当前普遍采用仿真
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2024-08-24 09:32:01
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前言 最近 AI 绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model（扩散模型），虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识，但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 作者丨梁德澎 什么是 Diffusion Model前向
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2024-01-31 03:32:42
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文章目录1. 去噪扩散概率模型2. 前向扩散3. 反向采样3. 图像条件扩散模型4. 可以考虑改进的点5. 实现代码 1. 去噪扩散概率模型扩散模型是一类生成模型, 和生成对抗网络GAN 、变分自动编码器VAE和标准化流模型NFM等生成网络不同的是, 扩散模型在前向扩散过程中对图像逐步施加噪声, 直至图像被破坏变成完全的高斯噪声, 然后在反向采样过程中学习从高斯噪声还原为真实图像。在模型训练完
目录0、前言&引子0.1、本文要求的预备知识0.2、牛顿-莱布尼茨公式0.3、格林公式0.4、高斯公式0.5、斯托克斯公式0.6、广义斯托克斯公式（牛顿莱布尼茨公式的推广）1、记号说明1.1、求边界记号∂Ω的含义1.2、流形1.3、楔形积(dx∧dy)=-(dy∧dx)1.4、外微分记号dω的含义2、用「广义斯托克斯公式」推导「牛顿-莱布尼茨公式」、「格林公式」、「高斯公式」、「斯托克斯公
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2024-05-17 08:21:43
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高斯——赛德尔法潮流计算? 潮流计算斯赛德尔迭代法(Gauss一Seidel method)求解电力系统潮流的方法。潮流计算高斯赛德尔迭代?法又分导纳矩阵迭代法和阻抗矩阵迭代法两种。前者 是以节导纳矩阵为基础建立的赛德尔迭代格式;后者是以节点阻扰矩阵为基础建立的赛德尔迭代格式。 高斯赛德尔迭代法这是数学上求解线性或非?线性方程组的一种常用的迭代方法。NY［1］系统节点的分类根据给定的控制变量和状态
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2024-07-05 07:53:23
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1 模拟效果示例 2 高斯模型2.1 高斯烟团模型 突发性泄漏事故中，经常发生污染源在短时间内突然释放大量的有害气体，此时对地面污染浓度的求解适合采用高斯烟团模型。烟团模型假定污染气云的体积沿水平和垂直方向增长，模拟污染气云在时间和空间上的变化。2.1.1 方程 式中c为污染物浓度(单位：mg/m3)Q为源强(单位：mg)u为泄漏高度的平均风速(单位：m/
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2024-01-30 21:27:22
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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本文描述了一种通过对动力学仿真软件导出数据进行分析，将其转化为点云数据，从而压缩成纹理数据，通过UE4的Niagara粒子系统进行烟雾模拟的过程。上片文章我们实现了通过解析点云文件并在Niagara生成点云显示最终效果如下：整个实现过程中借鉴了以下的技术分享，在此表示感谢：https://www.bilibili.com/video/BV1eL411g7Xp/?spm_id_from=333.78
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2024-07-09 22:57:58
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# Java高斯烟羽公式及其应用
## 引言
在环境科学和气象学中，了解污染物扩散的机制至关重要。高斯烟羽模型是描述大气中污染物扩散的一种常用方法。通过这个模型，我们可以预测污染物随时间的浓度变化，尤其是从固定排放源释放的污染物。本文将深入探讨高斯烟羽公式的工作原理，并通过Java代码示例来实现该模型。同时，我们也将展示一些相关的甘特图和状态图来帮助理解这一过程。
## 高斯烟羽公式简介
# 高斯回归模型：一种强大的统计学习方法
在机器学习和统计学中，回归分析是一个非常重要的领域。高斯回归（Gaussian Regression），也称为高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR），是一种基于概率理论的回归方法。它对于不确定性建模表现出色，适合处理复杂的非线性关系。本文将探讨高斯回归的基本概念，并通过 Python 代码示例展示其使用方式。
扩散模型（diffusion model）扩散过程对初始数据分布~q(x)，不断添加高斯噪声，最终使数据分布变成各项独立的高斯分布。前向扩散过程的定义（马尔科夫链过程）通过重参数化技巧，可以推导出任意时刻的，无需做迭代其中；参数重整化体现为中，为两个正态分布叠加，可以重参数化为每个时间步所添加的噪声的标准差给定，且随t增大而增大每个时间步所添加的噪声的均值与有关，为了使稳定收敛到由可得随着不断加噪
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2024-03-05 08:46:27
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前面讲了一维和多维高斯分布的相关知识。但是在某些情况下，使用 单高斯模型(Gaussian single model, GSM） 会有一些局限。在现实世界中我们需要学习的目标可能符合这样的分布 ：如上图所示，当你用单高斯模型去拟合它时，得到这样的曲线。显然它不能很好地表征目标。这样的目标有多种模式，或者缺乏对称性。 你将看到混合高斯模型的表现力则很好，好到可以建模任意的分布。 简单地说，混合高斯模
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2023-12-27 11:09:46
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专题：高斯混合模型在实际应用中，kmeans的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。二高斯混合模型，可以看作是kmeans思想的一个扩展。%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.se
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2023-12-21 11:20:10
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如果你是个纯粹的理论派，相信简化和忽略无关紧要的参数是解决问题的终极手段，你坚贞的确信，牛顿正是因为忽略了大气浮力，风向和物体形状，把苹果体验成一个没有大小的质点，最后才写出了f=ma。那么，请你看看如下两张图。 &nbs
最近在看李航的《统计学习方法》一书，关于EM算法部分收集了些资料进行了学习，做了些混合高斯的模拟，下面分三个部分介绍下相关内容：1）EM算法原理，2）混合高斯推导，3）相关代码和结果一、EM算法原理EM算法推导中一个重要的概念是Jensen不等式。其表述为：如果为凸函数（），则有，当且仅当的时候不等式两边等号才成立。如果概率模型只针对观测样本，那么根据的观测值，可以通过极大似然或贝叶斯估计法估计其
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2024-08-09 13:52:28
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高斯混合模型（GMM）参数优化及实现 1 高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（PDF，见公式1）参数的不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本< xmlnamespace prefi
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2024-03-08 18:04:43
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接上一节diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（一）我们还不知道是什么形式，扩散模型的第一篇文章给出其同样也服从某个高斯分布，这个好像是从热动力学那里得到证明的，不做深入解释，我们现在要求解的就是其服从的分布的均值和方差是什么，才能够满足将损失函数最小化的要求，原文中给出的的形式为：来看损失函数的第二项，为了方便，用表示，两个高斯分布计算的KL散度为两个分布均值的L2损
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2023-10-29 20:02:50
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快速理解扩散概率模型注意：本文从贝叶斯公式出发理解去噪过程的原理，本文公式推导并不完全，跳过了一些繁琐运算的过程，但足够理解扩散模型的两个过程在做些什么，深入理解数学原理可以看看https://kexue.fm/archives/9119系列博客。本文内容主要来自：Diffusion Model：比“GAN"还要牛逼的图像生成模型！公式推导+论文精读，迪哥打你从零详解扩散模型！生成扩散模型漫谈（三
