今天介绍Kalman滤波器理论知识，并给出一个演示的例子。由于Kalman滤波在目标跟踪时，需要不断获取观测向量，所以没法单独使用。如果时间充裕，下一篇博文将会做基于MeanShift + Kalman的目标跟踪。这次的主要结构：1. 卡尔曼滤波器基本原理2. &nb
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2023-11-30 20:31:17
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解释关键词：概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积； 连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布（1）伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
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2023-12-02 22:15:43
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# Java 概率抽奖 离散法
## 简介
在日常生活中，我们经常会遇到各种抽奖活动，比如抽奖送礼品、摇奖机抽奖等。在计算机编程中，我们也可以通过编写代码来实现概率抽奖的功能。本文将介绍使用离散法进行概率抽奖的方法，并提供Java代码示例。
## 离散法概述
离散法是一种常见的用于概率抽奖的方法。它的基本思想是将概率分布看作一个区间，在区间上进行随机抽取，根据随机数的取值确定最终的结果。具体来
原创
2023-08-02 09:03:07
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# Java中的离散法抽奖算法
抽奖是一种常见的活动，在现代社会中应用广泛。为了实现一个公平的抽奖过程，我们可以使用离散法抽奖算法。本文将介绍离散法抽奖的基本概念，并用Java语言实现一个简单的抽奖系统，并提供流程图进行视觉化说明。
## 离散法抽奖的基本概念
离散法抽奖是一种基于概率的选取方法。在这种方法中，每个参与者都有一定的概率被选中，而概率的总和为100%。这种方法非常适合用于参与人
原创
2024-08-29 07:46:40
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随机变量定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便）对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随机变量。
所谓离散型随机变量就是这个实值函数的取值范围是有限多个，或者无限可列个（如0，1，-1，2，-2……）；而非离散
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2024-04-14 11:55:01
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# Java加权随机法
## 引言
在软件开发中，有时候我们需要根据一定的权重来进行随机选择。比如，我们有一个商品列表，希望根据每个商品的销量来进行随机选择，销量越高的商品被选择的概率也越高。在这种情况下，我们可以使用加权随机法来实现。
本文将介绍什么是加权随机法，以及如何在Java中实现它。我们将使用一个示例来演示加权随机法的实现，并给出相应的代码示例。
## 什么是加权随机法
加权随
原创
2023-10-06 05:53:11
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numpy学完第一感觉，相见恨晚 那我浅浅做个知识点总结，方便以后查找Array创建和生成方式：列表、元组arange()linspace()/logspace() （常用）ones()/zeros() （自己常用）random() （常用）读取文件具体内容参照专栏其他博客统计和属性numpy 具有基本的统计属性 主要内容：尺寸相关最大、最小、中位、分位值平均、求和、标准差等尺寸：维度、形状、数据
目录1 衡量一个随机变量的不确定性1.1 信息熵1.2 Gini系数2 决策树的构建(ID3)2.1 计算系统固有熵2.2 计算分支熵2.3 计算总熵2.4 计算信息增益2.5 ID3的缺陷4 C4.54.1 对连续值的处理4.2 规避选择不相关特征4.3 缺失值处理4.4 过拟合处理4.5 C4.5的不足5 CART算法5.1 CART分类树5.2 CART回归树5.3 剪枝代码 1 衡量一个
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2024-10-17 15:03:41
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插值 在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。插值方法的用途：语音处理中用来实现语音的重采样(DownSample/UpSample)，图像处理中用来填充图像变换时像素之间的空隙; 目录发展历史主
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2023-08-09 23:24:55
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离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。简单来讲就是把分布大，数量少的数据进行集中化处理。 坐标离散化的思想理解起来很简单大致有三部分：1.排序使用sort函数排序2.去重使用unique() unique的作用是“去掉”容器中相邻元素的重复元素（不一定要求数组有序），它会把重复的元素添加到容器末尾（所以数组大小并没有改变），而返回值是去重之后的尾地址. 由
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2023-08-30 08:25:22
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'''问题：1、假设DataFrame中有一列名为type,其字段中内容为a,b,c 等用,隔开的值，如： type a,b,c a,f,x b,c,e ...统计type中每个类型出现的次数 并绘图''' import pandas as pd
import numpy as
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2023-06-27 09:52:06
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## 实现“随机梯度法python”教程
### 一、整体流程
下面是实现“随机梯度法python”的整体流程：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 了解问题
section 数据准备
section 梯度下降
section 随机梯度下降
section 实现
```
### 二、每一步具体操作
原创
2024-03-21 06:49:12
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目录1、概述2、代码1、概述 随机模拟方法也称为Monte Caro（孟特卡罗）
原创
2022-08-16 01:02:56
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01分布是比较简单的离散型分布，是伯努利分布的一个特例。伯努利分布：F(x)= ∑(k:0->x){C(n,k) p^k(1-p)^(n-k)},取n=1,即做一次伯努利试验，则得01分布。当n->∞时，p比较小的时候，P(X=k)=C(n,k) p^k(1-p)^(n-k,设λ=pn,带入可得P(X=k)= λ^k * e^(-λ) / k!，其实就是泊松分布。伯努利分布只有在n比较
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2012-05-05 23:02:00
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1. 散列表概述C++的 STL 中的 map 就是一种关联容器,map 的实现基于 RB-tree(红黑树)，理论上,其搜索的复杂度为 O(logN)。Python 中同样提供关联式容器,即 PyDictObject 对象。与 map 不同的是,PyDictObject 对搜索的效率要求及其苛刻,这也是因为 PyDictObject 在 Python 本身的实现中被大量地采用,比如会通过 PyD
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2023-12-09 20:21:48
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hash 算法 什么hash 算法 ？ 简单地来讲就是将字符串转化为一个整数。它一般应用于字符串的场景中。 现在我们来讲hash算法。hash 公式 hash[i]=（hash[i-1]*base+str[i]-‘a’+1）%mod ; base的值是随机的，意思就是你自己可以去选择任意的数，但是按照经验值表明，一般base的值和mod的值要尽量大，这样冲突的概率是最低的。 但是经验告诉我们bas
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2023-11-24 15:14:22
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离散数学离散数学是对可数的、不同的或独立的数学结构的研究。 一个很好的例子是像素。 从手机到电脑显示器再到电视机，现代屏幕由数百万个称为像素的小点组成，这些点排列成网格。 每个像素根据设备的命令以指定的颜色亮起，但每个像素只能显示有限数量的颜色。数以百万计的彩色圆点组合在一起形成错综复杂的图案，给我们的眼睛带来平滑曲线的形状印象，如以下圆圈的边界：但是，如果您放大并足够仔细地观察，就会发现真正的“
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2024-04-08 11:36:55
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一、离散时间信号 与 连续时间信号 关系、二、序列的表示方法、1、列表法、2、函数表示法、3、图示法
原创
2022-04-21 11:27:53
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文章目录一、摘要二、相关介绍2.1 深度进化学习2.2 随机森林2.3 早停-贝叶斯优化( Freeze thaw Bayesian Optimization algorithm，FBO)：2.4 窥孔算法(the Peephole algorithm，FBO)三、 算法主要框架3.1 数据收集模块3.2 高效端到端性能预测器模块3.3 进化深度学习模块四、具体操作4.1 编码4.2 训练随机森
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2024-09-23 09:23:19
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# 离散均匀随机数的R语言：生成与应用
在许多统计分析和建模过程中，我们常常需要使用随机数。今天，我们将专注于一种特殊类型的随机数——离散均匀随机数，并通过R语言进行示范。
## 一、什么是离散均匀随机数？
**离散均匀随机数**是指在一个有限的离散集合中，每一个可能的数值都有相同的概率被选中。例如，从1到10的整数中，每个数字被选中的概率都是相同的，都是1/10。这种随机数在模拟、抽样和游
