今天学习到一个知识，就是除了正态分布外，就是拉普拉斯分布 ，比如一二线标 值是均值）来说，全球顶尖的程序员年薪是 100 .
原创
2022-12-02 10:24:20
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在分类数据拟合优度的
检验中，我们构造的检验统计量为：
该统计量
服从
的
分布。其中，
为某分类实际频数，
为零假设中的期望频数，
为分类类别的数量。
对于分类数据的拟合优度
检验，很多统计教科书介绍完上面这些就结束了。但相信初学者，尤其
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2023-09-08 16:03:20
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摘要：Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。作者：李长安。1、任务解析详细描述：Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样， 此任务的目标是在 Paddle 框架中，基于现有概率分布方案进行扩展，新增 Laplace API，调用路径为：paddle.distribution.Laplace 。类签名及各个方法签名，请通过调研 Paddle 及业界实现
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2024-05-14 16:42:05
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Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的： 一般μ的取值为0，所以形式如下：它是由两个指数函数组成的，所以又叫做双指数函数分布（double exponential distribution）均值和方差均值的求解,若X的概率密度函数为f(X),那么X的均值为，代入以后可以发现里面的积分函数为奇函数，所以均值为0。方差根据,因为后面一项为0,所以主要求前一...
原创
2021-08-13 09:51:53
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2020-02-12 13:51:42
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拉普拉斯变换的定义和收敛域笔者复习时着重强调概念和定义的感性认知，这里只包括拉普拉斯变换的定义和收敛域。拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的定义来源于傅里叶变换的定义 首先给出傅里叶变换的公式这一对公式的存在是有条件的，即对f(t)是有条件的，要求其绝对可积（必要非充分） 而对于一些绝对不可积信号，他们是一定不存在傅里叶变换的，但是这些信号经过自身与指数信号的衰减信号的乘积得到的新的信号是满足绝对可积
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2023-10-13 23:28:58
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## 用R语言实现拉普拉斯分布
拉普拉斯分布是一种重要的概率分布，广泛应用于统计学和机器学习等领域。本文将详细指导小白如何在R语言中生成拉普拉斯分布的随机数，并绘制该分布的概率密度函数。为了确保你能够掌握这一过程，下面是整个流程的概述。
### 实现步骤流程表
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
拉普拉斯矩阵是个非常巧妙的东西，它是描述图的一种矩阵，在降维，分类，聚类等机器学习的领域有很广泛的应用。什么是拉普拉斯矩阵拉普拉斯矩阵 先说一下什么是拉普拉斯矩阵，英文名为Laplacian matrix，其具体形式得先从图说起，假设有个无向图如下所示，
其各个点之间的都有相应的边连接，我们用某个指标（这地方可以任意选择，比如欧氏距离、测地距离、或者高斯相似度等
小白目前经手的科研课题涉及到在编码解码过程中增加各类噪声和相关滤波的处理，涉及到了一些算子处理，所以一边学习一边记录：若博文有不妥之处，望加以指点，笔者一定及时修正。 文章目录① Sobel算子② Laplace算子③ 参考博客 ① Sobel算子边缘是图像上灰度级变化很快的点的集合。那如何在图像上找到这些点呢？高数中，我们知道如果函数点变化很快，其导数越大。也就是导数越大的地方越有可能是边缘。但
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2023-11-14 22:35:58
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在图像增强中，平滑是为了消除图像中噪声的干扰，或者降低对比度，与之相反，有时为了强调图像的边缘和细节，需要对图像进行锐化，提高对比度。图的边缘是指在局部不连续的特征。简要介绍一下原理： 拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关，也就是说它的依据是图像像素的变化程度。我们知道，一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝哪里变化
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2023-11-02 09:47:39
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拉普拉斯变换的定义和收敛域笔者复习时着重强调概念和定义的感性认知，这里只包括拉普拉斯变换的定义和收敛域。拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的定义来源于傅里叶变换的定义 首先给出傅里叶变换的公式这一对公式的存在是有条件的，即对f(t)是有条件的，要求其绝对可积（必要非充分） 而对于一些绝对不可积信号，他们是一定不存在傅里叶变换的，但是这些信号经过自身与指数信号的衰减信号的乘积得到的新的信号是满足绝对可积
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2023-10-13 23:28:58
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空间滤波的定义：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分，这即是滤波的过程,也是目的。空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。图像需要增强的原因：各类图像处理系统在图像的采集、获取、传
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2024-08-14 09:25:08
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5.5.2 拉普拉斯掩模锐化（1）1．基本理论拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为： （5-11）为了更适合于数字图像处理，将该方程表示为离散形式： （5-12）另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，如图5-9所示。图5-9（a）表示离
GDAL 图像锐化简介拉普拉斯（Laplace）算子部分代码：索贝尔（Sobel）算子部分代码：处理效果原图（Laplace）（Sobel）结尾参考文章 简介图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围
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2023-08-17 16:28:30
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拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子，主要应用在图论中，作为一个图的矩阵表示。 给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$，它的拉普拉斯矩阵： $L=D-A$ 其中 $D$ 为图的度 ...
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2021-09-22 20:08:00
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拉普拉斯变换的引入 首先能做的，是对周期函数做傅里叶级数展开，使用复数表达为： 至于为什么能展开成傅里叶级数，工数（高数）并没有说清楚，只给出了一个为加以证明的迪利克雷条件，说只要满足该条件就一定能展开。 \[ f(t) =\sum\limits_{-\infty}^{\infty}c_n e^{j ...
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2021-10-10 20:51:00
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-- 待完成
原创
2021-08-01 22:07:07
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拉普拉斯算子是一种微分算子常在图像处理中强调灰度值的突变，不强调灰度变换缓慢的地方，得到的图层与原图像叠加在一起可以
原创
2024-05-17 20:03:11
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源码链接：skeleton.cpp一、实验要求附件是人体骨骼核扫描图像，我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容。二、实验内容按照课本冈萨雷斯的《数字图像处理》上面的思路，整个处理过程应该是先使用拉普拉斯变换进行图像处理，可以突出图像中的细节部分；接着使用sobel梯度法，突出骨骼的边界；再用盒滤波器进行平滑处理，平滑后的图像可以用来掩盖拉普
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2024-06-19 09:12:33
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先上个简单的示例,看MATLAB中拉普拉斯滤波器是如何实现的：令原图f=magic(3)
f =
8 1 6
3 5 7
4 9 2掩膜采用标准Laplacian掩膜：w=fspecial(‘laplacian’,0)
w =
0 1 0
1 -4 1
0 1 0n=imfilter(f,w,‘replicate’);默认参数为’same’，结果为：
n =
-12 16 -4
8
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2023-09-25 11:16:06
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