巴氏参数、GA算法以及matlab仿真1、内容目录2、极化码编码2.1、引言2.2、极化码编码原理2.2.1、陪集码2.2.2、极化码的构造巴氏参数构造算法高斯近似构造（GA）算法2.3、极化码编码3、总结 1、内容目录开篇1-内容介绍&参考文献概述2-什么是极化码？原理3-Arikan原版论文学习总结编码算法4-巴氏参数、GA算法以及matlab仿真译码算法5-SC算法及matlab仿
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2024-01-26 08:23:09
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直方图比较方法对输入的两张图像计算得到直方图H1和H2，归一化得到相同的尺度空间然后可以通过计算H1和H2之间的距离得到两个直方图相似程度进而比较图像本身的相似程度。opencv提供的比较方法有四种：Correlation相关性比较（CV_COMP_CORREL）越接近1越相似Chi-Square卡方比较(CV_COMP_CHISQR)越接近0越相似Intersection十字交叉性（CV_COM
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2024-03-23 09:48:03
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# Python 巴氏系数（Beta Coefficient）科普文章
## 引言
在金融领域，巴氏系数（Beta Coefficient）是衡量投资风险的重要指标。它反映某个资产相对于市场整体波动的程度。具体来说，巴氏系数越高，表示该资产的风险越高，波动性越大；反之则表示风险较低。从投资者的角度来看，理解巴氏系数有助于制定更为合理的投资策略。
本文将详细探讨巴氏系数的定义、计算方法，以及如
原创
2024-09-05 05:58:04
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# 巴氏博弈：一种博弈论的应用与Python实现
## 引言
博弈论作为一种研究决策者在冲突中如何选择策略的数学模型，广泛应用于经济学、政治学、生物学等多个领域。其中，巴氏博弈（Battle of the Sexes）是一个经典的博弈论模型，展示了两个参与者在面对选择时的协调与冲突。本文将详细解释巴氏博弈的原理，并通过Python代码实现其模拟。同时，使用流程图和甘特图展示其实现过程。
##
BASS刷牙法即巴氏刷牙法。巴氏刷牙法又称龈沟清扫法或水平颤动法。 是由美国牙科协会推荐的一
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2022-07-26 05:59:48
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马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。 采用巴氏距离特征选择的迭代算法，可以获得最小错误率上界。当特征维数高时，为了减少巴氏距离特征选择计算时间，对样本先进行K-L变换，将特征降低到中间维数。
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2024-01-05 15:30:28
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以Python内置的求绝对值的函数abs()为例>>> f = abs
>>> f(-10)
10变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实也是变量abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10>>> abs = 10
&
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2024-07-19 08:11:44
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因为每次拿取的东西最多为m，所以如果当前情况n%(m+1)==0 ，那么无论先手拿几个东西，后手都能通过拿东西使本回合拿东西总数为m+1，所以必胜．如果n%(m+1)!=0，那么第一个拿东西的人可以通过取物使(n-a)%(m+1) == 0 ，从而取胜．代码如下：#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstd
原创
2023-04-24 01:46:18
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因为每次取的一定是2的幂次方，那么如果当前局势是3的倍数，那么每次不管对方取多少，我都可以通过取2或取1让局势继续保持是3的倍数，３的倍数时一定是必败态，所以代码如下：
#include
int n;
int main ( )
{
while ( ~scanf ( "%d" , &n ) )
{
if ( n%3 ) puts ( "Kiki" );
原创
2023-04-24 03:15:46
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# Python图像巴氏系数简介
在图像处理领域，巴氏系数（也称Pearson相关系数）是用于量化两幅图像之间相似性的一个重要指标。巴氏系数通过比较两幅图像的像素值来计算它们的相关性，值范围在[-1,1]之间。
- 当巴氏系数接近1时，表示两幅图像高度相关；
- 当巴氏系数接近-1时，表示两幅图像呈负相关；
- 当巴氏系数为0时，表示两幅图像之间没有线性关系。
### 巴氏系数的数学定义
原创
2024-09-06 06:27:49
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#include
int main ( )
{
int n,m;
while ( ~scanf ( "%d%d" , &n , &m ) )
{
int temp = n%(m+1);
if ( n < m )
{
for ( int i = n ; i < m ; i++ )
原创
2023-04-24 03:16:00
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每次我可取的石头为p到q之间，那么如果n%(p+q)==0 , 那么我第一次取走q个石头，对方任意取k个，我都可以取q+p-k个，从而保证对方最终一定是要面对p个石头的情况，所以我有必胜策略，如果n%(p+q)
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int main ( )
{
int n,a,b;
原创
2023-04-24 03:15:51
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在统计中，Bhattacharyya距离用于度量两个概率分布的相似性。它与Bhattacharyya系数密切相关，后者是两个统计样本或总体之间重叠量的度量。
原创
2022-10-20 09:51:12
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项目编号:asp.net1045-巴氏鲜奶管理系统#毕业设计运行环境：VS+SQL开发工具:VS2010及以上版本数据库:SQL2008及以上版本使用技术：HTML+JS+HTML开发语言：C#，框架：asp.net现如今是一个快节奏的生活，无论各个行业都是快速的发展，再也不是以前自给自足的社会，快节奏的生活带来了无数的变化。人们生活生活方式的变化，例如购物的方式，出行的方式等，而牛奶是一个关系整个国家国民身体健康的大事，很多人都喜欢通过巴氏鲜奶来补充身体所需的营养，为此我开发了本巴氏鲜奶.
原创
2021-08-10 11:11:19
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项目编号:asp.net1045-巴氏鲜奶管理系统#毕业设计运行环境：VS+SQL开发工具:VS2010及以上版本数据库:SQL2008及以上版本使用技术：+JS+开发语
原创
2022-02-10 09:47:09
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# 学习如何使用JavaCV计算两个图像的相似度（巴氏距离）
在新进入计算机视觉领域的开发者中，了解如何使用JavaCV处理图像并计算相似度是极其重要的一步。在本文中，我们将逐步探讨如何使用JavaCV计算两个图像的相似度，特别关注巴氏距离。我们将一步步细化整个流程，提供代码示例，以及详细解释每一步的具体操作。
## 1. 流程概述
首先，让我们概述整个实现流程，给出一个简洁的步骤表格：
原创
2024-10-06 04:22:58
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函数 CV_EXPORTS_W double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );
//! compares two histograms stored in sparse arrays
CV_EXPORTS double compareHist( const SparseMat& H1, const
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2023-09-29 21:29:32
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最后把我整理的 免费编程资源 分享给大家。
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2021-07-27 14:10:10
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有许多方法来进行镜头选型。本文将会讨论其中的指导原则，以帮助你在项目中选择合适的镜头。我们将讨论许多镜头的基本概念，比如镜头接口、图像大小、放大率、焦距、F数和光谱范围。镜头接口和图像大小首先我们要区分C口和F口镜头的不同。一个C口镜头的后法兰距离是 17.526 mm，内螺纹标准是32UN2A；与之相对，F口镜头的后法兰距为 46.5 mm，使用nikon的卡扣式法兰进行固定。C口一般用于小于
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2024-05-10 16:39:04
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直方图的对比 OpenCv提供了5种对比直方图的方式：CORREL（相关）、CHISQR（卡方）、INTERSECT（相交）、BHATTACHARYYA、EMD（最小工作距离），其中CHISQR速度最快，EMD速度最慢且有诸多限制，但是EMD的效果最好。世界总是充满了矛盾，而我们的工作就是化解矛盾（ 需要注意的是：EMD方式要
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2024-05-25 19:26:40
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