参考书籍：《统计自然语言处理》 宗成庆 一、问题的提出 平滑技术就是用来解决句子中出现零概率的问题，“平滑”处理的基本思想是“劫富济贫”，即提高低概率(零概率)，降低高概率，尽量使概率的分布趋于实际水平。 二、几种数据平滑技术 1.加法平滑技术 是实际应用中最简单的一种平滑技术，上世纪前半叶由Lidstone, Johnso
为了理解《LETOR: A benchmark collection for research on learning to rank for information retrieval》中提出的数据特征中的三个：LMIR.ABS、LMIR.DIR、LMIR.JM的计算方法，我查阅了很多资料。前面一篇博客是理解。这一篇也是。这篇博客的内容来自《A Study of Smoothing Method
综述移动行为是游戏中的一个基本概念，其最简形式可表达为向一个位置值上累加步进值。本文描述一种带容差滑动的平滑移动算法，并且可以适配至多种基于 tile 的场景。目标记得炸弹人的平滑移动手感吗？ 炸弹人 当按下右方向键但是你的炸弹人脚边有块格子阻挡时，角色会先尝试在另一坐标轴向其（相对于阻挡格子）较易通行的方向移动一小段距离，直到不再被阻挡再继续向期望方向移动。
转载
2023-08-22 11:54:07
151阅读
# Android 平滑算法
在 Android 开发中，平滑滚动是用户体验中非常重要的一个方面。当用户在应用程序中进行滑动操作时，我们希望页面可以平滑地滚动，而不是出现卡顿或者闪烁的情况。为了实现平滑滚动，我们需要使用一些算法来优化滚动性能。其中，Android 平滑算法是一种常用的优化方式。
## Android 平滑算法概述
Android 平滑算法主要用于优化滑动过程中的动画效果，使
1、N-gram存在的问题N-gram作为统计语言模型的重要部分，是学习统计自然语言的重要基石，了解N-gram十分重要。N-gram会因为数据稀疏而导致效果变差，也就是某些n元组在训练样本中未出现，则其样本概率为0，这是一个很差的概率估计，会导致模型估计效果变差，可以通过数据平滑来解决数据稀疏问题。2、平滑算法2.1 加法平滑2.1.1 Laplace平滑通过给每个n元组都加1，实现将一小部分概
转载
2023-09-16 21:22:12
221阅读
引入是非奇异的，即各条传播路径不相干。如果Ｌ路到达信号中存在Q路相干信号（Ｑ≤Ｌ），则通过MUSIC算法能被检测到的信号数量为Ｌ-Q+1，能被解出的信号数量为Ｌ-Ｑ。 的协方差矩阵的非奇异性是 MUSIC 算法有效运行 的关键。为了在存在相干信号的情况下保证的非奇异性, 解决 MUSIC 算法失效的问题,需要使用空间平滑算法。空间平滑算法 根接收天线构成的线性天线阵列划分为多个相互重叠的子阵列,
文章目录路径、画笔1、 路径一、黑白箭头：选择工具、直接选择工具二、直线段工具组：三、shaper工具组：四、钢笔工具组：五、直接选择工具组：六、套索工具：七、对象——路径：八、 橡皮擦工具组：九、路径查找器：2、画笔十、画笔、斑点画笔工具十一、拓展外观、拓展的理解 路径、画笔1、 路径一、黑白箭头：选择工具、直接选择工具二者直接的具体区别二、直线段工具组：直线段工具、弧形工具、螺旋工具、矩形网
一、高斯平滑（模糊） def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(im
摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们
# 实现 Java 信号平滑算法教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start-->获取原始信号数据;
获取原始信号数据-->平滑处理;
平滑处理-->获取平滑后的信号数据;
获取平滑后的信号数据-->输出结果;
输出结果-->End;
```
## 教程
### 1. 获取原始信号数据
首先，我们需要获取原始的信号
# 数据平滑算法的实现方法
## 引言
在数据分析和机器学习领域，数据平滑算法是一种常见的数据预处理技术。它的主要目的是减少数据中的噪声，使得数据更加平滑，从而提高后续分析和建模的效果。本文将介绍如何使用Python实现数据平滑算法。
## 数据平滑算法的流程
为了更好地理解数据平滑算法的实现过程，我们可以使用以下表格来展示其中的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
S速度规划代码OpenRobotSL/TrajectoryPlanningS速度规划代码 https://github.com/OpenRobotSL/TrajectoryPlanninggithub.com
基于S型曲线的连续多段曲线插补平滑过渡的规划算法（Matlab）_xuuyann-CSDN博客blog.csdn.net
写在前面前面的博客已经写了关于
粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
# Java曲线平滑算法
曲线平滑是一种在数据可视化中常用的技术，它可以帮助我们更清晰地看到数据的趋势，减少噪声的影响。在Java中，实现曲线平滑算法的方法有很多，本文将介绍一种常用的方法——移动平均法。
## 移动平均法
移动平均法是一种简单有效的曲线平滑算法。它通过计算数据点的局部平均值来平滑曲线。具体来说，对于一个数据序列，我们可以计算每个数据点的前n个数据点的平均值，然后将这个平均值
1.什么是Ribbon目前主流的负载方案分为以下两种：集中式负载均衡，在消费者和服务提供方中间使用独立的代理方式进行负载，有硬件的（比如F5），也有软件的（比如Nginx）。客户端根据自己的请求情况做负载均衡，Ribbon就属于客户端自己做负载均衡。SpringCloudRibbon是基于NetflixRibbon实现的一套客户端的负载均衡工具，Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置，如超时
11.2 图像的高斯平滑图像的高斯平滑也是利用邻域平均的思想，对图像进行平滑处理的一种方法。与图像的简单平滑不同的是，图像的高斯平滑中，在对图像邻域进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权值。本节将对平滑线性滤波器加以归纳，并对高斯平滑算法进行介绍。
11.2.1 平滑线性滤波器在图像的简单平滑处理中，算法利用卷积模板逐一处理图像中的每个像素，
在自然语言处理中，经常要计算单词序列（句子）出现的概率估计。我们知道，算法在训练时，语料库不可能包含所有可能出现的序列。 因此，为了防止对训练样本中未出现的新序列概率估计值为零，人们发明了好多改善估计新序列出现概率的算法，即数据平滑算法。Laplace 法则（Add-one） 最简单的算法是Laplace法则，思路很简单，统计测试数据集中的元素在训练数据集中出现的次
# Java轨迹平滑算法
在实际应用中，我们经常需要处理来自传感器的轨迹数据，比如GPS轨迹、机器人移动轨迹等。这些数据往往会存在噪声或者不平滑的情况，为了更好地分析和利用这些数据，我们可以使用轨迹平滑算法来对其进行处理。本文将介绍Java中常用的轨迹平滑算法，并提供代码示例。
## 什么是轨迹平滑算法
轨迹平滑算法是指通过对轨迹数据进行处理，消除噪声、填充缺失值、平滑曲线等操作，使得数据更
# Java平滑曲线算法实现指南
## 一、整体流程
为了帮助你理解Java平滑曲线算法的实现过程，我将整个过程分为以下几个步骤，并将每个步骤所需的代码和说明列出。
### 步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 计算控制点 |
| 3 | 生成平滑曲线 |
## 二、具体操作
### 步骤一：准备数据
在实现平滑曲线
（1）平滑是什么意思？ 数学上的平滑: 平滑法是对不断获得的实际数据和原预测数据给以加权平均，使预测结果更接近于实际情况的预测方法，又称光滑法或递推修正法。平滑法是趋势法或时间序列法中的一种具体方法。图像平滑: 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮
