实验目的输入两张人脸图像，根据Image Morphing的方法完成中间 11 帧的差值，得到一张人脸渐变的动图。实验原理Cross-Dissolve 交叉融合，对两张图片每个像素点按一定的比例进行混合， 公式：Imagehalfway = (1-t) * Image1 + t * image2 但这种方法只适合图像对齐的情况，对于没有对齐的情况，可以采用局部变形的思想，先根据特征点划分出局部图像
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。位置参数我
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2024-10-22 14:46:04
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参数估计方法推断问题中, 一般会碰到两个问题: 1.参数估计问题: 已知 观测数据集 X, 估计其分布参数 \(\theta\), 也就是\(p(\theta|X)\) 2. 预测或回归问题: 已知观测数据集 X, 推测新观测数据 \(\tilde{x}\), 也就是 计算\(p(\tilde{x}| X )\).数据集 X 可以被认为是独立同分布的随机变量 \(\mathscr{X}\) 的观测
1. 方程的识别问题当有足够有效的工具变量时，方程中的参数可以被识别，在这样的情况下，使用 2SLS 法将得到唯一的估计结果。在计量经济分析中，当方程中的参数被识别时，我们就说方程是被识别的。在 IV 估计式中：仅有当以下两个条件都满足时， 值是唯一的。 (a). 是 阶非奇异矩阵； (b). 是秩为
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2024-08-07 09:17:44
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李宏毅课程笔记1Regression提出问题建立模型梯度下降Regularization（正则化）Basic Concept(基本概念)重点备忘 本次笔记主要包含两节课：Regression(回归)和Basic Concept(基本概念) Regression提出问题本节课李宏毅老师是以宝可梦升级后的CP值预测作为学习目标的。（这个思路非常好，用一个有趣的又容易实现的任务作为学习目标，完成目标的
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2024-05-24 18:39:32
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假设检验就是利用小概率事件原理(发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎不可能发生)判断是否可以拒绝原假设的一个工具。在生活中的应用假设检验的例子有很多，最常见的就是在法庭上，法官先假设嫌疑犯无罪，然后收集证据，如果有足够证据证明嫌疑犯有罪，则拒绝原假设，宣判嫌疑犯有罪。假设检验做的就是这么一回事，它之所以重要是因为它是我们思考问题，分析问题，解决问题的一套逻辑思维方法论。假设检验的步
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2024-03-12 21:20:45
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文章目录一、函数集合（Function Set）二、更好的函数（Goodness of a Function）三、找出最佳函数（Find the best function）四、概率生成模型的优点五、多分类 一、函数集合（Function Set）后验概率（Posterior probability）：P(x)就是后验概率，右图是P(x)的图解，整个过程也被称为逻辑回归（Logistic Reg
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2024-05-14 12:25:32
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在我们做项目的时候经常会将两个对象或者变量作比较，这时候会用到equals或者==，二者的区别在我们初学Java时就已经搞清楚了，一个比较的是值是否相等，另一个比较的是地址是否相等，但是equals真的只是比较两个值是否相等吗？如果是，那应该如何比较呢？1）equals源码如果不做任何处理（可能绝大大大多数场景的对象都是这样的），jvm对同一个对象的判断逻辑是怎样的，我们先读一下Object里的源
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2024-06-19 20:51:40
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设,X为某个维护人员的20台机器中,同时出故障的机器的数量。那么记A={4个人中,至少有一个
原创
2022-10-23 00:03:34
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代码实现：#include
#include
#include
double U_Random();
int possion();
void main()
{
double u = U_Random();
int p = possion();
printf("%f\n",u);
printf("%d",p);
}
int possion() {
int Lambda =
20, k = 0;
lo
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2024-04-23 09:28:32
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Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1]。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码[2]。PCL中也有Poisson的实现。核心思想Possion重建是一个非常直观的方法。它的核心思想是点云代表了物体表面的位置，其法向量代表了内外的方向。通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数，可以给出一个平滑的物体表面的估计。给定一个区域
研究WSN空间覆盖能力的论文或多或少会假设随机部署的节点位置是服从柏松点过程（Possion Point Process，PPP）的，刚接触到这个概念也是挺懵了，之前学过随机过程、排队论都是讲的一维上的Possion Process，而二维平面上的PPP如何实现呢？在许多论坛上搜索后，
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2023-06-17 10:52:47
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网格处理泊松重建 Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1]。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码[2]。PCL中也有Poisson的实现。 它的核心思想是点云代表了物体表面的位置，其法向量代表了内外的方向。通过隐
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2023-11-03 09:36:43
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研究WSN空间覆盖能力的论文或多或少会假设随机部署的节点位置是服从柏松点过程（Possion Point Process，PPP）的，刚接触到这个概念也是挺懵了，之前学过随机过程、排队论都是讲的一维上的Possion Process，而二维平面上的PPP如何实现呢？在许多论坛上搜索后，终于找到实现二维PPP的代码实现，原来有个大牛Adrian Baddeley集结了一帮
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2023-08-31 16:20:12
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1、Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码，PCL中也有Poisson的实现。表面重建流程：①、构建八叉树：采用的是自适应的空间网格划分的方法（根据点云的密度调整网格的深度），根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点； ②、设置函数空间：对八叉树的
function possion(lambda)
r=poissrnd(lambda,10000,1);
mean(r)
var(r)
rmin=min(r);
rmax=max(r);
x=linspace(rmin,rmax,rmax-rmin+1);
yy=hist(r,x);
yy=yy/length(r);
bar(x,yy)
end
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2023-07-28 21:11:12
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a：系统函数：$random/$urandom/$urandom_range，$dist_uniform/$dist_normal/$dist_exponetial/$dist_possion/$dist_chi_square/$dist_t/$dist_erlang。注意返回值的位宽、范围。b：randcase、randsquence实现分支选择。c：基于对象的随机。rand/randc申明、r
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2023-11-17 12:52:41
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1、去噪概述 去噪（Noise Removal），首先要认识噪声类型和形成，然后结合噪声特点进行去噪。 首先噪声类型如下表： 噪声常见名称 分布类型 形成原因 属性 去噪方法 散粒噪声 泊松（possion）分布 环境亮度波动 加性 BayerNR 椒盐噪声 随机 cmos/ccd工艺 加性 DPC ...
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2020-11-12 10:21:00
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一、Laplace’s equation 数学和物理学中，拉普拉斯方程是一个二阶偏微分方程，通常表示为：或者其中，表示拉普拉斯算子（Laplace operator），表示散度算子（divergence operator），表示梯度算子（gradient operator），是一个二阶可微的实函数。如果该方程的右边项是一个给定的函数，则可以得到泊松方程（Possion’s equation）：不
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2023-11-03 14:08:03
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目录一、背景二、原理1、离散Laplace算子介绍2、Laplace卷积3、Possion方程解法介绍 三、验证 四、Python下的算法实现a、DCT求解 1、定义函数calMSE计算误差Mean Square Error2、导入原图并记下大小3、拓展原图4、卷积并求DCT变换5、除以分母 6、逆变换、拉回低频并显示。7、打印误差与耗时 b、DS
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2024-02-19 10:59:16
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