使用几何引导的稀疏表示的3D点云属性压缩摘要与属性关联的3D点云被认为是沉浸式通信的有希望的范例。但是，此媒介的相应压缩方案仍处于婴儿阶段。而且，与常规的图像/视频压缩相比，压缩由不规则结构引起的3D点云数据是更具挑战性的任务。在本文中，我们为体素化3D点云的属性提出了一种新颖有效的压缩方案。在第一阶段，将输入体素化3D点云分为大小相等的块。然后，为处理3D点云的不规则结构，提出了一种几何引导的稀
简介人们在进化计算领域进行了非常多的研究工作，总结出了大量的进化算法。研究者对这些方法进行了广泛的钻研，并尝试将它们应用到众多不同领域的任务中。有一个众所周知的事实，那就是许多科研问题使用传统方法，都不可能在一个合理的时间范围内得出准确的结果。也有许多问题没有一个形式化的解决方法，这使得人们很难——甚至是不可能——用传统方法来解决这些问题。一个典型的例子就是“旅行商问题”（Traveling Sa
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2024-05-16 20:14:57
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=== 建立与各种听众自己定义的ScrollView ===尽管安卓5.1已经release, 可是ScrollView的封装和对外API依然少的可怜, 尽管它优化得非常好了.所以问题来了: ScrollView滑动方向是什么, 何时停止? 所以本文的目标出现了: 解决这些看似小, 可是用起来却非常...
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2015-09-02 08:03:00
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textView.setCompoundDrawables(drawable, null, null, null);如果看不到图片,这是由于需要手动定drawable适当的大小,使用drawable.setBounds。假设drawable为图片,指导drawable.setBounds(0,0,d...
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2015-09-16 18:55:00
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Toast安卓系统，当用户错误或功能运行完成，提示，要求用户，它不集中，并且将在一定时间内消失。然而，在用户继续误(如登录,password错)当次，将有多个Toast创建。系统会把这些toast放进队列中，等待上个Toast 显示完成。接着显示下一个。那么用户则会看到多次Toast提示，不管你退出软件与否，这样给用户的体验则大打折扣。所以我们须要做的是，若Toast已在显示（也就是To
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2015-07-08 09:11:00
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Launcher最基本的是让所有的应用程序和入口图标的列表。有两种方法来获得，一般：PackageInfoResolveInfo执行获取全部APP的Launcher而且同意进行点击事件，进入到应用以下通过这两种方法获取到全部应用的列表：建立基本数据：PakageMod.javapublic class PakageMod { public String pakageName; public S
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2015-08-24 20:03:00
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一,事先准备: 实现该功能，最主要的须要两个东西。一个是OnTouchListener,一个是OnScrollListener,必须得理解这两个东西 1,OnTouchListener:用于监測触碰事件，当发生手指碰到屏幕时，以及滑动时，须要用到该Listener来处理相应操作 2,OnScr...
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2015-10-11 18:49:00
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安卓LinearLayout这是最方便的容器,但有时外观似不满意,事实上，安德鲁斯真的灵活的容器。！1.让我们超越容器限制的子元素。初步设想,外观似子元件赋予margin负能超过,来。事实上是能够绘制出来的,红色容器的容器(注意是红色控件的容器,不是红色容器自己)给定android:clipChil...
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2015-09-26 08:31:00
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思维:1.当然，它是基于SQLiteOpenHelper.onCreate(第一个呼叫建立)、onUpdate(当所谓的升级计划)2.用"脚本"(脚本制作详细方法问度娘)做数据库升级,文件名称标识相应版本号,java中依据“上一版本号、当前版本号”选择运行的脚本。升级时,改动DB_VERSION(当...
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2015-06-20 13:32:00
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逻辑斯谛回归和最大熵模型，从原理上看二者并不十分相关，不知是不是因为篇幅都相对较小，所以将这两部分内容放到一起。本文还是从原理、应用场景以及优缺点来做简要介绍。 1、逻辑斯谛回归逻辑斯谛回归通过结合线性回归和Sigmod转换函数（f(x)=1/(1+exp(x))），将数值预测结果转换为不同类别的条件概率，取条件概率最大的类别为预测结果，从而实现样本的分类。该模型可应用于各种分类场景。相
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2024-07-31 16:20:10
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先介绍一个分布：逻辑斯谛分布。设 $X$ 是连续随机变量，且 $X$ 具有以下分布函数和概率密度：$$F(x) = P(X \leq x) = \frac{1}{1 + e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}}} \\f(x) = F^{'}(x) = \frac{e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}}}{\gamma(1 + e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}
如何绘制奈奎斯特曲线①解析法绘制②*概略图法绘制*③MATLAB绘制 ①解析法绘制以开环传递函数为例令s=jw得到开环系统的频率特性将实部和虚部分开化为：这是一个复变函数，令w在(0,+∞)上增大，在复数域中列表、描点、连线即可得到对应的Nyquist曲线：（解析法虽精确，但过于繁琐，不适用于实践）箭头方向即为w增大的方向，因为Nyquist曲线关于实轴对称，所以一般只绘制w从 0 变化至 +∞
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2024-08-18 09:58:35
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在D620上，安装fedora系统， 但没有显卡驱动，使用网上的方法解决了问题，网上流行的版本没有办法解决，还是靠yum解决了， 把两种方法都拷贝上来，做个备份，以后好容易找到。 1、（在我的机器上成功的方案） fedora 13 上手一天小记 本帖最后由 amberprince 于 2010-5-31 20:35 编辑 个人感觉fedora
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2024-05-27 20:39:33
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Here’s a function: f(x). It’s expensive to calculate, not necessarily an analytic expression, and you don’t know its derivative. 这是一个函数： f ( x )。 计算起来很昂贵，不一定是解析表达式 ，而且您也不知道它的派生形式。 Your task: find the
滤波估计理论（一）——贝叶斯滤波（Bayesian Filtering）估计问题的建模状态空间模型概率模型贝叶斯估计方法批处理贝叶斯估计预测，滤波还是平滑？贝叶斯滤波状态预测量测更新总结 参考文献： Särkkä S. Bayesian filtering and smoothing[M]. Cambridge University Press, 2013. 从定义上来说，贝叶斯滤波是通过假设系
pdf->>:python33`c0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。随机性与基础统计学：在深度学习中，随机性起着重要作用，了解基础统计学有助于更好地理解深度学习中的随机过程和不确定性。训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训
一、 复习点的确定(根据艾宾浩斯记忆曲线制定)：1． 第一个记忆周期：5分钟2． 第二个记忆周期：30分钟
原创
2022-07-31 00:14:19
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# Python画数组的贝叶斯分布曲线
## 引言
贝叶斯统计学是一种统计学方法，它基于贝叶斯定理来更新我们对参数的信念。在机器学习和数据分析中，贝叶斯方法通常用于估计参数的分布，从而得到参数的不确定性信息。在本文中，我们将学习如何使用Python画出数组的贝叶斯分布曲线。
## 贝叶斯统计学简介
在贝叶斯统计学中，我们首先有一个先验分布，它代表了我们对参数的初始信念。然后，我们观察到一些
原创
2024-04-24 06:22:08
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本博文为逻辑斯特回归的学习笔记。由于仅仅是学习笔记，水平有限，还望广大读者朋友多多赐教。假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。利用Logistic（逻辑斯蒂）回归是一个分类模型而不回归模型。其进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数。而最佳拟合
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2023-12-31 15:19:42
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第六章 逻辑斯谛回归和最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布分布函数 $$ F(x) = P(x<=X) = \frac{1}{1+e^{-(x-\mu)\gamma}} $$密度函数 $$f(x) = F'(x)$$分布函数是一个奇函数。\(\gamma\)二项逻辑斯蒂回归模型\(P(Y=1|X) = \frac{exp(\omega x +b)}{1+ exp(\omega x +b)
