随机过程包含平稳过程，随机过程可以用分布函数和概率密度函数描述，但是比较复杂，所以我们可以用均值和方差描述随机过程，而平稳过程包含严平稳过程，而平稳过程满足一定的条件就具有各态历经性高斯过程：随机过程kesei(t)的任意n维分布服从正态分布，则称它为高斯过程，也就是说自变量满足正态分布。高斯分布不一定是平稳分布，要判断高斯过程是不是平稳过程，还要判断一维和二维，和之前判断一样的。书上44页有高斯
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2024-01-06 09:27:13
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RSD对高光谱数据处理增加了一种层类型，在原来的SWATH、GRID基础上增加了一种HYPER，HYPER大部分结构与GRID基本相同，主要区别是GRID处理数据通道上限是40个，HYPER增加到4096个，用于处理更多的波段。1. 加载GF5 AHSI 全部330个波段数据开始->打开其它对地观测卫星数据->打开高分5 数据->打开 GF5-AHSI 高光谱数据注意： VN波段
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2024-08-13 16:15:43
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1、背景 有了强大的log-linear模型，连水槽都能拿来做分类特征了，当然要想办法用一下试试了。log-linear模型的输入是一系列几乎接近自然语言的特征方程，这种抽象的东西拿来做语义识别自然是再好不过了。语义识别有一个重要的步骤，叫做 ”给句子贴标签“，简而言之，就是给定一个句子，通过识别其中一些特征：比如存在人名，地名，日期，商品名称，从而判断这个句子的属性（做交易，下任务，更改设置等
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2024-01-21 05:35:22
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1，介绍 条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)最早由Lafferty等人与2001年提出，其模型思想主要来源于隐马尔可夫模型。
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2023-05-29 16:43:55
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基本思想假如有另一个标注序列（代词 动词 名词 动词 动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数，那么对于“语言 处理”来说，上文提到的两个序列分别标注为“名词 动词”和“动词 动词”。从语言学的知识可知，“动词”一般不与“动词”相邻，因此
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2023-12-01 15:36:19
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之前学习了隐马尔可夫模型，现在记录一下条件随机场。本文主要参考了《统计学习方法》，如有错误，请各位多多指教1、什么是条件随机场首先我们先了解什么是随机场。在概率论中，随机场的定义为：由样本空间Ω = {0, 1, ..., G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, ..., Xn}。若对所有的ω∈Ω下式均成立，则称π为一个随机场
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2023-11-20 22:47:42
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又get3种新的rand方式,简单又实用 分别为高斯分布随机，过滤随机，和perlin随机，perlin老朋友了，主要说说前两种。
高斯分布随机（Gaussian Randomness） 高斯分布也叫正态分布（Normal distribution）或钟形曲线（bell curves），正态分布再熟悉不过了。它长这个样子： 为什么要根据高斯分布来产生随机呢，这里要提到一个名词“中心
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2024-07-29 20:52:02
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# Python生成高斯随机数教程
## 1. 整体流程
为了帮助小白实现Python生成高斯随机数的功能，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入必要的库 | 导入numpy库，用于生成高斯分布的随机数 |
| 2. 设置随机种子 | 使用numpy库中的random模块的seed函数设置随机种子，以保证生成的随机数是可重复的 |
原创
2023-09-13 04:16:36
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 随机生成高斯（正态）分布，逐步介绍背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化，以及最后的总结与展望。
### 背景描述
在数据科学和统计学中，高斯分布是一种常见的概率分布，也称为正态分布。生成高斯分布的数据可以用于许多应用场景，包括模拟实验、随机抽样、机器学习等。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。1 从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.no
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2024-07-30 18:29:55
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# Python生成高斯随机数
## 引言
在现实世界中，我们经常遇到需要生成随机数的情况。无论是模拟实验、统计分析还是机器学习等领域，生成符合特定分布的随机数都是一个重要的需求。高斯分布（也称为正态分布）是自然界中很常见的一种分布，因此生成高斯随机数是一个常见的任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成高斯随机数，并给出相应的代码示例。
## 高斯随机数的定义
高斯分布是一种连续概率
原创
2023-09-14 07:20:49
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# 使用 Python 生成高斯分布的随机点
## 一、引言
高斯分布，又称为正态分布，是一种常见的概率分布。它在统计学和数据科学中被广泛使用，比如在生成随机数时，如果我们希望这些随机数符合某个特定的分布特性，我们可能会使用高斯分布。本文将指导你如何在 Python 中生成高斯分布的随机点。
## 二、整个流程概览
在实现生成高斯分布随机点的过程中，我们可以按照以下几个步骤进行：
| 步
原创
2024-09-12 06:42:42
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# 使用Python绘制随机场的入门指南
## 一、引言
随机场广泛应用于物理、图像处理和统计学等领域。本文将带你实现一个简单的随机场可视化，帮助你了解如何使用Python绘制随机场。以下是整个流程的简要概述。
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------
## Python随机场包入门
随机场（Random Fields）是一种常用的统计模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域。在Python中，有许多优秀的随机场包可供使用，例如PyMC3、Pyro等。本文将介绍一种常用的Python随机场包——PyMC3，并通过代码示例演示其基本用法。
### PyMC3简介
PyMC3是一个概率编程框架，用于构建和推断概率模型。它基于贝叶
原创
2023-08-01 16:57:17
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1、条件随机场的定义 条件随机场的定义：设X与Y是随机变量，P(Y|X)是给定条件X时Y的条件概率分布，此时若随机变量Y构成的是一个马尔科夫随机场，则称条件概率分布P(Y|X)是条件随机场。隐马尔科夫模型和隐马尔科夫随机场是属于生成模型，因为它们都有计算联合概率分布，而条件随机场是判别模型，其目标就是直接构建条件概率模型P(Y|X)。 首先定义一般的条件随机场模型，设X与Y是随机变量。若随机
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2024-05-19 11:15:27
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概率图模型：用图来表示的概率分布。 观测结点表示观测到的数据，隐藏结点表示潜在的知识，边表示数据与知识的相互关系。 概率有向图 又称 贝叶斯网络、信念网络概率无向图 又称 马尔科夫随机场。 马尔科夫随机场满足：每个节点的取值只与它相邻的结点有关。 如果给定一组随机变量X，另外一组随机变量Y形成了马尔科夫随机场，那么 这个随机场叫作条件随机场。 &n
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2023-08-07 10:23:22
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**条件随机场**马尔科夫过程 假设一个随机过程中， ?? 时刻的状态 ?? 的条件发布，只与其前一状态 ??−1 相关，即：?(??|?1,?2,…,??−1)=?(??|??−1)隐马尔科夫算法 隐马尔科夫算法是对含有未知参数（隐状态）的马尔可夫链进行建模的生成模型。 在隐马尔科夫模型中，包含隐状态 和 观察状态，隐状态 ?? 对于观察者而言是不可见的，而观察状态 ?? 对于观察者而言是可见的
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2023-08-31 13:33:23
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真随机数生成器(TRNG)真随机数生成器(TRNG)的突出特点就是她的输出不可复制的。例如，如果我们抛 100 次硬币并将这 100 次结果记作一个 100 位长的序列：地球上几乎没有人可以产生与这 100 位相同的序列。真随机数生成器都是基于物理过程，主要的例子包括抛硬币、掷骰子、半导体声音、数字电路中的时钟抖动和放射性衰变。密码学中通常使用 TRNG 生成会话密钥，然后在 Alice 和 Bo
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2024-01-06 09:14:53
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在一些情况下经常需要用到随机数，而高斯随机数又是最常用到的。这一篇讲一下如何编程生成符合正态分布的高斯随机数，甚至任何其他分布的随机数。我们知道C语言的标准库函数可以生成符合均匀分布的伪随机数。那么如何生成符合高斯分布的随机数呢？我们知道用逆函数法可以由符合(0,1)均匀分布的随机数得到符合任意分布的随机数，因此同样可以得到符合高斯分布的随机数。简单证明如下：设随机变量u是符合(0,1)之间的均匀
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2023-09-05 15:10:05
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1 条件随机场概述；条件随机场CRF是自然语言处理的基础模型，广泛应用于中文分词、命名实体识别、词性标注等标注场景。1.1 条件随机场场景假设有一系列照片，我们要去给打标签，在吃饭或是在跑步等等，一张照片上只有张着的嘴巴，他可能是在吃饭也可能是在唱歌，这时候单单依靠照片本身的信息，不足以准确的判断照片中的人的行为。但是如果把这些照片按照时间的顺序来排列起来，它的前一张照片是在吃饭，那有极大的可能这
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2023-06-30 23:21:48
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