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2023-08-09 15:50:31
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随着科技水平的不断提高，我们不如给母亲制作一份精致的母亲节贺卡。在这里，学习啦小编为你介绍一个如何利用Word制作母亲节贺卡的基本方法，只要你肯用心，相信你制作的母亲节贺卡一定会打动母亲。制作电子母亲节贺卡的步骤如下：步骤一：确定贺卡大小单击Word 2000“文件”菜单下的“页面设置”命令，打开“页面设置”话框。在“纸张大小”项卡中单击“纸张大小”拉按钮，选中下拉列表中的“自定义”项。根据你制作
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2024-01-26 06:34:59
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一、比赛时间2023年4月13号早08：00-4月17号09：00二、比赛介绍本次Mathorcup比赛时间和往年不同，往年比赛时间为3天，本次比赛时间一共有4天，这也说明了Mathorcup也在逐渐的增加难度，作为一个仅次于国赛/美赛和华为杯的全国性竞赛，题目是存在难度的，主要以运筹学为主，2022年的B题机器人路径和D题选址问题，都属于运筹学问题，所以参加比赛的小伙伴多看看运筹学的知识。三、比
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2024-01-26 20:36:02
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鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
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2024-06-14 22:43:54
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TokenPose也是Transformer火了之后很自然的一篇工作，原文的主旨是将Transformer Decoder作为Head来预测Heatmap，在本项
原创
2024-07-26 12:18:43
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发表时间：2007年 5月25日 21时53分44秒
睡梦中醒来，听到JAY在唱《听妈妈的话》，想家~又开始了。 &
原创
2007-12-30 14:19:14
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老师：“你的作业怎么又是你爸替你做的。”
学生：“我本来不想让他替我做，可妈妈总是忙得脱不开身。”
原创
2009-08-14 16:18:02
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图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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1. 实验目的理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。2. 实验要求实现两种损失函数的参数估计（1.无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。验证：可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法。考察类条件分布不满足朴素贝叶斯假设，会得到什么样的结果。逻辑回归有广泛的用处，例如广告预测。可以到 UCI 网站上，找一实际数据加以测试。3. 实验
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2023-11-06 15:49:19
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概率论和数理统计是机器学习重要的数学基础。概率论的核心是已知分布求概率，数理统计则是已知样本估整体。概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。数理统计最常见的问题包括参数估计，假设检验和回归分析。所谓参数估计，就是已知随机变量服从某个分布规律，但是概率分布函数的有些参数未知，那么可以通过随机变量的采样样本来估计相应参数。参数估计最主要的方法包括矩估计法，极大似然
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2023-12-26 21:28:33
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—249—AVS 分像素运动估计优化算法杨涵悦 1，张兆杨1，滕国伟2(1. 上海大学通信学院，上海 200072；2. 上海广电(集团)有限公司中央研究院，上海 200233)摘要：针对AVS 分像素运动估计的问题，提出一种优化的估计方法。包括分像素自适应提前中止算法和改进的分像素内插方法。该方法能降低分像素运动搜索的内插复杂度和搜索次数，适用于DSP、FPGA 等嵌入式平台
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2021-08-14 11:03:18
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现代数据库优化器主要依赖于其内部的代价估计系统，而代价估计最重要的依据就是查询算子的基数，即数据通过算子内查询条件过滤之后剩余的结果行数。因此基数估计技术是影响优化器产生的执行计划性能最关键的技术。学术界和工业界针对基数估计技术研究和发展了几十年，但是由于基数估计需要兼顾准确性和效率，到目前为止其依然是数据库中最难解决的课题之一，被称为是优化器的“Achilles heel”。当前数据库为了高效估
原创
2022-11-11 15:10:50
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openGauss —— 智能优化器之基数估计现代数据库优化器主要依赖于其内部的代价估计系统，而代价估计最重要的依据就是查询算子的基数，即数据通过算子内查询条件过滤之后剩余的结果行数。因此基数估计技术是影响优化器产生的执行计划性能最关键的技术。学术界和工业界针对基数估计技术研究和发展了几十年，但是由于基数估计需要兼顾准确性和效率，到目前为止其依然是数据库中最难解决的课题之一，被称为是优化器的“Ac
原创
2023-08-05 15:14:42
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核密度估计法可以用Python吗？这是一项用于估计数据分布的非参数方法，广泛应用于统计学中。Python 提供了多种库来实现核密度估计，包括 `scikit-learn`、`seaborn` 和 `statsmodels`。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中实施核密度估计法，并涵盖不同版本的比较、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化。
## 版本对比
### 兼
OFDM系统基本框图一、什么是信道估计信道估计是使用接收信号表现出来的各种状态来对信道的特性进行估计的过程。信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示。 信道估计可以定义为描述物理信道对输入信号的影响而进行定性研究的过程，是信道对输入信号影响的一种数学表示。如果信道是线性的，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。信道估计的目标就是使某种估计误差最小化，同时还要尽量降低算法的复杂度，并具有可实现性
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2024-01-10 13:15:25
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# Python 核密度估计及其在图像处理中的应用
在数据科学和统计分析中，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量概率密度函数（PDF）的非参数方法。与直方图不同，KDE不仅能更好地平滑数据，还能提供更清晰的分布模式。在图像处理领域，KDE也能通过图像像素值的分布为我们提供有价值的信息。
## 核密度估计的概念
核密度估计通过在每个数
1.算法描述信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 **在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常又是相互
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2024-01-21 02:13:01
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# Python 矩估计的实现
## 一、引言
矩估计（Method of Moments）是一种统计估计方法，通过样本的矩与分布理论的矩建立等式，从而求解分布的参数。掌握矩估计的实现将大大提升你对统计推断的理解和应用能力。本文将详细介绍如何在Python中实现矩估计，并以实际代码示例来指导你。
## 二、流程概述
下面是实现矩估计的基本步骤：
| 步骤 | 描述
every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言简单记录损失函数，dice loss、focal loss说明： 后续增补1. 正文1.1 基础概念举个栗子： 用模型对100人进行身体健康状况预测，已知30人患肿瘤。规定肿瘤为阳性，正常为阴性。 预测结果：25人阳性，其中5人实际为阴性。则， TP = 20,（True Pos
# Python中的岭估计实现指南
## 引言
在统计学中，岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。岭回归通过对模型的系数施加L2正则化，能够有效降低方差，提高预测能力。本指南将引导你通过Python实现岭估计，步骤详尽，适合刚入行的小白学习和实践。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个实现过程，我们首先展示完成任务的步骤，随后对每一步进行
原创
2024-09-29 05:38:17
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