文章目录引言1.re.match函数2. re.search方法3.re.match与re.search的区别4.re.sub5.re.compile 函数6.re.findall7.re.finditer8.re.split 引言re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。group(num=0) 匹配的
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2024-04-08 09:18:18
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1.L1和L2正则化L1 正则化和 L2 正则化是在神经网络中常用的两种正则化技术，用于对权重参数进行惩罚，以减小过拟合现象。它们有以下联系和区别：联系：①L1 正则化和 L2 正则化都是在训练神经网络时添加到损失函数中的额外项，用于对权重参数进行惩罚，从而限制其数值大小。②L1 正则化和 L2 正则化都可以用于降低模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。③L1 正则化和 L2 正则化都引
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2024-04-12 19:26:59
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## 全变分正则化 (Total Variation Regularization) 在 Python 中的实现
全变分正则化是一种常用于图像降噪和恢复的技术，能够在保持图像边缘的同时减少图像的噪声。在本文中，我们将逐步介绍如何在 Python 中实现全变分正则化。整个实现过程可分为几个主要步骤，下面我们将详细了解每一步。
### 流程概述
下面是实现全变分正则化的步骤：
| 步骤 | 描
参考正则化匹配关键字: http://caibaojian.com/zhongwen-regexp.html
search方法: 扫描整个字符串，并返回第一个成功的匹配。march方法: 从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None。第三章 正则表达式部分常用匹配：匹配中文：[\u4e00-\u9fa5]匹配双字节字符
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2024-04-12 19:30:43
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TV：Total VariationBTV：Bilateral Total VariationOsher等在1992 年提出了总变分（TV）超分辨率重建方法，该方法能够有效地去除噪声和消除模糊，但是在强噪声情况下，图像的平滑区域会产生阶梯效应，同时图像的纹理信息也不能很好地保留。Farsiu等在2004 年提出了双边总变分（BTV）正则化方法，该方法不仅考虑了周围像素与中心像素的几何距离
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2023-12-11 11:40:52
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范数正则化理论及具体案例操作1、正则化（1）什么是正则化（2）为什么要进行正则化（3）正则化原理2、范数（1）L0 范数（2）L1 范数（3）L2范数（4）L1 和 L2 的差别参考文献 1、正则化（1）什么是正则化正则化（ Regularization ）就是对最小化经验误差函数上加正则项约束，这样的约束可以解释为先验知识(有时候正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用，在优化误差
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2024-01-08 11:42:01
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# 全变分惩罚项的python函数
## 1. 引言
全变分惩罚项是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的技术，它用于增强图像的边缘和纹理，并且可以有效地去除噪声。本文将介绍全变分惩罚项的原理，并提供一个使用Python实现的函数示例。
## 2. 原理
全变分（total variation）是指一个二维图像或三维体素数据中相邻像素值的差异总和。全变分惩罚项通过最小化图像的全变分来实现
原创
2023-09-18 05:29:56
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什么是变分法？变分是微分的推广，微分针对的是，一个函数因变量对自变量求导，自变量是一个数值变量；变分针对的是函数的自变量是一个函数。有人说：那不就是微分方程吗？普通微分方程是一个函数和它的导数（或者高阶导数）组成的方程，解方程就是求这个函数；变分法解决的是一个函数及其导数组成另一个复杂函数，然后对这个新函数的定积分求极值，解方程是要求定积分能取到的时候的原函数。欧拉-拉格朗日方程变分法的核心是Eu
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2023-07-04 15:58:57
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引言目前主流的公众号采集方案只有以下几种方法搜狗微信 无法采集历史了，而且搜索也不按时间排序。获取的数据的价值不高，不过可以通过它来获取公众号的biz。微信公众平台 微信公众平台虽然可采集历史，但限制较大，没抓多少就被封接口了。可配合其他方案一起使用。安卓端微信 xposed hook微信消息并不难，网上能找到相关的代码和教程，基本都是hook微信入库的函数。但是微信会检测xposed直接封，即使
变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x)) 。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x)，我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值。变分:指的是泛函的变分。打个比
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2023-12-11 09:51:02
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**MySQL主库Position总变**
在MySQL主从复制中，主库（Master）和从库（Slave）之间的数据同步是通过二进制日志（Binary Log）来实现的。主库将数据更改操作记录在二进制日志中，而从库根据主库的二进制日志来执行相同的数据更改操作，以实现数据的同步。
在主从复制中，主库记录了每个事务的binlog文件名和位置（Position），从库通过读取主库的binlog文件
原创
2023-10-04 11:13:59
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# 使用Docker实现OnlyOffice的Secret管理
在现代的应用开发中，密钥和敏感信息的管理变得尤为重要，Docker为我们提供了一种有效的工具来管理这些敏感信息。在本文中，我们将详细介绍如何使用Docker来实现OnlyOffice的Secret管理。即使你是一名刚入行的小白，也可以轻松上手。
## 文章大纲
我们会按照下列步骤进行，便于理解整件事情的流程：
| 步骤编号 |
变分 概率推断的核心任务就是计算某分布下的的某个函数的期望，或者计算边缘概率分布，条件概率分布等等。EM算法就是计算对数似然函数在隐变量后验分布下的期望。这些任务往往需要积分或求和操作。但在很多情况下，计算这些东西往往不那么容易。首先，积分中涉及的分布可能有很复杂的形式，这样就无法直接得到解析解。其
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2018-10-26 21:02:00
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# Python 字符串转正则表达式的完全指南
在 Python 中，字符串和正则表达式（Regex）之间的转换是一个常见的操作。许多初学者在处理需要模式匹配的任务时，可能会感到困惑。本文将指导你如何将一个普通字符串转换为正则表达式，并通过实际代码示例帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概览
在实现将字符串转换为正则表达式的过程中，首先需要明确几个步骤。我们可以总结如下表格：
| 步骤
之前参加课题组相关信号处理的课题的学习笔记。 变分模态分解(variational mode decomposition)VMD是2014年提出的一种非递归信号处理方法，通过将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数(IMF)，迭代搜寻变分
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2024-06-21 16:11:16
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文章目录EM算法EM算法推导 方法1EM算法推导 方法2变分推断变分推断推导本文参考资料 EM算法对于概率图模型中包含有隐变量的情况，可以使用EM算法进行参数估计。隐变量是指不可观测的变量，但其参与到了样本的生成过程。例如在混合高斯模型中，样本的生成过程为首先确定其所属的类别，之后根据其类别选择相应的高斯分布，生成样本。在该生成过程中，样本所属的类别即为一个隐变量。本文综合了一些相关资料，主要聚
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2023-11-10 22:20:17
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问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术，它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记，错误或不足的地方敬请指出。X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X,Z)是个关于变量X,Z的联合分布，我们的目标是得到后验分布P(Z|X)的一个近似分布。 在之前介绍过Gibb
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2024-08-02 15:21:42
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接着主要讲几个变分推断的例子，试图阐述清楚变分推断到底是如何应用的。首先是二元高斯分布的近似。我们假设二元高斯分布是可分解的，也就是两变量之间独立。二元高斯分布其中可分解形式为：我们想用q(z)去近似p(z)，用前面推导出来的(10.9)： 因为是求z1的分布，所以按(10.9)，我们在z2上求期望
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2018-10-26 21:03:00
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# MySQL 条件分总实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现MySQL中的条件分总。在这篇文章中，我将通过一个简单的示例，介绍如何使用MySQL进行条件分总的操作。以下是实现条件分总的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现条件分总的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 |
原创
2024-07-16 05:51:45
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VAE原理 我们知道，对于生成模型而言，主流的理论模型可以分为隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型NB和高斯混合模型GMM，而VAE的理论基础就是高斯混合模型。 什么是高斯混合模型呢？就是说，任何一个数据的分布，都可以看作是若干高斯分布的叠加。如图所示，上面黑色线即为高斯
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2024-07-09 19:08:39
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