本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二维图像了
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2024-06-07 14:27:50
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热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4
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2024-07-15 06:35:18
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数学知识扩展期望和方差期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方
一、数学概念参考：方差、标准差和协方差三者之间的定义与计算1. 方差方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。2. 标准差方差开根号。3. 协方差在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况
# R语言中的VIF膨胀系数：理解多重共线性
在回归分析中，多重共线性是一个常见的问题，尤其是在处理包含多个预测变量的模型时。那么，如何评估这一问题的严重程度呢？这就是我们今天要讨论的VIF（方差膨胀因子）膨胀系数。
## 什么是VIF？
VIF（Variance Inflation Factor）是一种衡量回归模型中自变量之间多重共线性的统计量。简单来说，如果某个自变量的VIF值高，就表示
膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
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2023-11-07 04:11:53
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一、统计学基本概念：均值、方差、标准差 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值：方差：标准差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的。
方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
HBase安装什么是HbaseHbase特点Hbase架构Hbase安装单机模式伪分布式模式完全分布式增加RegionServer节点增加备份的HMaster 什么是Hbase官网官方文档历史版本分布式、可扩展的Nosql数据库，用于存储结构化、半结构化数据高可靠、高性能、面向列存储，适用稀疏数据，便于统计分析可以利用廉价的PC机扩展---->存储、处理海量数据Hbase特点海量存储，PB
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2024-09-06 10:25:44
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逻辑回归不是回归算法，是分类算法，可以处理二元分类以及多元分类。线性回归线性回归的模型是求出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y = Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。对应n维样本数据，对应的模型是这样的： 其中θ为模型参数。一般用均方误差作为损失函数，损失函数的代数法表示如下：用矩阵形式表示为：采用梯度下降法，则θ的迭代公式为：如果采用最小二乘法，则θ为在这里最小
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2024-05-14 21:35:06
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前言：本文的个别内容、图片出自各个博客，但是因时间较久目前找不到原作者链接，如有需要，烦请各位原作者联系我。目录一、什么是膨胀卷积？为什么要用膨胀卷积二、膨胀卷积的特点（优点）三、膨胀卷积特点的理解1、先看特点②：可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变2、膨胀卷积特点1:增大了卷积核的感受野 四、膨胀卷积的问题4.1 gridding effect4.2长距离的信
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2023-08-30 16:20:04
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@(文章目录) ✌ 多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF） 1、✌ 原理： 方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 2、✌ 多重共线性： 是指各特征之间存在线性相关关系，即一个特征可以是其他一个或几个特 ...
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2021-04-26 09:50:00
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文章目录多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：2、多重共线性：3、检验方法：方差膨
原创
2023-01-26 18:31:48
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在注意力机制文章Attention Is All You Need中，作者在计算dot-product attention时，引入了一个scaled因子，即 之所以引入scaled因子，是让数据符合0均值、方差1的分布。因为qkT内积操作后，数据期望为0、方差为dk，那么softmax梯度会消失。 接下来就开始解释原因。引入期望、方差的定义1、期望 期望计算的是样本的均值，描述一个随机变量的集中位
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2024-06-02 23:31:17
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Convolutions包含Kernel size，Stride，PaddingDialated Convolutions膨胀卷积给卷积层引入了另外一个参数命名为膨胀率（dilation rate）。这个参数定义了kernel中的值之间的间隔，dilation rate为2的一个3x3的kernel将和一个5x5的kernel拥有相同的感受野，同时只使用了9个参数。想象一下，获取一个5x
一、膨胀卷积Dilated Convolutions，翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小，例如5x5的卷积核的感受野大小为25。二、膨胀卷积
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2023-10-20 16:43:17
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# PyTorch 中的系数待定方法（Method of Undetermined Coefficients）
在机器学习和深度学习的研究中，我们常常需要使用不同的算法来处理各种任务，如分类、回归等。其中，系数待定方法是一种常见的技术，特别是在优化方面，虽然它通常是在统计学习中提到的，但在深度学习框架如 PyTorch 中也有其应用。
## 什么是系数待定？
系数待定方法指的是通过已知条件来
# 如何在 PyTorch 中实现 Dice 系数
在机器学习和图像分割的领域，Dice 系数是一种常用的评估指标，特别是在二分类问题中。它能够很好地衡量模型的预测结果与真实标签之间的重叠程度。接下来，我会通过一个简单的流程指导，你在 PyTorch 中实现 Dice 系数的方法。
## 流程步骤
以下是实现 Dice 系数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 07:40:50
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基于Pytorch使用FFT,矩阵乘法,Conv2d计算卷积目标：计算64*64矩阵X和3*3矩阵H的卷积Y=X*H第一节：导入库# 导入所需模块
import torch
import torch.nn as nn
from timeit import Timer
# 创建一个四维随机张量，样本数为1，通道数为1，大小为64*64为图像
x_n = torch.tensor(torch.ran
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2023-10-20 23:30:30
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# 使用PyTorch计算Dice系数的指南
在深度学习的领域，Dice系数（Dice coefficient）是一个常用的指标，尤其在图像分割任务中，用于衡量预测与真实标签之间的重叠程度。在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch来计算Dice系数。本文将分成几个步骤，您可以通过这些步骤逐步实现我们的目标。
## 整体流程
以下是实现Dice系数计算的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名
卷积和膨胀卷积在深度学习中，我们会碰到卷积的概念，我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加，普通的卷积我们在此不做赘述，大家可以翻看相关书籍很好的理解。最近在做项目过程中，碰到Pytorch中使用膨胀卷积的情况，想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化。开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变，试列好多次还是有问题，报了张量错误的提示
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2021-04-06 16:46:57
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