我们站在迎宾松前， 占领无水的山巅， 占领无雪的深涧。 用我们的胸膛， 温暖美好的诺言。 脚趾已快冻僵， 贴近的心， 唤不醒山泉。 你虽是花信风， 可那是画中景。 我们别再相信画中景， 更别相信无影的风， 那是梦。 擦净眼角的泪痕， 路自己去探寻。 刘文忠
原创
2010-05-09 19:26:47
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天眼查App显示，9月2日，阿维塔科技（重庆）有限公司申请的“一种车辆的迎宾控制方法、装置、车辆及存储介质”专利公布。摘要显示，本申请涉及车辆控制技术领域。所述方法包括：响应于车端与目标钥匙的连接操作，获取包括目标用户的偏好信息/目标用户相对车端的方位信息的用户信息；基于所述用户信息，确定所述车端针对目标用户进行迎宾的迎宾光毯参数；控制所述车端的车灯按照所述迎宾光毯参数执行迎宾操作，以形成迎宾光毯
一、简单介绍微分域变形领域最重要的两篇论文分别是：[1] Yu Y , Zhou K , Xu D , et al. Mesh editing with poisson-based gradient field manipulation[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(3):644. [ciation:679] [2] Olga Sorkine
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2024-05-23 15:25:25
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前言：这节课讲泊松过程定义，泊松过程中的两个随机变量， number of arrivals given time period, needed time given number of arrivals. 以及泊松过程和伯努利过程的对比。上节课讲了随机过程，随机过程就是随时间发展的随机试验，也可以把随机过程理解成一项实验，这个实验由无限多的步骤组成。 上节课的例子是：伯努利过程 Bernoull
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2024-06-29 06:09:27
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之前做过一次小小的介绍(没看过的请参看此文：闲话小松)，相信不少老朋友应该都知道我是谁了。还不认识我的朋友可以称呼我小松(这名号有年头了，听习惯了^_^)，当然你喜欢怎么喊都成：)偶是个是理想主义的倡导者，对星座命理、国学、生态环境等问题比较感兴趣。典型的水瓶男，目前还没有女朋友，欢迎有心人给我牵线搭桥：P
梦溪同志打算走技术路线，所以博客就由我来接手继续为大家服务了。由于刚刚接手博客管理的工作
原创
2008-12-04 00:01:45
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本次程序实现了一个小学生算术题出题系统。主要实现了以下三个功能：出题、判断答案对错、计算。出题阶段，用户可以指定出题的要求，如运算中是否出现负数、括号、乘除等。本程序由Core、UI、Console三部分组成。Core承担了核心功能，即接收用户输入，返回用户期望的结果；UI提供了一个简单的图形界面交互；Console部分实现了命令行方式的调用。Core部分对外提供两组API：1.统一的一个接口
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2024-01-11 10:00:07
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如果您知道如何以及何时使用泊松回归，它可能是一个非常有用的工具。在大数据分析R中泊松回归模型实例中，我们将深入研究泊松回归，它是什么以及R程序员如何在现实世界中使用它。 具体来说，我们将介绍： 1)泊松回归实际上是什么，什么时候应该使用它 2)泊松分布及其与正态分布的区别 3)使用GLM进行泊松回归建模4) 5)为计数数据建模泊松回归 6)使用jtools可视化来自模型的发现 7)
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2024-02-26 17:17:56
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定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙的客户人数。书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。当以下假设有效时，
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2023-10-23 11:01:43
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spss modeler-回归正态分布（高斯分布）： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。逆高斯分布：二项分布：二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。（抛硬币）在每次试验中只有
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2024-03-14 17:15:27
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一、算法原理迫松重建法是一种基于隐式函数的三角网格重建算法，该方法通过对点云数据进行最优化的插值处理之后来获取近似的曲面。 迫松曲面重建的过程： 1、定义八叉树。使用八叉树结构存储点集，根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；2、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数F，所有节点函数F的线性和可以表示向量场V，基函数F采用了盒滤波的
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2024-07-25 09:49:59
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在raw image中，主要的噪声为两种，高斯噪声和散粒噪声，其中，高斯噪声是与光强没有关系的噪声，无论像素值是多少，噪声的平均水平（一般是0）不变。另一种是散粒噪声，因为其符合泊松分布，又称为泊松噪声，下图可见，泊松噪声随着光强增大，平均噪声也增大。 什么是散粒噪声？散粒噪声=泊松噪声=shot noise=poisson noiseShot noise存在的根本原因是因为光是由离散的
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2024-01-21 09:04:45
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文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音Knuth算法首先，回顾泊松分布的函数：其中，是期望值，而则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是, 而观察函数图像，等效于一半指数函数，其中 另一方面，根据之前的关于 “泊松等待” 里介绍的，对于已发生的事件A，在接下来的时间里，随着时间增加，事件发生概率呈指数级下降。即有其中有这个限制条件存在。那么，假设打开快
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2023-10-26 13:58:10
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1. 泊松融合梳理： 图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 针对这个问题，有人提出了一种利用构造泊
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2023-11-07 00:46:22
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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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如何理解柏松分布？ https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920 ...
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2021-10-09 14:29:00
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上学时，同学都爱起外号。那时候人瘦，还不到100就这样小松这个外号一直叫到现在，差不多快8，当然摇滚、朋克、布鲁斯、R&B和Sleeping Sun
原创
2008-07-23 10:18:16
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周日折腾家里的床，每次坐上去或者翻个身，它就咯吱咯吱的响。我掀起床垫，把所有的螺丝都检查拧紧了，可它还是响。不断观察和寻找响的地方，后来发现是木头与木头之间的衔接处太紧了，只要身体的重量压上去，略微有点动弹，木头之间就会因为摩擦而发出响声。于是我把几个较紧的螺丝松了，呵！完全不响了。现代生活的高压和快节奏，也让人身体和神经紧绷着。我们需要腾一个片刻，放空大脑，放下负担。不是逃避，而是休息，为了更好
原创
2021-01-16 11:05:17
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本文件取自百度简介这种具有中立的接口定义（没有强制绑定到特定的实现上）的特征称为服务之间的松耦合。松耦合系统的好处有两点，一点是它的灵活性，另一点是，当组成整个应用程序的每个服务的内部结构和实现逐渐地发生改变时，它能够继续存在。而另一方面，紧耦合意味着应用程序的不同组件之间的接口与其功能和结构是紧密相连的，因而当需要对部分或整个应用程序进行某种形式的更改时，它们就显得非常脆弱。对松耦合的系统的需要
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2023-07-05 22:14:44
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引言敲黑板，干货已到达战场！！！在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。伯努利试验相信大家都抛过硬币，抛硬币的时候是不是只有两种结
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2023-09-16 14:19:09
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泊松过程Poisson三个假设假设1：一段时间内事件发生的次数只与该时间段的长度有关，与时间段所在的具体位置无关。假设2：泊松过程具有独立的增量。泊松过程是无记忆的。假设3：在一段极短的时间里，事件发生一次的概率正比于该时间段的长度。推导出具体表达式在时间段t内，事件发生的次数服从这样的分布：\[P\left(X(t)=n\right)=\frac{(\lambda t)^{n}}{n !} e^
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2023-07-31 23:03:27
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