na:加速度计的测量噪声 nw:陀螺仪的测量噪声 nba: randow walk noise随机游走噪声 nbw:randow walk noise随机游走噪声 ba:加速度计的偏差 bw:陀螺仪的偏差 其中na，nw，nba，nbw，都是零均值高斯模型 ba的导数为nba，bw的导数为nbw。 ...
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2019-04-04 13:01:51
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我是不是太菜了,现在什么都不会. 过程 1. 对于每一个未知元求解. 2. 对于一个未知元$x_i$,找到对应系数的绝对值的最大的那一个方程. 3. 如果这个东西是0,那么就无唯一解. 4. 然后把第$i$行和最大的那一行交换,然后消元. 5. 重复1 最后每一行的常数就是对应的解. 代码实现 cp ...
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2019-04-03 09:21:04
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https://www.luogu.org/problemnew/show/P3389 高斯消元用来解决n元一次方程组，复杂度为n ^ 3 流程和初中学的那个加减消元法差不多 首先我们存储方程的各项系数（就相当于把向量存下来） 然后我们依次消去每项，具体的，把每次没有消掉的那一项（设为k）的系数最大 ...
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2019-04-02 21:21:53
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收入囊中 这里的非常多内容事实上在我的Computer Vision: Algorithms and ApplicationsのImage processing中都有讲过 相关和卷积工作原理边界处理滤波器的工作原理会使用均值滤波，高斯滤波使用自己创造的核函数进行双线性滤波可分离的滤波（加速） 葵花宝 ...
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2019-03-30 20:21:59
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1旋转图像，并显示图像的傅里叶频谱 2二维余弦正反变换 3尺度变化 当f(x,y)在水平方向进行扩展，相同间隔下频谱中u方向零点的数量也增加 4傅里叶变换实例 <!--StartFragment --> figure1是原图figure2是原图的傅里叶频谱图（已经移中）， figure3是加了高斯噪 ...
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2019-03-29 20:36:02
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向量空间中可以组合出整个空间的项的最小数叫做这个线性空间的维数，而所有的项作为该线性空间的一个基底，简称基。 线性基是一种特殊的基底，对应异或空间的基底，即使用基底相互异或可以得到整个空间 求几个数的线性基可以用高斯消元求解，将每个数二进制展开后，类比于求向量空间的基底，只是将加法换为不进位加法异或 ...
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2019-03-23 22:12:28
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这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯： scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里： 伯 ...
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2019-03-23 17:30:40
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题目链接：水题 高斯消元学习 高斯消元模板 题解：来自官方 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #include<iostream> 3 #include<algorithm> 4 #include<cstring> 5 #include<cstdio> 6 #include<v ...
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2019-03-21 17:14:07
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上节介绍过acquistion function(AC函数)是用来利用之前的信息寻找下一个$x_{t+1}$。下面介绍AC函数的具体形式： 目前主流的AC函数主要有三种Probability of Improvement(PI)，Excepted Improvement(EI)，GP Upper C ...
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2019-03-19 15:07:35
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线性空间：是由一组基底构成的所有可以组成的向量空间 对于一个n*m的矩阵，高斯消元后的i个主元可以构成i维的线性空间，i就是矩阵的秩 并且这i个主元线性无关 ...
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2019-03-14 20:10:47
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