概率 公理化 样本 几何

前言 本文分享论文【Primitive Generation and Semantic-related Alignment for Universal Zero-Shot Segmentation】，由浙大、NTU提出零样本通用分割框架PADing。 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享，若侵权 ......

$ \triangle ABC $ 的内心为 $I$，内切圆分别切边 $BC$、$CA$、$AB$ 于 $D$、$E$、$F$．直线 $BI$、$CI$、$DI$ 分别交 $EF$ 于 $M$、$N$、$K$．直线 $BN$、$CM$ 交于点 $P$，直线 $AK$、$BC$ 交于点 $G$．过 $ ......

等概率随机取数算法的几种实现 最近读了项目中的工具脚本，发现一个随机取数的函数，功能大概是从M个数中不重复的随机取出N个数，算是数组随机排序然后取前N个值的变种。 脚本实现采取原始的方法，每随机取一个数就放到一个数组中，下次取数时遍历结果数组判断是否已经取出，平均时间复杂度为O(MlogM),空间复 ......

有几种算法可以实现从n个不同元素的数组中等概率地取出m个不同元素， 其中一种是Knuth-Durstenfeld Shuffle算法，它的思想是： 将1到n的数字存到数组中 从数组中取一个1到剩下数字个数的随机数k 从低位开始，将数组第k个数字取出，并保存到结果数组末尾 重复第2步，直到取出m个数字 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着数字通信技术的不断发展，无线通信作为一种高效且灵活的通信方式，已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。然而，随着通信技术的不断进步，网络安全问题也逐渐成为了无线通信领域中的热点问题之一。在保证通信质量的同时，如何保护 ......

样本空间：随机现象一切所有的基本结果组成的集合 事件A与事件B： 注意：事件A与B两个事件，是在同一个随机现象的样本空间(集合)上的两个子集。 条件概率公式： P(A|B) = P(AB)/P(B) P(B)P(A|B) = P(A)P(B|A) = P(AB) 前置条件事件的发生，可能改变后置事件 ......

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推荐：将NSDT场景编辑器加入你的3D工具链 其他系列工具：NSDT简石数字孪生 Threejs常见几何体简介 Three.js提供的几何体API很多，本节课先给大家介绍几个比较简单的案例，为后面的学习打下基础。 你可以结合threejs文档，把下面动手把下面几何体相关代码全部测试一遍，并预览3D效 ......

# 统计基础 #### 统计量 定义：样本不依赖于位置参数的函数 常用统计量： - 样本均值：$\bar X = \sum_i X_i / n$ - 样本方差：$S^2 = \sum_i (X_i - \bar X)^2 / (n-1)$，这是对 $X_i$ 方差的无偏估计量。 - $k$ 阶矩：$ ......

## 1. 概述 可以通过线段的跨立实验[[1]](https://www.geeksforgeeks.org/check-if-two-given-line-segments-intersect/)判断两条线段是否相交，但是想要进一步求它们的交点还是比较麻烦。[[2]](https://www.c ......

## 文档坐标、窗口坐标和容器坐标 文档中元素的位置以CSS像素度量，有两种参考系，一是文档左上角，二是窗口左上角。基于这两个原点的两个坐标系被称作文档坐标与窗口坐标。 由于CSS的overflow属性允许文档中的元素包含的内容超出其所能显示区域，此时元素有自己的滚动条，其作为自身内容的窗口，而不是 ......

# 隐函数定理的几何应用 ## 一、平面曲线的切线与法线 设平面曲线由方程 $$ F(x,y)=0 \tag{1} $$ 确定，它在 $P_0(x_0,y_0)$ 的某领域上满足隐函数定理的条件，于是在点 $P_0$ 附近所确定的连续可微隐函数 $y=f(x)$ （或 $x=g(y)$）和方程 $( ......

### 条件概率 在事件 $A$ 发生的条件下，事件 $B$ 发生的概率，记作 $P(B|A)$． **条件概率公式**：$P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}$ **概率乘法公式**：$P(AB)=P(A)P(B|A)$ 若 $A_1,\cdots,A_n$ 不交且并为样本空间 $\ ......

低秩分解（Low-rank factorization）也可以通过几何的方式来解释，帮助我们理解其含义和应用。 假设我们有一个m×n的矩阵A，我们希望对其进行低秩分解，即将其分解为两个低秩矩阵的乘积：A ≈ UV^T。其中，U是一个m×k的矩阵，V是一个n×k的矩阵，k远远小于m和n。 几何上，可以 ......

奇异值分解（SVD）可以通过几何的方式来解释，从而帮助我们理解其含义和应用。 首先，我们可以将一个矩阵视为对向量空间的一种变换。假设有一个m×n的矩阵A，其中每一列可以看作是一个向量，而这些向量组成了一个n维的向量空间。奇异值分解可以将这个向量空间的变换分解为三个基本的几何操作：旋转、缩放和再次旋转 ......

# 概率期望DP做题记录-Part3 ## [P3750 [六省联考 2017] 分手是祝愿](https://www.luogu.com.cn/problem/P3750) ~~什么题目名称~~ ### 题意 给定 $n$ 个灯的初始状态，每个灯有两个状态亮和灭，通过操作第 $i$ 个开关，所有编 ......

包括： 样本熵（Sample Entropy）， 多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy）， 复合多尺度样本熵（composite multiscale sample entropy）， 精细复合多尺度样本熵（refined composite multiscale sam ......

[toc] # 要求(可以直接作为Prompt) 用Matlab程序产生连接概率为p=0.1的含100个节点ER随机网络，绘制网络及其度分布，分析其均匀性，并计算其传播阈值。 # 代码 ```matlab clear all;close all;clc; % 参数定义 n = 100; % 节点数量 ......

本文为 STOC'04 Algorithms for Dynamic Geometric Problems over Data Streams 的阅读笔记。 论文作者 Piotr Indyk， 研究领域：高维几何问题, 流式算法，摘要数据结构维护, 稀疏傅立叶变换。 ## 1 近似算法 在假设 $\ ......

# 概率 ## 1.基本概念  ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2751 ......

条件概率的定义： 样本空间S内，试验E下，事件A发生的条件下，B发生的概率，记作 P (B | A) 。 下推导 P(B)= P(AB) / P(A) 已知，样本空间S，试验E， P(S)=1; A+Ac =S; 则有：P(B)= P(SB) / P(S) = [P(AB)+P(AcB)] / [P ......

1. 学习精排的序 为了保证推荐系统全链路的一致性，在召回阶段常常会学习精排的序，即把精排排在前面的item作为正样本，排在后面的item作为副样本，还可以补充一部分未来进精排的item作为easy负样本。 这里也可以采用point-wise和pair-wise两种建模方式，如果采用pair-wis ......

减法公式 ......

threejs绘制多边形 // 创建一个立方体几何体 var cubeGeometry = new THREE.BoxGeometry( 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5 ); // 创建一个多边形几何体 var polygonGeometry ......

## 样本点与样本空间 $A = \left \{ 1, 2, 3 \right \}$ $1, 2, 3$ 为样本点，$A$ 为样本空间。 $$ A = \left \lbrace 1, 2, 3 \right \rbrace\\ B = \left \lbrace 2, 3, 4 \right ......

# 第二章 随机变量及其分布 ## 一、定义 ### 1、随机变量 定义：随机变量 $X$ 是定义在随机试验样本空间 $S=\{e\}$ 上的单实值函数，记为 $X=X(e)$ 笔记：随机变量是为了数值化表示，这样更方便数学研究。$X$ 相当于样本空间，$x$ 相当于样本点。 ### 2、分布律和概 ......

setwd("E:\\20220927宏基因组教学\\02后期分析\\05willcox")library(doBy)gene <- read.table('table.l5.relative-SE.txt', sep = '\t', row.names = 1, header = TRUE, st ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......

## 文章的主要内容 针对这些问题，提出了一种主动领域自适应智能故障检测框架LDE-ADA，该框架利用迁移学习和主动学习相结合的方法来解决标签域扩展问题，从而提高模型的检测性能。同时，提出了一种改进的主动学习查询策略，以准确选择目标域中新增加的健康类别样本来辅助模型训练，解决标签域扩展的问题。综述要 ......

# 概率生成函数 认识概率生成函数，形如 $$ f(x) = \sum_{i = 0}^{+\infty}P(X = i)x^i $$ 也就是 i 次项的系数是随机变量 X 等于 i 的概率。 这个东西有两个用处： #### 1 关于概率 $f(1) = 1$ 其实就是把 $f(x)$ 的所有系数加 ......