概率 公理化 样本 几何
零样本学习（Zero-shot Learning）
零样本学习是一种机器学习的问题设置，其中模型可以对从未在训练过程中见过的类别的样本进行分类，使用一些形式的辅助信息来关联已见和未见的类别。例如，一个模型可以根据动物的文本描述来识别动物，即使它从未见过那些动物的图像。 实现零样本学习有不同的方法，取决于辅助信息的类型和学习方法。以下是一些例子： 一种 ......
二维计算几何基础
# 二维计算几何基础 ## 前置 * 基本的几何知识 * 平面直角坐标系 * 向量 ## 极坐标与极坐标系 我们在做题的时候会遇到说“点 $B$ 在点 $A$ 北偏东 $30^{\circ}$ 方向上，距离 $100$ 米”之类的，实际情况也是如此，而不是用“以 $A$ 为原点建立平面直角坐标系，$ ......
[更新中] [论文阅读 & 实践] 小样本下的GAN探究记(下)
GAN的进一步探究 书接上回, 因为本人在GAN才刚入门, 尽管直接调用别人的ACGAN得到的效果已经很棒, 但是我还是想要继续看一下不同参数对于生成图像的影响, 帮助自己去更好理解. 学习率调节 为了平衡D和G的过程, 我们可以适当更改学习率. 这个小trick甚至有个专门的名字叫Two Time ......
计算几何
# 前言 计算几何的基础基本就是高中学过的内容，一般来说 OI 中应该不会考那些纯数学的解析几何，但是往往会和其它算法结合（比如斜率优化DP，当时学的时候我还不会求凸包，令人感叹）。 # 前置知识 ## 一些常量  = \frac{1}{6} , \forall x \in \Omega$ 显然的，如果一个样本空间是合法的，那么 $$ \sum_{x\in \O ......
2.6 概率
# 2.6.1 基本概率论 ```python %matplotlib inline import torch from torch.distributions import multinomial from d2l import torch as d2l ``` 先说几个统计学中的名词： - 抽样 ......
「学习笔记」概率生成函数
[学习于这篇博客](https://www.cnblogs.com/HenryHuang-Never-Settle/p/14702997.html) *** 为 $X$ 为仅取非负整数的随机变量，那么 $X$ 的生成函数 $F_X(x)=\sum_{k\geqslant 0}P_k x^k$。 * ......
线性代数的部分知识点的几何理解
# 线性代数的知识的有关几何理解 ## Vector：(向量) ### 基本含义： 向量相当于为 $$ \vec{x}= \begin{array} {|c|} x_{1}\\ x_{2}\\ \vdots&\\ x_{n} \end{array},x\in{n-Dimensional(n\ com ......
R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用 ......
three points 1(牛客多校) (计算几何, 三角形)
题意: t组样例，每组样例输入w， h， a， b， c.在坐标系中，0 <= x <= w, 0<=y<=h， 求出三个点X， Y， Z， 并且|XY| = a， |XZ| = b， |YZ| = c，求这三点坐标并依次输出 题解: 一个三角形在矩形中是合法的,那么就一定可以平移到矩阵的某个角, ......
3自由度的几个几何问题
一、已知等边三角形的底边和高，以内切圆的圆心为坐标原点，求三个顶点的坐标 设底边为2c，高为h，腰为a，半径为r 1、勾股定理求腰长：a2 = h2 + c2 2、相似三角形求半径：c / a = r / ( h - r )，r = c * h / ( a + c ) 3、顶点坐标：（0，h - r ......
钛渣炉几何尺寸的计算依据
钛渣炉的几何尺寸非常重要，尺寸的选择，不仅与变压器有关，也与控制方式有关。 通常的选择流程是这样的： 1. 确定变压器的容量； 容量的确定涉及很多参数，有另外的文章介绍 2. 通过曲线查找到电流电压比；下面是参考的曲线，直流炉的，交流钛渣炉的没有，需要摸索研究。 3. 由电压计算公式计算出电压U2; ......
对哔哩哔哩提出的合理化建议
一、增加匿名评论功能 我注意到一些奇怪的现象，就是有些网友评论时总是处于畏缩状态，而且在一些有心网友的地毯搜索下会被反攻到主页上陷入糟糕尴尬的境地。 所以我认为哔哩哔哩或许可以考虑一下设立一个“匿名评论”的功能，匿名评论仅拒绝点击头像进入主页和发布到动态的功能，匿名评论同样需要遵守规则，可以被点赞、 ......
对小红书针对用户体验的方面提出合理化建议
为了提供更好的用户体验，以下是对小红书针对几个方面提出的合理化建议： 提高搜索与推荐系统的准确性 小红书的推荐系统通常会在平台上展示用户可能感兴趣的内容。然而，该系统的准确性有时候会有所欠缺，导致用户看到的内容与个人兴趣不符。建议小红书加强推荐算法和搜索引擎的质量，提高准确性，并考虑用户对日常搜索和 ......
Luogu P3978 [TJOI2015] 概率论
定义 $f_i$ 为 $i$ 个节点组成的二叉树数量，$g_i$ 为 $i$ 个节点组成的二叉树的叶子节点个数之和 设当前 $i$ 个节点组成的二叉树有 $a$ 个叶子，容易发现分别删掉其中的 $1$ 个叶子节点就能得到一个对应的 $i - 1$ 个节点的二叉树，总共会有 $a$ 颗，可以发现每一个 ......
《物理学的公理化》 回复
《物理学的公理化》 https://tieba.baidu.com/p/696334465 9 楼 cyguilin 中国数学会微信公众号上的《希尔伯特的23个数学问题》一文中说： 问题6 物理公理的数学处理（数学物理） 希尔伯特建议用数学的公理化方法推演出全部物理学．1933年，苏联数学家柯尔莫哥 ......
采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算 （自适应核密
采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算（自适应核密度估计，自适应带宽核密度估计）拉丁超立方采样属于分层采样，是一种有效的用采样值反映随机变量的整体分布的方法。其目的是要保证所有的采样区域都能够被采样点覆盖。该方法分成以下两步：①采样。对每个输入随机变量进行采样，确保随机分布区域能够被采样点完全覆盖 ......
计及风电、负荷不确定性的概率潮流matlab程序,蒙特卡洛模拟半不变量级数展开(Gram-Charlie)
计及风电、负荷不确定性的概率潮流matlab程序,蒙特卡洛模拟半不变量级数展开(Gram-Charlie)电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含 蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）； 考虑风电不确定性（webull分布）负荷不确定 ......
光伏不确定概率潮流matlab程序,蒙特卡洛模拟半不变量级数展开(Gram-Charlie和Cornish-Fisheries)
光伏不确定概率潮流matlab程序,蒙特卡洛模拟半不变量级数展开(Gram-Charlie和Cornish-Fisheries)电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含 蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）； 考虑光伏不确定性（Bet ......
深度学习中正样本、负样本、困难样本、简单样本区别
正样本： 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本： 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 困难样本： 预测时与真值标签误差较大的样本。 简单样本： 预测时与真值标签误差较小的样本。 如： 图片分类：。 需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样 ......
【QoS预测】基于概率分布检测的混合集成QoS预测
论文题目： A probability distribution detection based hybrid ensemble QoS prediction approach 问题： 随着Web服务数量的快速增长，如何在大规模场景中发现服务以满足用户个性化需求已成为业界和学术界的热门话题。基于Qo ......
概率生成函数
概率生成函数 最近联测打到了两道能用概率生成函数直接秒的题。但是我不会概率生成函数。 概率生成函数.gb 对于非负整数范围内的随机变量 $X$，令 $p_i$ 表示 $X=i$ 的概率，那么我们定义 $X$ 的概率生成函数 $P$ 为 $p$ 的普通生成函数，即 $P=\sum_z p_iz^i$。 ......
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。YID:9614642908768262 ......
CF1824B2 LuoTianyi and the Floating Islands (Hard Version) - 概率期望 - 树的重心 -
题目链接：https://codeforces.com/contest/1824/problem/B2 题解： 考虑一棵 $n$ 个点的树，假如已经选定了 $k$ 个特殊点，如何判断某一个点是否为好点？ 显然将这个点提到根没有影响，那么好点的充要条件是对于所有子树的 $S_u$ 值都 $\leq k ......
7.1.2全概率公式
基础知识 全概率公式 一般地，设$A_1$ ，$A_2$ ，… ，$A_n$是一组两两互斥的事件，$A_1\cup A_2\cup …\cup A_n=Ω$，且$P(A_i )>0$，$i=1$ ，$2$，… ，$n$，则对任意的事件$B\subseteq Ω$，有 $$P(B)=\sum_{i=1 ......
7.1.1 条件概率
基础知识 定义 一般地，设$A$ ，$B$为两个事件，且$P(A)>0$，称$P(B \mid A)=\dfrac{P(A B)}{P(A)}$为在事件$A$发生的条件下，事件$B$发生的条件概率. 解释 (1) 求“事件$A$已发生，事件$B$发生的概率”，可理解：如图，事件$A$已发生，则$A$ ......
几何问题——四边形被划分为四个三角形求面积
1、题目 2、解法 遇到这类题型（四边形被划分，两个钝角三角形，两个锐角三角形），直接上手 三角形底相同，高与面积成正比 做公共垂线 运算 ......
10.2 事件的独立性 10.3 频率与概率
${\color{Red}{欢迎到学科网下载资料学习 }}$ [ 【基础过关系列】高一数学同步精品讲义与分层练习(人教A版2019）] (https://www.zxxk.com/docpack/2921718.html) ${\color{Red}{ 跟贵哥学数学，so \quad easy！}} ......
10.1.4 概率的基本性质
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10.1.1 随机事件与概率
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