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Two Different Gaussian Kernels.zip

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简介:
本资源包包含两个不同高斯核函数的实现代码及参数配置文件,适用于机器学习中的数据平滑与特征提取任务。 该例程主要包含常数协方差函数以及平方指数协方差函数,简单直观地展示了两种核函数及其在不同参数情况下的变化。这是静态高斯过程和动态高斯过程的基础,可供参考。具体分析讲解请关注我的博文。

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  • Two Different Gaussian Kernels.zip
    优质
    本资源包包含两个不同高斯核函数的实现代码及参数配置文件,适用于机器学习中的数据平滑与特征提取任务。 该例程主要包含常数协方差函数以及平方指数协方差函数,简单直观地展示了两种核函数及其在不同参数情况下的变化。这是静态高斯过程和动态高斯过程的基础,可供参考。具体分析讲解请关注我的博文。
  • Recursive Gaussian
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    Recursive Gaussian探索了高斯滤波器在图像处理中的递归应用,通过优化算法减少计算复杂度,提高实时性,在去噪、锐化等领域展现广泛应用前景。 在图像处理领域,高斯滤波器是一种广泛应用的线性平滑滤波器,主要用于消除噪声、平滑图像或进行低通滤波。本段落将深入探讨递归高斯(recursiveGaussian)技术,它涉及到了高斯滤波器的递归实现以及其在大σ参数下的优势。 高斯滤波器基于高斯函数构建,该函数生成一个二维权重矩阵作为核。数学上来说,高斯函数是一个指数衰减的正态分布形式为 e^(-x²/2σ²),其中 σ 决定了滤波器的影响范围:值越大,影响区域越广且平滑效果更强;但同时计算量也会相应增加。 传统的实现方式通常采用卷积操作,即遍历图像中的每个像素并与高斯核进行逐点乘法并求和。然而,在大σ参数下,这种方法效率较低,因为需要处理的权重矩阵较大。为提高效率,递归高斯滤波器利用了高斯函数自相似性特点通过迭代应用较小规模的高斯核逐步逼近目标的大σ效果。 递归算法减少了计算复杂度尤其是在处理大规模图像或大σ值时相比一次性计算整个高斯核大大降低了内存需求和计算量。此外,它还能避免截断效应即在传统非递归实现中由于有限资源限制需对高斯核进行截短导致的边缘失真问题。 实际应用表明,在需要强烈平滑处理(如去除大面积噪声、大尺度图像融合或模拟深度景深效果)场景下使用大σ参数设置下的高斯滤波特别有效。而递归高斯滤波器的优势在于即使面对这些需求也能保持良好性能和精度表现。 因此,递归高斯滤波技术为解决计算复杂度问题及避免截断效应提供了一种高效的解决方案,在图像平滑与噪声消除方面具有显著优势尤其适用于需要广泛范围操作的项目。掌握这种技术对于提升相关处理任务的效果和效率至关重要。
  • Gaussian-Splatting.zip
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    Gaussian-Splatting 是一种新颖的空间划分方法,通过高斯分布进行点云特征聚合和上采样,适用于高效的3D视觉任务处理。 3DGS完整代码附带iPhone手拍可重建数据集。 包含使用教程: 预处理:运行pre_data.py脚本。 数据准备:执行预处理【python convert.py -s data】。 训练:执行命令【python train.py -s <路径到COLMAP或NeRF合成数据集>】,例如【python train.py -s data】。 可视化:通过WSAD键控制上下左右移动,UIOJKL键旋转相机。
  • Two Cameras Demo.apk
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    Two Cameras Demo.apk是一款演示应用程序,展示如何在安卓设备上同时使用前后摄像头进行视频录制和拍照。适合开发者学习与参考。 Android系统双目摄像头调用demo通过Android系统的Camera类来同时调用两个摄像头并显示画面。
  • 安装Gaussian 16
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    安装Gaussian 16介绍的是如何在计算机上安装和配置量子化学计算软件Gaussian 16,适用于需要进行分子结构与性质预测的研究人员。 Gaussian 16 安装指南 Gaussian 16 是一款功能强大的量子化学计算软件,在化学、物理及生物学等领域被广泛使用。在安装 Gaussian 16 前,需要了解基本的步骤与要求。 一、系统需求 为了确保操作系统和库文件达到标准,请先查看平台版本段落档 platform_rev.pdf 来确认您的环境是否符合要求。同时,您也可以查阅 g16_plat.pdf 文件以获取最新信息。 二、用户组设置 安装前需选定一个用户组来管理 Gaussian 软件的权限,并将需要使用该软件的所有人员添加进这个组里。如有疑问,请向系统管理员求助。 三、挂载 DVD 请确保已正确地挂载了用于安装的 DVD,如果系统自动完成此步骤,则无需手动操作。 四、环境变量设定 您需设置两个环境变量 g16root 和 mntpnt:前者为 Gaussian 16 的安装路径;后者则指向 DVD 挂载点。使用以下命令进行配置: $ bincsh % setenv mntpnt /mnt/dvd % setenv g16root /usr/local/gaussian 五、解压 tar 文件 接下来,您需要从 DVD 中抽取压缩文件,并根据其类型执行相应的 tar 命令: % tar xvfJ $mntpnt/*.tbj 或 % tar xvfj $mntpnt/*.tbz 六、设置组所有权 为了使 Gaussian 16 能够正常运行,您需要将安装目录的权限赋予指定用户组。可以使用以下命令: % chgrp -R grp /usr/local/gaussian % cd /usr/local/gaussian % . bsdinstall 七、环境变量配置 最后,请在您的 shell 配置文件(如 .login 或 .bash_profile)中添加如下内容,以确保软件能够顺利启动: setenv g16root /usr/local/gaussian setenv GAUSS_SCRDIR /scratch source $g16root/g16bsd/g16.login export g16root GAUSS_SCRDIR . $g16root/g16bsd/g16.profile 其中,/usr/local/gaussian 是 Gaussian 16 的安装路径;而 /scratch 则是临时文件的存放位置。 八、完成安装 当以上步骤完成后,您就可以开始使用 Gaussian 16 软件了。请将该软件添加到您的 PATH 环境变量中以便从命令行启动程序。 遵循这些详细的步骤能够帮助确保 Gaussian 16 的正常运行,并且需要注意检查操作系统和库文件的版本、用户组设置、环境变量配置以及 tar 文件解压缩等方面的问题。
  • Gaussian和GaussView教程
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    《Gaussian和GaussView教程》旨在为初学者提供全面指导,帮助读者掌握使用Gaussian进行量子化学计算及GaussView构建分子结构的技巧。 学习Gaussian和GaussView的相关知识。
  • Gaussian Process for Dynamic Systems.zip
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    该压缩包包含关于高斯过程应用于动态系统的研究资料,包括模型构建、参数优化及在时间序列预测和控制系统中的应用案例。 该例程包含三个文件夹,主要展示了高斯过程在动态系统中的应用。本例程使用了一个二阶系统的结构,其中的三个程序分别用于验证高斯过程在动态系统中的效果、分析改变超参数sigman后的预测结果以及研究突然改变输入动态范围时的情况。具体的分析和讲解请参考相关博文。
  • MySQL: The Used SELECT Statements Have a Different Number of Columns...
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    本篇文章探讨了使用MySQL数据库时遇到的一个常见问题——SELECT语句中的列数量不匹配。文章详细分析了这一错误的原因,并提供了相应的解决方法和预防措施,帮助开发者有效避免此类问题的发生。 在执行SQL语句时遇到The used SELECT statements have a different number of columns错误提示意味着,在使用UNION或类似的合并查询操作符连接多个SELECT子句时,各个子句返回的列数量不一致。 这个问题通常发生在尝试用不同的字段结构来合并结果集。每个参与合并的SELECT语句必须拥有相同数量和类型的列才能避免这个错误。例如: ```sql SELECT a.quantity AS in_quantity, a.price AS in_price, (a.quantity * a.price) AS in_amount, 0 AS out_quantity, 0 AS out_price, 0 AS out_amount FROM store_in_detail a WHERE a.sku_id = 1345 UNION ALL SELECT b.quantity AS out_quantity, b.price AS out_price, (b.quantity * b.price) AS out_amount FROM store_out_detail b WHERE b.sku_id = 1345; ``` 在这个例子中,第一个查询返回6个字段,而第二个只返回了3个。为了修正这个问题,我们需要确保两个SELECT语句具有相同的列数量和类型: ```sql SELECT a.quantity AS in_quantity, a.price AS in_price, (a.quantity * a.price) AS in_amount, 0 AS out_quantity, 0 AS out_price, 0 AS out_amount FROM store_in_detail a WHERE a.sku_id = 1345 UNION ALL SELECT 0 AS in_quantity, 0 AS in_price, 0 AS in_amount, b.quantity AS out_quantity, b.price AS out_price, (b.quantity * b.price) AS out_amount FROM store_out_detail b WHERE b.sku_id = 1345; ``` 通过在第二个SELECT语句中添加缺失的字段,并设置这些额外列的值为0,我们确保了两个查询返回相同数量和类型的列。这将使合并操作得以正确执行。 为了提高SQL查询的质量,在设计数据库时应尽量避免这种错误的发生。例如,可以使用视图来封装复杂的查询逻辑,从而减少此类问题出现的可能性。同时,在编写多表联合查询时保持字段的一致性和检查数据类型是至关重要的步骤。
  • RRT*-Connect in Two-Dimensional Space
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    本论文探讨了RRT*-Connect算法在二维空间中的应用与优化,通过结合RRT*和RRT-Connect的优点,提高了路径规划效率及平滑度。 此代码包含了在Matlab平台中的二维实现:双向渐进最优快速扩展随机树算法 RRT*-Connect、双向快速扩展随机树算法 RRT-Connect、渐进最优快速扩展随机树算法 RRT* 和快速扩展随机树算法 RRT,以及它们的可视化结果。