圆上的整点 题目链接：luogu P2508 题目大意 给你一个圆，问你圆周上有多少个点的坐标是整点。 思路 考虑一个东西叫做高斯整数。 其实它是复数，是 \(a+bi\) 中 \(a,b\) 都是整数的复数。 那它跟它共轭的乘积其实就是 \(a^2+b^2\)，所以我们可以把它转化成 \(a^2+b^2=N\) 这个东西，满足条
Bloom： 由于显示器的颜色显示范围有限以及强光区域发光的地方时常会有光晕的效果，而在之前的着色器中片段颜色是逐个定义的，没有泛光的效果。如果有一张在阳光下的白纸，白纸在监视器上显示出是出白色，而前方的太阳也是纯白色的，所以基本上白纸和太阳就是一样的了，给太阳加一
声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音 与 其他人的声音区分开来 的特征 属于音频处理技术 生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征 生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜 行为特征：声纹、笔迹、步态 模板匹配方法 基于时频谱的人工鉴别法 对应的文字内容一致， 文本相关的声纹识别 文本
# 背景建模 # 1. 帧差法 # 2. 混合高斯模型 ## 2.2 混合高斯模型测试方法 import numpy as np import cv2 # 经典的测试视频 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 形态学操作需要使用 kernel = cv2.getStructu
1、Low-Precision Arithmetic for Fast Gaussian Processes Wesley J. Maddox, Andres Potapczynski, Andrew Gordon Wilson https://arxiv.org/abs/2207.06856 低精度算法对神经网络的训练产生了变革性的影响，降低了对计算量、内存和算力的需求。但是高斯过程（GPS）中却很
# 顶部和右边的小直方图是怎么画出来的？ <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. fig 2 (a)>20220627 # [?]怎么用chi方统计量决定做单高斯or双高斯拟合？完全没接触过chi方[?] <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. sec 4.1, para -1>20220627
1. 高斯金字塔 (1)下采样原理 (2)上采样原理 img = cv2.imread('./lena.jpg') # 分辨率减小的操作，下采样 dst = cv2.pyrDown(img) # 分辨率增大的操作，上采样 dst = cv2.pyrUp(img) 2. 拉普拉斯金字塔
1. 特征的不变性 每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算
参考： 基于拉普拉斯金字塔的图像融合原理以及C++实现 图像融合：拉普拉斯金字塔融合算法
1、斑点概念 斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一棵树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。
高斯模糊函数的升级版本，带剪裁区域。 函数check_rect()是处理剪裁区域矩形。如果不打算剪裁，只需要设置left, top, right, bottom都为0就可以了；另外位图的存储格式是上下反转的，如果正常剪裁的话，只需要设置bottom为 -bottom即可。 bool check_rect(int width, int height, int&
一、风哥华为高斯openGauss数据库工程师培训实战视频教程介绍 课程目标：为满足想快速学习学习国产数据库华为高斯openGauss的学员，风哥特别设计的一套快速入门近8个小时的高斯openGauss数据库学习课程。本教程内容涉及华为高斯openGaus数据库基础与架构 、华为高斯数据库openGauss
用来求解n元一次线性方程组 核心思想： 把方程组塞到一个矩阵里得到一个\(n*n+1\)的矩阵，第\(i\)行表示第\(i\)个方程，\(Mat[i][j]\)表示第\(i\)个方程中\(xj\)的系数 \(Mat[i][n+1]\)为一个常数，即等号右面的常数 把\(xi\)的系数都集中于第\(i\)行（对角线上）,\(xi\)为当前选择的主元，然后
转载：https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/50634652 高斯滤波高斯分布又叫正态分布， 图像滤波之高斯滤波（Gauss filter）概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量（比如噪声）滤去，起到图像平滑作用。 高斯
在使用高斯消去法求解方程组时可能会遇到某一行主元为零的情况，人在碰到这类问题时会自动换行，确保主元不为零。但是编程时就需要提前考虑这种情况的发生。 一种解决方案就是部分交换主元：将最大系数的行和原主元的行进行交换，成为新的主元行。 代码： function X=gaussplus
均值卷积： void blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, // 卷积窗口大小 Point anchor = Point(-1,-1), // 锚点（即处理的像素位于kernel的位置） int
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text; namespace ArcGISPublic.GaussHelper{ class Gausstojw { private double atanh(double z) { return 0.5 * Math.Log((1 + z) / (1 - z)); }
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text; namespace ArcGISPublic.GaussHelper{ class JWtoGauss { private double E = -9999; private double N = -9999; private double a3 = -9999;
当时找了很多关于高斯脉冲对的产生，但是都是关于高斯函数的产生，没有脉冲对。于是在程序上取了巧，直接让它平移相加。 %%参数赋值 a = 0.6; %衰减系数 fs = 100; %抽样频率 Tmin=-5; Tmax=25; Delay=2.5; %时延 sigma=1; variance=sigma^2; %方差 g = 12; StartTime=3; %%产生
一、介绍 高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模
高斯函数 引言 2022年03月06日10:51:08 昨天，在组会上师弟提到了高斯模板，自己被导师抽查提问解释如何生成模板的。故，回忆一下过去的知识，并进行总结。学习如何通过高斯函数生成高斯模板，并用python代码实现生成高斯模板的过程。 参考文献 图像处理基础(4)：高斯滤波器详解高斯函
高斯-克吕格投影 简称 高斯投影 百度 可以得到 计算公式 https://wenku.baidu.com/view/a02f613183c4bb4cf7ecd181.html 大致如下： 代码 https://blog.csdn.net/mysonismysun/article/details/8802437 1 #include <cmath> 2 3 //高斯平面坐标系 4 struct CRDC
【数论】——高斯列主元消元法 文章目录 【数论】——高斯列主元消元法初等行变换消元思路代码 初等行变换 将某一行乘以一个非零数交换某两行将某一行的k倍加到另一行 消元思路 从左往右，找到第一列系数中，绝对值最大系数所在行将该行每一个系数除以该行第一个非零系数将
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main(int argc, char** argv){ cv::Mat src = cv::imread("../../source/lena.png"); if(src.empty()){ std::cout << "could not load image ..." <<
以前咱一直以为咱自己 Ps 技术挺好，今早上这啪啪打脸了 看完春晚（没错就是看完了春晚），闲来无事，想着练练 Ps，画点 UI，省着狗浩天天忽悠我 然后一打开 ps，一想，着毛玻璃咋做啊？ 直接开高斯模糊。 但做完了发现，这高斯模糊啊，不是 fliter 而是 backdrop-fliter 这就很尴尬了。赶紧打开万能的 B
