# 1.拉取镜像 [root@summer ~]# docker run --name opengauss --privileged=true -d -e GS_PASSWORD=Gauss@123...PORTS NAMES 88990d723c95 enmotech/opengauss:latest "entrypoint.sh gauss
Gibbs Gauss采样入门引言Gibbs采样是一种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于从一个高维的概率分布中采样。在多元统计学和机器学习领域广泛应用。
# gauss消元法 OUTLINE: 主要内容： - m个方程n个未知数的线性方程组 - 齐次、非齐次、解集合、特解、通解 - 消元过程（例子） - 矩阵
Gauss_Seidel.m %% Homework 12 (b) % Heat equation with variable coeficients using Gauss-Seidel Method...iter = iter+1; end fprintf('iterations: %4.1f \n',iter); %% Plot Figures figure contourf(T) title(['Gauss-Seidel
补充1： 高斯－若尔当消元法（Gauss-Jordan Elimination） 相对于高斯消元法，高斯－若尔当消元法最后的得到线性方程组更容易求解，它得到的是简化行列式。...1 列选主元消元法 2 /* 3 *Gauss.cpp 4 *功能：列选主元消元法 5 */ 6 #include 7 #include"Gass.h" 8 9 /.../高斯消元法（列选主元） 10 void Gauss (double a[][MAXNUM],int n) 11 { 12 int i,j; 13 SelectColE(a,n);...][3]=4.623;a[2][4]=2.000; 72 a[3][1] = -2.000;a[3][2]=1.070;a[3][3]=5.643;a[3][4]=3.000; 73 Gauss...elimination).(-2表示有浮点数解，但无整数解，-1表示无解，0表示唯一解，大于0表示无穷解，并返回自由变元的个数) 48 int Gauss(void) 49 { 50 int
大家应该还记得前几天我们的一篇文章：用SQL解一道有趣的数学题：Gauss和Poincare ，错过的朋友请先回顾。感谢网友的反馈，发来新的解法一则。...问题提出 这是一个流传已久的故事： Gauss和Poincare在天堂相遇了，上帝说：你们都是人间最伟大的数学家，那我来出道题考考你们谁更聪明。...我在左手写一个大于1小于100的数，在右手同样写一个大于1小于100的数，然后把他们的和写在Gauss手上，把积写在Poincare手上，看看你们能不能猜出这两个数字是几。...Gauss看了手上的数字，说：“我不知道这两个数字是几，可我保证Poincare也不知道。” Poincare看了手上的数字，说：“我原来的确不知道那两个数字是几，可我现在知道了。”...Gauss说：“那我也知道了。” 问题：那两个数字是几？
与Jacobi迭代法密切相关的一种迭代方法叫做Gauss-Seidel迭代方法。Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别是：在一个迭代步里，一旦未知变量值有更新，则立马投入使用。...对于方程组：3u+v=5，u+2v=5，Gauss-Seidel迭代就这样进行： ? 注意红圈位置是Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别：v1的计算用到了u1而不是u0。...通常情况下Gauss-Seidel方法比Jacobi方法收敛更快。 设D表示系数矩阵A 的主对角部分，L表示A的主对角线下方部分，U表示A的主对角线上方部分。...用Gauss-Seidel方法求解方程组 ? Gauss-Seidel迭代格式为： ? 使用初值[u0，v0，w0]=[0，0，0]开始迭代，以下是迭代过程： ?...Gauss-Seidel方法的Fortran程序 ?
很多问题最终归结为一个最小二乘问题，如SLAM算法中的Bundle Adjustment，位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多，高斯-牛顿法就是其中之一。
Gauss说：“那我也知道了。” 问题：那两个数字是几？...对于Gauss来说他知道两个数之和，而不知道两个数的积，但是Gauss却肯定的说，他保证Poincare也不知道这两个数是什么。这句话就很有深意。...这说明由于Gauss刚才的推断所排除的一些数值组合后，使得Poincare手中的积可以唯一确定这两个数值了。...随后Gauss说他也知道了，意味着根据Poincare能够确认这两个数的信息，Gauss也可以唯一的确定这两个数了。...随后还有最后一个条件，就是Gauss这时也知道了两个数是什么，说明Gauss根据Poincare确定两个数的数值这个事实，进一步推断出了最终的结果。
关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter — Smooth using discrete gauss functions. ...gauss_image — Smooth an image using discrete Gaussian functions. ...两个函数的功能描述基本是一个意思，但是在gauss_image函数的注释下有这么一条： gauss_image is obsolete and is only provided...New applications should use the operator gauss_filter instead. ...即这个函数已经过时，提供他只是为了向前兼容，新的应用建议使用gauss_filter 函数，那我们再来看下halcon中其具体的描述： Signature gauss_filter(Image
= z_real_gauss.cuda() z_fake_cat, z_fake_gauss = Q(X) D_real_cat = D_cat(z_real_cat) D_real_gauss...= D_gauss(z_real_gauss) D_fake_cat = D_cat(z_fake_cat) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss)...= -torch.mean(torch.log(D_real_gauss + TINY) + torch.log(1 - D_fake_gauss + TINY)) D_loss...Q.train() z_fake_cat, z_fake_gauss = Q(X) D_fake_cat = D_cat(z_fake_cat) D_fake_gauss...= D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = - torch.mean(torch.log(D_fake_cat + TINY)) - torch.mean(torch.log
= self.lin3_gauss(x) return z_gauss Decoder模型: # p(x|z) class P_net(nn.Module): def __...得到loss D_real_gauss = D_gauss(z_real_gauss) # 用encoder 生成假样本 Q.eval() # 切到测试形态, 这时候, Q(...即encoder)不参与优化 z_fake_gauss = Q(images) # 用判别器判别假样本, 得到loss D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss...) # 判别器总误差 D_loss = -mean(log(D_real_gauss + EPS) + log(1 - D_fake_gauss + EPS)) # 优化判别器...= Q(images) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = -mean(log(D_fake_gauss + EPS))
SOR迭代是在Gauss-Seidel迭代方法基础之上的进一步改进。其特征是取xk+1和xk的一个适当的加权平均来加快Gauss-Seidel收敛。对于方程组 ?...Gauss-Seidel迭代格式为 ? 而SOR迭代则是： ? 显然，参数ω=1时就是Gauss-Seidel迭代。...1)当n=200时,分别用Jacobi，Gauss-Seidel以及SOR （ω=1.5和ω=1.2），比较三种方法收敛所需的迭代步数。 ?...合理选择参数ω决定了SOR比Gauss-Seidel更快收敛。如果参数选择不当，SOR反而比Gauss-Seidel更慢。参数ω=1时就是Gauss-Seidel迭代。
= D_net_gauss(500, z_red_dims).cuda() # encode/decode 优化器 optim_P = torch.optim.Adam(P.parameters()...得到loss D_real_gauss = D_gauss(z_real_gauss) # 用encoder 生成假样本 Q.eval() # 切到测试形态, 这时候, Q(...即encoder)不参与优化 z_fake_gauss = Q(images) # 用判别器判别假样本, 得到loss D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss...) # 判别器总误差 D_loss = -mean(log(D_real_gauss + EPS) + log(1 - D_fake_gauss + EPS)) # 优化判别器...= Q(images) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = -mean(log(D_fake_gauss + EPS))
decay_geo_gauss_function_score 644.189 ms 100th percentile latency decay_geo_gauss_function_score 652.326...decay_geo_gauss_function_score 614.672 ms 99th percentile service time decay_geo_gauss_function_score...0 % Min Throughput decay_geo_gauss_script_score 1 ops/s Mean Throughput decay_geo_gauss_script_score...1 ops/s Median Throughput decay_geo_gauss_script_score 1 ops/s Max Throughput decay_geo_gauss_script_score...time decay_geo_gauss_script_score 602.263 ms 99th percentile service time decay_geo_gauss_script_score
= imread("equalLena_gauss.png", IMREAD_ANYDEPTH); Mat equalLena_salt = imread("equalLena_salt.png"..., IMREAD_ANYDEPTH); if (equalLena.empty()||equalLena_gauss.empty()||equalLena_salt.empty()) {..., result_5gauss, Size(5, 5), 10, 20); GaussianBlur(equalLena_gauss, result_9gauss, Size(9, 9), 10,...imshow("result_5", result_5); imshow("result_9", result_9); //显示含有高斯噪声图像 imshow("equalLena_gauss...", equalLena_gauss); imshow("result_5gauss", result_5gauss); imshow("result_9gauss", result_9gauss
imshow(blur_window, dst_blur); //************************************************** //高斯滤波 Mat dst_Gauss...; GaussianBlur(src, dst_Gauss, Size(5, 5), 11, 11); string Gauss_window = "Gauss image"; namedWindow...(Gauss_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(Gauss_window, dst_Gauss); waitKey(0); return 0; }
dst_bilateral); //************************************************** //高斯滤波(用于对比 凸显双边滤波效果) Mat dst_Gauss...; GaussianBlur(src, dst_Gauss, Size(5, 5), 11, 11); string Gauss_window = "Gauss image"; namedWindow...(Gauss_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(Gauss_window, dst_Gauss); waitKey(0); return 0; }
i < intvls + 3; i++)//每一组有intvls + 3 层，intvls一般为3 { if (o == 0 && i == 0)//如果是第一组第1层 gauss_pyr...[o][i] = downsample(gauss_pyr[o - 1][intvls]);//降采样图像 /* blur the current octave's last image to...create the next one */ else//建立非第一组的非第1层 { gauss_pyr[o][i] = cvCreateImage(cvGetSize(...gauss_pyr[o][i - 1]),IPL_DEPTH_32F, 1); cvSmooth(gauss_pyr[o][i - 1], gauss_pyr[o][i],CV_GAUSSIAN...[o][i]),IPL_DEPTH_32F, 1); cvSub(gauss_pyr[o][i + 1], gauss_pyr[o][i], dog_pyr[o][i], NULL);//cvSub
#（4）高斯模型训练 # 导入朴素贝叶斯--高斯模型方法 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # gauss_nb接收高斯方法 gauss_nb = GaussianNB...() # 模型训练，输入训练集 gauss_nb.fit(x_train,y_train) # 计算准确率--评分法 gauss_accuracy = gauss_nb.score(x_test,y_test...) # 预测 gauss_result = gauss_nb.predict(data_predict_feature) 导入高斯模型方法，gauss_nb接收该方法；使用.fit()函数进模型训练...接收高斯方法 gauss_nb = GaussianNB() # 模型训练，输入训练集 gauss_nb.fit(x_train,y_train) # 计算准确率--评分法 gauss_accuracy...= gauss_nb.score(x_test,y_test) # 预测 gauss_result = gauss_nb.predict(data_predict_feature) #（5）多项式模型训练
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