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原创 小白也能看懂的卷积!

对于很多朋友们来说,刚接触到卷积这个概念的时候一定都有一点头疼,我也不例外。随着学习的加深,回顾卷积概念的时候我也有了一些新的理解。思索再三还是提笔写下这个小白都能看懂的卷积。提前说明,该教程的讲解都基于离散时间情况。...

2022-06-08 22:44:25 203 1

原创 Trace—σ代数的证明

本文旨在证明 Trace σ\sigmaσ algebra 是一个algebra。Trace σ\sigmaσ algebra 的定义是:假设E⊆XE\subseteq XE⊆X,且A\mathscr{A}A是X上的σ\sigmaσ代数,那么AE\mathscr{A}_{E}AE​ :=\vcentcolon=:= {E∩A,A∈A}\{E \cap{A} , A\in\mathscr{A}\}{E∩A,A∈A}是一个EEE上的σ\sigmaσ algebra。证明,根据定义的三条,第一条E∈

2021-12-08 15:19:00 1127

原创 MCMC系列:Metropololis-Hasting采样算法,10分钟从零到大神

MCMC面对已知的复杂分布时,仅知其表达式,对其进行采样变得格外棘手(甚至无法采样)。在仿真中,各工具包会提供一些标准分布,MCMC采样方法允许我们通过构造一个马尔科夫链,并借助标准分布,使得以某种接受概率采样的新马尔科夫链的平稳分布为我们的目标复杂分布。Metropolis-HastingMCMC中很重要且很实用的一个采样算法就是MH算法。MH算法流程(怎么做)这么做为什么行(MH推导)从马尔可夫链谈起(重点版)如何构建一个平稳分布为目标分布马尔科夫链?可在此简要介绍会用到的马尔可夫链的重

2021-08-13 22:03:46 1751

原创 高斯分布的数乘,相加,相乘还是高斯分布吗?

高斯分布的数乘,相加,相乘还是高斯分布吗? 首先当随机变量Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)时,两者的PDF具有这样的关系fY(y)=fX(x)∣dxdy∣f_{Y}(y)=f_{X}(x)\lvert\frac{dx}{dy}\rvertfY​(y)=fX​(x)∣dydx​∣具体来说FY(y)=P(Y≤y)=P(g(X)≤y)=P(X≤g−1(y))=FX(g−1(y))=FX(x)F_{Y}(y)=P(Y\leq y)=P\left(g(X)\leq y\right)=P\left(X\leq

2020-08-29 17:56:37 6799 2

原创 复随机变量

Proper Complex Random Vectors定义: 当一个复随机矢量Z\mathbf{Z}Z满足以下条件时,我们称它为Proper:均值为0方差为有限值(不是±∞\pm\infty±∞)E[ZZT]=0\mathrm{E}[\mathbf{ZZ}^T]=0E[ZZT]=0

2020-08-28 19:30:06 847 3

原创 论文导读:使用松弛半定规划的方法进行数据降维--通过最大最小距离

论文导读:使用半定规划的方法进行数据降维–通过最大最小距离[Max-min distance analysis by using sequential SDP relaxation for dimension reduction]本文旨在记录阅读文献时的想法,并不适合小白,有一定数据降维经验的小伙伴会更快上手。原文地址:Max-min distance analysis by using sequential SDP relaxation for dimension reduction本文的目的是实现

2020-08-26 19:27:19 881 2

原创 官方文档没讲清楚???Pytorch中神奇函数方法map()_

在python中有一个高级函数叫做map()引用廖雪峰的讲解如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2f(x)=x^2f(x)=x2,要把这

2020-07-21 19:23:25 9661 2

原创 正态分布推导瑞利分布,瑞利信道的模型

从高斯分布推导瑞利分布所谓瑞利分布就是两个垂直分量服从独立且相同的高斯分布叠加之后的模。先来看看高斯分布的表达式f(x)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2) f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2{\sigma}^2}\right)f(x)=2π​σ1​exp(−2σ2(x−μ)2​)其中σ\sigmaσ是分布的方差,μ\muμ是分布的均值。假设X1,X2∼N(μ,σ2)X_1,X_2\sim N(\mu,

2020-07-17 11:08:31 9595 5

原创 Tensor 储存字典的key,如何将字典的value填入Tensor

最近遇到一个问题,假设一个Tensor的元素都是标签(字典的key),这里我们还有一个对应的字典,如果想把key对应的value填回tensor,怎么操作呢?当然如果是在numpy中,我们可以循环遍历这个字典,然后修改元素的值,但是在tensor中是没有这么容易可以修改特定的元素的数值的。可能有些同学会自然想到把tensor转换成numpy.array再进行操作即可。这种想法不错,但是在使用ke...

2020-01-03 21:51:33 7326

原创 keras 中fit_generator的epoch的疑问

在使用keras进行神经网络训练时,在keras中为了减少数据对CPU/GPU的占用率,可以选择使用generator来生成数据对应使用fi_generator来进行训练,我们来看看fit_generator在官方API中的讲解fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=Non...

2019-08-08 11:19:17 2349

原创 numpy中的numpy.dot 解释

numpy中的dot函数可以表示dot()返回的是两个数组的点积(dot product)1.如果处理的是一维数组(向量)(list, 1-D np.array),则得到的是两数组(向量)的內积In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])In : e = d[::-1]Out: array([8,...

2019-05-05 10:54:21 3699 1

原创 统计学习方法EM算法的错误指出

不知道看统计学习方法的小伙伴有没有注意到李航老师在书上有一推导的错误的地方,在书上159页,利用Jensen不等式下面在使用Jensen不等式之后的推导,出现了alg(b)-lg(c)=alg(b/c)这种形式的推导。很明显是错误的虽然最后还是能推导出最后的式子,但是书上写的有一个明显的BUG,在此指出...

2019-03-07 14:49:50 634 7

数据结构(C++语言版) 第三版完整版课本 + 习题解析 + 第二版完整版课本 邓俊辉.zip

【有书签!!!全网唯一 !!注意,这本书是完整版!!!】PDF教材加习题解答,网上很多其他号称完整版的下过来缺了10,11,12三章,这本没有缺。包含代码包和第三版和第二版的课本带详细书签版本!!全网最完美的版本吧,自己整理了很久!!!!快来下载

2019-06-17

数据结构(C++语言版)第三版 课本 +习题解析 +代码包_邓俊辉.zip

最好的数据结构书,没有之一。按照章节编排,作者逐步捋清各个数据结构产生的原因,相互之间的关系,以及作出的时空权衡。让人知其然更知其所以然,看似凌乱嘈杂的一大堆数据结构顿时井然有序起来。对于建立数据结构、算法的知识体系,有着非常大的帮助。

2019-06-17

[代码整洁之道 带目录 高清版].(美)马丁.扫描版.pdf

本书提出一种观念:代码质量与其整洁度成正比。干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者,本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则(或称“启示”),并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。

2019-05-13

神经网络与深度学习—邱锡鹏著 自己合并的版本,是书不是ppt

复旦邱锡鹏老师的著作,非常好的一本书,欢迎下载,为什么我现在的积分只能5分,我想让积分低一点让更多人下载啊 。神经网络与深度学习技术目前在学术界和工业界取得了广泛的成功,并逐渐受到了高度重视。本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

2019-01-27

统计信号处理基础-估计与检测理论(合集)扫描版 带书签

本书是一部经典的有关统计信号处理的权*著作。全书分为两卷,分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。

2019-01-25

信息论基础 第2版 中文版 带目录 THOMASMCOVER 著

添加了书签,也很清晰,扫描版,欢迎下载,估计全网唯一。。。《信息论基础》(原书第2版)是信息论领域中一本简明易懂的教材。主要内容包括:熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。《信息论基础》(原书第2版)还对网络信息论和假设检验等进行了介绍,并且以赛马模型为出发点,将对证券市场的研究纳入了信息论的框架,从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。 

2019-01-24

自然语言处理的形式模型

从别的老哥那里下载的,对书签进行了优化,看起来更舒服。本书对自然语言处理中的各种形式模型进行了系统的梳理,分别讨论了基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动处理的形式模型、语用自动处理的形式模型、隐马尔可夫模型、统计机器翻译的形式模型。

2019-01-18

《统计自然语言处理》宗成庆著(扫描版)

我觉得扫描版本看的舒服一点自己添加了书签,全网唯一了,这本书很好的。这是北京自动化所宗成庆老师出版的一本专著,我有幸较早的阅读了这本书的很多章节。一个很强的感觉是:这本书非常值得一读。上面两本书在由于出版稍早的缘故,很多领域最新的方法都没有介绍。宗老师对国内外现状把握的也比较好,因此书中充分体现了这方面的信息。另外统计机器翻译这一部分写得很详细很不错,这可能与宗老师亦是这个领域的研究者有关吧。

2019-01-18

深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现

带书签扫描版。《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。

2019-01-17

解析深度学习(卷积神经网络原理与视觉实践)

精校书签,以最后一次上传的为准,作者主页的开源版本没有书签,个人添加书签后上传《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人

2019-01-17

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

相信大家知道这是一本什么样的书,既然来下载肯定知道这本书在卷积神经网络中的地位,优化了之前有缺陷的书签。

2019-01-17

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

作者主页的开源版本没有书签,个人添加书签后上传《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力,集原理与实践于一体,将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化,以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。 全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语,只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上,兼顾了基础知识和学习难点,各有侧重,让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。 无怪乎,业内专家认为“本书可能是我知道的“醉”好的深度学习的中文入门教材”。

2018-12-15

数字信号处理的matlab实现 万永革

加上了目录,一本好书,高清扫描版本本书结合大量实例和程序阐述如何将数字信号处理知识用于实际问题中。本书配有光盘,内含本书的所有例题的应用程序及所用数据,将这些程序作简单修改就可用于相应的实际问题中。因此适合于数理基础比较薄弱、着重动手能力的读者学习信号处理技术,也可作为本科生、研究生和工程技术人员学习数字信号处理的参考书。

2018-12-15

STAR-CCM+复杂表面几何处理与网格划分

STAR-CCM+复杂表面几何处理与网格划分,与官方的HEIP文件中的案例相对应

2018-11-27

STAR-CCM+ 离心风机算例分析

一个STAR-CCM+ 离心风机算例分析,是西门子公司内部培训使用的PPT

2018-11-27

STAR-CCM+__3D-CAD_培训教程

利用STAR-CCM+中的实体建模器3D-CAD创建几何模型; 运行计算; 利用参数化设计功能修改几何模型并重新运行计算

2018-11-27

StarCCM+FieldFunction函数建立

StarCCM+FieldFunction函数建立,定义STARCCM+的各个控制体的物理量的函数

2018-11-27

大话移动通信 带书签 扫描版

带上自己的手打的书签 《大话移动通信》是一本全面介绍移动通信的通俗图书,涵盖了从通信基本理论到GSM、WCDMA、TD-SCDMA、cdma2000、LTE、LTE-Advanced等各种通信制式的相关知识。

2018-09-22

离散随机信号处理

带手打书签 高清版 本书系统而深入地介绍了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。全书共10章,分为四个部分。第一部分包括第1章~第4章,介绍了研究和学习现代数字信号处理的重要基础,包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波,这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用,是研究信号处理的基础性知识; 第二部分包括第5章和第6章,详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法; 第三部分为第7章和第8章,介绍了高阶统计量和循环统计量及其应用,对于非高斯随机信号和非最小相位系统,高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具; 第四部分包括第9章和第10章,是时频分析和小波变换原理及应用的概述,这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中,不单独成章。本书在写作中,除注重内容的先进性和系统性外,也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。

2018-09-21

统计数据会说谎 高清文字 带书签

本书是美国统计专家达莱尔·哈夫的传世之作,该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国权威媒体的激烈争论。书里面大胆地揭露了至今仍然被销售员、广告撰稿人、记者甚至专家频频使用的大量的统计操纵技巧,同时还配有别具一格的风趣插图以及众多幽默的案例。神秘的统计学在这里被哈夫像讲故事一样一一道来,莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理,掌握揭露“虚假数据”的最有力武器

2018-09-20

《模式识别与智能计算MATLAB技术实现(第三版)杨淑莹》带书签

加入目录,更加清晰《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现(第3版)》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。

2018-08-05

矩阵论-程文鹏(西工大)-第三版-高清版

矩阵论西工大版本,程文鹏第三版,现有的大多数资源不够清晰,而且页面是横着的,不带有目录,只想方便大家,但是最低是一个积分,本版本带有我自己编辑的目录,更方便

2018-07-23

线性代数 大连理工大学 带目录书签手打资源

手打的目录,是大连理工大学《线性代数》现有的教材的pdf,高清版本

2018-07-23

空空如也

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