对于信号处理来说,有一类信号是非常重要的,这类信号就是随机信号(random signal),也被称为随机过程(random processes/stochastic processes).在各种书籍当中,似乎随机过程(random processes)这种称呼更为常见,因此我们下面也称之为随机过程.本文学习思路如下: 了解随机过程及其相关的基本概念 提出WSS,WSS process是信号处理当中最重要的一种随机过程 为了方便进行随机过程的分析,我们引入了ergodicity,假设一个随机过程…

Poisson Distribution Given a Poisson process, the probability of obtaining exactly successes in trials is given by the limit of a binomial distribution (1) Viewing the distribution as a function of the expected number of successes (2) instead of the…

Your Prediction Gets As Good As Your Data May 5, 2015 by Kazem In the past, we have seen software engineers and data scientists assume that they can keep increasing their prediction accuracy by improving their machine learning algorithm. Here, we wan…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning   How do I learn mathematics for machine learning? Promoted by Time Doctor Software for productivity tracking. Time tracking and productivity improvement software with screenshots…

http://www.statsblogs.com/2014/12/30/machine-learning-books-suggested-by-michael-i-jordan-from-berkeley/ Machine Learning Books Suggested by Michael I. Jordan from Berkeley December 30, 2014 By Honglang Wang (This article was originally published at…

UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION Randomness is so present in our reality that we are used to take it for granted. Most of the phenomena which surround us have been generated by random processes. Hence, our brain is very good at recognise these…

此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/article/details/6962694         图像跟踪是一个不断发展的研究方向,新的方法不断产生,再加上其它学科的方法的引入,因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准.对于所有的跟踪算法,需要解决两个关键问题:目标建模和目标定位[35].以下根据目标建模所用的视觉特征…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s…

https://www.maplesoft.com/products/maple/ Maple高级应用和经典实例: https://wenku.baidu.com/view/f24696210722192e4536f65d.html Maple高级应用和经典实例: http://vdisk.weibo.com/s/dbLrQxb6KthZA Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一,在数学和科学领域享有盛誉,有“数学家的软件”之称.Maple 在全球拥有数百万用户,被广泛地应用于科…

rand(3) / random(3) / arc4random(3) / et al. Written by Mattt Thompson on August 12th, 2013 What passes for randomness is merely a hidden chain of causality. In a mechanical universe of material interactions expressed through mathematical equations,…

Introduction to Gaussian Processes Gaussian processes (GP) are a cornerstone of modern machine learning. They are often used for non-parametric regression and classification, and are extended from the theory behind Gaussian distributions and Gaussian…

本文主要专注讨论LTI系统对WSS Process的影响.WSS Process的主要特性有mean以及correlation,其中correlation特性在滤波器设计,信号检测,信号预测以及系统识别中扮演者非常重要的作用. LTI系统的数学式由卷积定义,假设LTI系统的脉冲响应为$h(t)$,输入的WSS Process为$x(t)$,输出的Process为$y(t)$,那么有如下公式: $\displaystyle{y(t) = \int_{-\infty}^{+\infty}h(v)x(…

前提:dir,__all__,help,__doc__,__file__ dir:可以用来查看模块中的所有特性(函数,类,变量等) >>> import copy >>> dir(copy) ['Error', 'PyStringMap', '_EmptyClass', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package_…

python 常用模块 time random os模块 sys模块 json & pickle shelve模块 xml模块 configparser hashlib  subprocess logging re正则 转自老男孩老师Yuan:http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5732581.html 模块&包(* * * * *) 模块(modue)的概念: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,…

原文地址:https://borgwang.github.io/ml/2019/07/28/gaussian-processes.html 一元高斯分布 概率密度函数:\[p(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\mathrm{exp}(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \tag{1}\] 其中\(\mu\)和\(\sigma\)分别表示均值和方差,这个概率密度函数曲线画出来就是我们熟悉的钟形曲线,均值和方差唯一地决定了曲线的形状. 多元高斯…

文章目录: 1. time & datetime模块 2. os模块 3. random模块 4. sys模块 5. hashlib模块 6. json模块 7. shutil模块 8. logging模块 9. paramiko模块 10. subprocess模块 11. ConfigParser模块 12. xml处理模块 13. shelve模块 1.time & datetime模块: #_*_coding:utf-8_*_ import time import datetime…

在0-1中提到了,当最终output的p=0时,这个时候模型无法正常使用,为了解决这个问题,在0-4中会有所提及. 在本节中,其实,计算概率的时候,我们应该假设某一个位置的词与它前面的所有词都是相关的,但是,如果我们这样计算的话,可以计算出来,计算量是相当大的.例如在p(x1,x2,x3…xn)中,x是集合V中的一个单词,假设v的大小为|v|,也就是说(x1,x2…xn)就一共有|v|的n次方中可能.提出了马尔可夫过程来解决.在计算P的时候,实际上我们给出了一个独立性假设,这个独立性假设就是说所…

先让大家来看一幅图,这幅图是V8引擎4.7版本和4.9版本Math.Random()函数的值的分布图,我可以这么理解 .从下图中,也许你会认为这是个二维码?其实这幅图告诉我们一个道理,第二张图的点的分布更加的密集,也就是说Math.Random()函数能表示的数字更多了,大家在.NET中肯定也用过GUID吧,至于GUID为什么会永不重复,大家有没有想过呢? 还是让我们先来看看官方怎么解释Math.Random()吧,它是返回了一个正数,这个正数介于0~1之间,以伪随机的方式在这个范围内波动.Ma…

Math.random() 日期时间函数(需要用变量调用):var b = new Date(); //获取当前时间b.getTime() //获取时间戳b.getFullYear() //获取年份b.getMonth()+1; //获取月份b.getDate() //获取天b.getHours() //获取小时b.getMinutes() //获取分钟b.getSeconds() //获取秒数b.getDay() //获取星期几b.getMilliseconds() //获取毫秒 数学函数(用…

.Net中我们通常使用Random类生成随机数,在一些场景下,我却发现Random生成的随机数并不可靠,在下面的例子中我们通过循环随机生成10个随机数: ; i < ; i++) { Random random1 = new Random(); Console.WriteLine(random1.Next()); } 测试生成随时基本都是相同的结果: 很显然上面的结果是不靠谱的,为什么会这样呢,因为微软的Random类,发现在C#中生成随机数使用的算法是线性同余法,这种算法生成的不是绝对随机,而…

需求 Random rd=new Random(); 需要十以内的随机数  (0---10) System.out.println((int)((rd.nextDouble()*100)/10)); System.out.println(rd.nextInt(10)); 需要5-10之间的数(包括5和10) system.out.println( rd.nextDouble()*n+m;) n:6 m:5 总结公式 n+m=max+1   max=10 n=mix             mix…

Python写红包的原理流程 首先来说说要用到的知识点,第一个要说的是扩展包random,random模块一般用来生成一个随机数 今天要用到ramdom中unifrom的方法用于生成一个指定范围的随机浮点数通过下面的图简单看下: 这里就打印了一个值范围是在10~20之间的浮点数. 在来说说lambda表达式是匿名函数,是函数的另一种表达方式,以下清晰了介绍了使用效果: t函数有3个值,返回3个数之和,f是lambda表达式,作用同样是返回三个数只和,def 类似 lambda,t类似f, (x,…

Given an array of integers with possible duplicates, randomly output the index of a given target number. You can assume that the given target number must exist in the array. Note: The array size can be very large. Solution that uses too much extra sp…

Given a singly linked list, return a random node's value from the linked list. Each node must have the same probability of being chosen. Follow up: What if the linked list is extremely large and its length is unknown to you? Could you solve this effi…

A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could point to any node in the list or null. Return a deep copy of the list. 这道链表的深度拷贝题的难点就在于如何处理随机指针的问题,由于每一个节点都有一个随机指针,这个指针可以为空,也可以指向链表的任意一个节点,如果我们在每生成一个新节点给其随机指…

<?php function random($min = 0, $max = 1) {     return $min + mt_rand()/mt_getrandmax()*($max-$min); } var_dump(random()); // 打印结果 float 0.79857454579257 ?>…

1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块. 包(package…

在Java程序里执行操作命令行工具类: public static void main(String[] args) { try { /*String file = ExecHelper.exec( new String[]{"XXXX"}, "GBK" ).getOutput(); String hello = ExecHelper.execUsingShell( "echo 'Hello World'" ).getOutput();*/ Ex…

random.random() 返回[0,1)之间的浮点数 random.randrange(stop)  /  random.randrange(start,stop[,step]) 返回[0,stop) / [start,stop)且步长为step的整数 random.randint(start,stop) 返回[start,stop]之间的整数 random.choice(seq) 随机返回一个序列内的值 random.shuffle(seq) 随机打乱序列的排序 import rando…