【散分的贴】

soli11722984 2011-08-26 09:31:04
周5了，加班的注意身體，休息的。。。。。。。玩去吧
...全文
203 53 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
53 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
changcheng302 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
谢谢楼主，果然是好人
小笨熊 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
看来lz很幸福的嘛
chuaizicai 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
楼主好人 接分~~
Ashi_tarote 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
[Quote=引用 41 楼 tkd03072010 的回复:]

楼主好人
[/Quote]
Peruzebabu 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
[Quote=引用 41 楼 tkd03072010 的回复:]

楼主好人
[/Quote]
l1520 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
加班的注意身體，休息的
five_Medical 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
字符/。
OSGi_i 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
您还可输入 9879 个字符禁用UBB
dinghun8leech 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
窘，周六还要上班。
renjianguokeivor 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
好多分啊。。
小蝸牛 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
程序员都欠休息！
不姓贾_请叫我甄先生 2011-08-28
  • 打赏
  • 举报
 回复
加班的注意身體，休息的
TKD03072010 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
楼主好人
阳明 to life 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
原来缘来 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
谢了,明天还要学习
凌风雪雕 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
接分了 哦 呵呵
安心逍遥 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
呃，接分
Acesidonu 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
进来接分来了
jacyGmail 2011-08-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
接分~~~~~~~~~~~
AsWater 2011-08-26
  • 打赏
  • 举报
 回复
楼主好人啊, 办法好人卡
加载更多回复（33）
【散分】庆祝自己的csdn博客突破100万访问量
共1066624次访问，排名35，好友418人，关注者4183人。帮助别人，帮助自己！论坛散分贴：http://topic.csdn.net/u/20090721/16/e2b7d549-cf80-4d0b-8faf-78f2e64f558c.html
数字散斑的制备要求及方法
数字图像相关法（Digital Image Correlation）, 又称数字散斑相关方法，通过追踪附着于试 件表面的纹理，匹配变形前后序列图片纹理的对应位置，从而获得全场的位移及应变；DIC 方法具有非接触、全场测量等优势，并且不会在被测对象上产生附加质量；DIC 方法要求试件表面有足够的纹理信息，故而需要在试件表面制作散斑图案。DIC 的一个基本要求是所拍摄到散斑的运动和变形与试样的运动和变形相同。
变分贝叶斯估计：KL散度及变分自由能
这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。
正向KL散度与反向KL散度
KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫x​p(x)logq(x)p(x)​dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]
【经验贴】梯度、散度、旋度的计算以及可视化
由于这三个知识点不是特别难，所以在教学上大多是一笔带过，所以我的这篇文章，着重在图像可视化和如何能够计算这三个量上着手，希望能够帮助到大家。
非技术区

23,404

社区成员

70,506

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Java 非技术区
社区管理员
  • 非技术区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章