散分啦！！来来来~~

水军总督 2013-05-14 03:04:48

本人学Qt的，现在闲着蛋疼，不知道要做点什么？？求大家给个建议，做点什么好呢？？
找点事做还是比较好点~~
进来的都给个建议吧~~给的建议好点的或者建议比较多的，我会多散点分慰劳大家的哈

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zs_jl_bh 2013-05-17

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不懂，接分，哈哈哈

hualude_lzx 2013-05-17

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会QT就行了，驱动也要搞搞。

幻想曲 2013-05-15

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嵌入式应用

水军总督 2013-05-14

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还真没人顶啊。。。Qter们下班了没啊？？学Qt半年了，入门很久了，熟悉了些东西，又不知道要做点什么。。。跪求指教~~

瓜哥1 2013-05-14

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怎天看代码人都要崩了

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。

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

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)]=∫xp(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]

Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。

双目散斑结构光介绍1、什么是散斑结构光2、为什么要用散斑结构光3、如何生成散斑图4、计算机模拟生成散斑图4.1 全域位置随机散斑4.2 局域位置随机散斑参考 1、什么是散斑结构光散斑，也叫伪随机散斑，由一些白色斑点组成的一种结构光图案，是一种空间编码结构光，现在通常与双目立体匹配结合使用，增加纹理信息，改善弱纹理、重复纹理区域的视差效果。 2、为什么要用散斑结构光结构光有很多种，就会问为什么要用散斑？那我们先来重温一下结构光的分类，结构光总共分为时间结构光和空间结构光两种。时间结构光按照时间序列对每个

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