方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN).Layer Normalization (LN).Instance Normalization (IN).Group Normalization (GN).从公式看它们都差不多,如 (1) 所示:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射. Batch Normalization Batch Normalization (BN) 是最早出现的,也通常是效果最好的归一化方式.feature map: 包含 N 个样本,每

一.方差公式 $S^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(X_i - \mu)^2 = \frac{1}{N}[(X_1-\mu)^2 + (X_2-\mu)^2 + ... + (X_N - \mu)^2]$ 其中公式中μ为平均数,N为这组数据的个数,x1.x2.x3--xN为这组数据具体数值. 二.标准差公式 $S = \sqrt{S^2} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(X_i - \mu)^2}$ 其中公式中数值X1,X2,X3,

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

矩阵是Madlib中数据的基本格式,通常是二维的.在Madlib中,数组的概念与向量类似,数组通常是一维的,是矩阵的一种特殊形式. 一.矩阵表示 MADlib为矩阵提供了两种表示形式:稠密和稀疏. 1. 稠密 矩阵被表示为一维数组的分布式集合,例如3x10的矩阵如下表: row_id | row_vec --------+------------------------- 1 | {9,6,5,8,5,6,6,3,10,8} 2 | {8,2,2,6,6,10,2,1,9,9} 3 | {3,9

MATLAB中均值.方差.均方差的计算方法     1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). &g

均值滤波器 均值滤波器是一种使用频次较高的线性滤波器.它的实现原理很简单,就是指定一个长度大小为奇数的窗口,使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值,然后平移该窗口,平移步长为 1,继续重复上述操作,直至滑动到时序数据的末尾,如此一来,对时序数据的过滤操作就结束了.均值滤波器的思路简单,计算速度快,但是它容易被窗口中的极值点或者峰值所左右,不能很好地保留序列的边缘信息,在去噪的同时也对数据信号的细节特征产生了一定的破坏,不能很好地去除噪声点,这极大地影响了模型的预测精度. 均值滤波的公式 其

题目链接:http://acm.bnu.edu.cn/bnuoj/problem_show.php?pid=34985 We define a kind of strings as elegant string: among all the substrings of an elegant string, none of them is a permutation of "0, 1,…, k". Let function(n, k) be the number of elegant s

转自:https://github.com/ceys/jdml/wiki/ALS 阿基米德项目ALS矩阵分解算法应用案例 编写人:ceys/youyis 最后更新时间:2014.5.12 一.算法描述 1.原理 问题描述 ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中,将用户(user)对商品(item)的评分矩阵,分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵,和商品在隐含特征上的映射矩阵.与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R($R\in \mathbb{R}^{m\times n}$)不同的是,ALS(alt

Scout YYF I Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4410   Accepted: 1151 Description YYF is a couragous scout. Now he is on a dangerous mission which is to penetrate into the enemy's base. After overcoming a series difficulties,

前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵.在图像上对目标像素给

数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds 15.26 14.84 0.871 5.763 3.312 2.221 5.22 Kama 14.88 14.57 0.8811 5.554 3.333 1.018 4.956 Kama 14.29 14.09 0.905 5.291 3.337 2.699 4.825 Kama 13.84 13.94 0.8955 5.324 3.379 2.259 4.805 Kama 16.14 14.99

Description Input 第一行包含三个正整数N M P表示矩阵的行数列数以及每个数的范围,接下来N行每行包含M个非负整数,其中第i行第j个数表示以格子(i,j)为右下角的2*2子矩阵中的数的和.保证第一行与第一列的数均为0,且每个和都不超过4(P-1). Output 包含N行,每行M个整数,描述你求出的矩阵,相邻的整数用空格分开.(行末不要有多余空格) Sample Input 3 3 3 0 0 0 0 4 5 0 5 3 Sample Output 0 0 2 2 2 1 1

POJ2779 线性DP 或 杨氏三角 和 钩子公式 本来就想回顾一下基础的线性DP谁知道今早碰到的都是这种大难题,QQQQ,不会 这个也没有去理解线性DP的解法,了解了杨氏三角和钩子公式,做出了POJ2779 杨氏矩阵和勾长公式 杨氏矩阵又叫杨氏图表,它是这样一个矩阵,满足条件: (1)如果格子(i,j)没有元素,则它右边和上边的相邻格子也一定没有元素. (2)如果格子(i,j)有元素a[i][j],则它右边和上边的相邻格子要么没有元素,要么有元素且比a[i][j]大. 1 ~ n所组成杨氏矩

矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法.QR分解法.奇异值分解法.三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法.进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}\] 其中L是下三角矩阵.下面以三维矩阵进行简单说明: \[\begin{array}{ccccc}{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}{\rm{ = }} & \lef