SynthPopSynthPop使用高斯系脉天生表格综合数据。
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr

这是对于狭义高斯漫衍中两个参数alpha,beta的估量方式，对于做作图像的大宗统计特色就适宜这一漫衍。

完告成能：对于深度神经收集举行熬炼，实现将语音从噪声中离散进去。
（语音文件中提供了高斯白噪声以及人群噪声）

史上操作最约莫、成果最渺小、界面最友好的坐标转换软件，能举行大大都坐标转换盘算责任，如高斯投影正反算、不合坐标体系七参数转换，换带盘算等。

#国度集训队论文列表（1999-2019）___点击目录快捷跳转：___-_国度集训队论文列表（1999-2019）_*[_1999_](#1999)*[_2000_](#2000)*[_2001_](#2001)*[_2002_](#2002)*[_2003_](#2003)*[_2004_](#2004)*[_2005_](#2005)*[_2006_](#2006)*[_2007_](#2007)*[_2008_](#2008)*[_2009_](#2009)*_2010～2012：组委会停息论文辩说名目_*[_2013_](#2013)*[_2014_](#2014)*[_2015_](#2015)*[_2016_](#2016)*[_2017_](#2017)*[_2018_](#2018)*[_2019_](#2019)-_论文分类汇总（1999-2009）_*[组合数学](#组合数学)+[计数与统计](#计数与统计)+[数位下场](#数位下场)+[动态统计](#动态统计)+[博弈](#博弈)+[母函数](#母函数)+[拟阵](#拟阵)+[线性方案](#线性方案)+[置换群](#置换群)+[问答交互](#问答交互)+[猜数下场](#猜数下场)*[数据结构](#数据结构)+[数据结构](#数据结构-1)+[结构松散](#结构松散)+[块状链表](#块状链表)+[动态树](#动态树)+[左偏树](#左偏树)+[跳表](#跳表)+[SBT](#sbt)+[线段树](#线段树)+[干燥队列](#干燥队列)+[哈希表](#哈希表)+[Splay](#splay)*[图论](#图论)+[图论](#图论-1)+[模子建树](#模子建树)+[收集流](#收集流)+[最短路](#最短路)+[欧拉路](#欧拉路)+[差分解放体系](#差分解放体系)+[平面图](#平面图)+[2-SAT](#2-sat)+[最小天生树](#最小天生树)+[二分图](#二分图)+[Voronoi图](#voronoi图)+[偶图](#偶图)*[树](#树)+[树](#树-1)+[路途下场](#路途下场)+[迩来人民祖先](#迩来人民祖先)+[松散下场](#松散下场)*[数论](#数论)+[欧多少里患上算法](#欧多少里患上算法)+[同余方程](#同余方程)*[搜查](#搜查)+[搜查](#搜查-1)+[开辟式](#开辟式)+[优化](#优化)*[背包下场](#背包下场)*[匹配](#匹配)*[概率](#概率)+[概率](#概率-1)+[数学期望](#数学期望)*[字符串](#字符串)+[字符串](#字符串-1)+[多串匹配](#多串匹配)+[后缀数组](#后缀数组)+[字符串匹配](#字符串匹配)*[动态方案](#动态方案)+[动态方案](#动态方案-1)+[外形收缩](#外形收缩)+[外形方案](#外形方案)+[树形DP](#树形dp)+[优化](#优化-1)*[盘算若干](#盘算若干)+[平面若干](#平面若干)+[盘算若干脑子](#盘算若干脑子)+[圆](#圆)+[半平面交](#半平面交)*[矩阵](#矩阵)+[矩阵](#矩阵-1)+[高斯消元](#高斯消元)*[数学方式](#数学方式)+[数学脑子](#数学脑子)+[数学演绎法](#数学演绎法)+[多项式](#多项式)+[数形松散](#数形松散)+[黄金联系](#黄金联系)*[其余算法](#其余算法)+[遗传算法](#遗传算法)+[信息论]

：针对于静止摄像机下的行为目的检测下场，提出了一种基于配景减法的行为目的检测算法(经由对于一组络续视频举行处置，从中患上到不含行为目的的配景图像(再行使配景差分的方式提掏出行为目的(在未必比力阈值的进程中，一改以往经由试验络续调解的做法，提出了动态阈值的不雅点，从而增强了检测下场，普及了算法的可实施性(融入了高斯模子对于配景更新的算法，抑制了由于配景忽然窜改而组成的误检测(试验下场评释，经由配景差分与高斯模子相松散的方式，在有诸多不用定性因素的序列视频中构建配景有较好的自顺应性，能快捷照料实际场景的变更，为准确地检测出行为目的提供了需要的底子(

高斯漫衍与配景建模的关连：图像中每一个像素点的色调值作为一个随机进程X，并假如该点的像素值涌现的概率监视高斯漫衍。

马尔科夫随机场使用于图像联系，方案先验概率的简化盘算以及高斯漫衍的矩阵盘算

OFDM体系matlab仿真，代码首要来源于知乎上https://zhuanlan.zhihu.com/p/57967971，作者子木。
对于原代码略作更正：将原代码中高斯白噪声信道更正为多径瑞利信道（5径模子）+高斯白噪声信道；
同时为了怪异多径信道，到场了交织编码、解交织

配景差分法与三帧间差分法相松散的行为目的检测算法$起首行使之后帧与稠浊高斯模子建树的配景模子差分&快捷检测出行为变更地域$

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。