function center_likelihood = getCenterLikelihood(object_likelihood, m) %GETCENTERLIKELIHOOD computes the sum over rectangles of size M. % CENTER_LIKELIHOOD is the 'colour response' [h,w] = size(object_likelihood); n1 = h - m(1) + 1; n2 = w - m(2) + 1; %% equivalent MATLAB function SAT = integralImage(object_likelihood); i = 1:n1; j = 1:n2; center_likelihood = (SAT(i,j) + SAT(i+m(1), j+m(2)) - SAT(i+m(1), j) - SAT(i, j+m(2))) / prod(m); end

时间: 2024-04-04 12:35:27 浏览: 16
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CHlikelihood:用于比较两个中文句子相似度的工具

这段代码是用于计算矩形区域内的像素值的平均值，其中矩形的大小为m(1) x m(2)。该函数先计算了输入的object_likelihood的积分图像，然后通过对积分图像上的四个点的像素值进行加减运算，计算出矩形区域内的像素值之和。最后，将像素值之和除以矩形区域中像素的总数，得到了像素值的平均值。这个平均值即为center_likelihood，也被称为“颜色响应”（color response）。
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SAT-LAB：用于模拟开普勒轨道的 MATLAB GUI：用于模拟和可视化开普勒卫星轨道的图形用户界面 (GUI)。-matlab开发

SAT-LAB 是基于 MATLAB 的图形用户界面 (GUI)，开发用于模拟和可视化卫星轨道。 SAT-LAB 的主要目的是提供一个具有用户友好界面的软件，可用于学术和科学目的。 卫星状态向量（位置和速度）的计算是使用开普勒传播器完成的。 在选择了六个开普勒元素后，卫星轨道的计算和可视化是同时实时进行的。 每个时期的卫星轨道和状态向量都在两个参考系中给出，即惯性参考系（IRF）和地球固定参考系（EFRF）。 对于 EFRF，提供了 3D 笛卡尔坐标和轨道的地面轨迹。 其他可视化选项包括选择海岸线的外观、地形/水深测量、卫星轨道、位置、速度和径向距离，以及 IRF 和 EFRF 轴。 SAT-LAB 还能够可视化运行卫星的轨道并实时跟踪它们的位置。 只需运行文件 satlab.m。 欲了解更多信息，请访问以下网站： http://www.dimitriospiretzidis.com/sa

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

- 对搜索区域进行颜色直方图计算，得到中心似然图（likelihood_map）。 - 将中心似然图中的NaN值设置为0。 - 最后，使用中心似然图计算每个像素点对于目标中心位置的可能性，生成响应图（response_pwp）。 这些响应...

解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

控制转移矩阵B、状态转移矩阵F、测量函数H、状态不确定性R、过程-测量交叉相关M、增长记忆控制参数_alpha_sq、测量残差z、卡尔曼增益K、残差y、系统不确定性S和其逆矩阵SI等都被初始化为相应的大小的零矩阵或数组。...

classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

首先，代码创建了一个用于分类任务的损失函数cls_criterion，采用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。NLLLoss通常用于多分类问题，它将输入视为log概率，并计算真实标签的负...

Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 Granger Causality number of lags (no zero) 3 ssr based F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3 ssr based chi2 test: chi2=10.3943 , p=0.0155 , df=3 likelihood ratio test: chi2=6.6608 , p=0.0835 , df=3 parameter F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3

其中，ssr based F test、ssr based chi2 test、likelihood ratio test 和 parameter F test 是不同的测试方法，p值越小表示格兰杰因果性越显著。具体来说，第一组测试结果中的p值都较大，无法拒绝两个时间序列之间...

详细解释以下这段代码 SAT = integralImage(object_likelihood); i = 1:n1; j = 1:n2; center_likelihood = (SAT(i,j) + SAT(i+m(1), j+m(2)) - SAT(i+m(1), j) -SAT(i, j+m(2))) / prod(m);

1. integralImage(object_likelihood)：这个函数是将一个概率图像 object_likelihood 转换为积分图像 SAT，即对于坐标（x,y），SAT(x,y) 表示原始概率图像中从坐标 (1,1) 到坐标 (x,y) 的矩形区域内所有像素值之和...

import numpy as np from scipy.optimize import fmin_tnc # 定义目标函数 def negative_log_likelihood(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算负对数似然函数 neg_log_likelihood = -np.sum(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred)) return neg_log_likelihood # 定义计算梯度的函数 def gradient(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算梯度 grad = np.dot(X.T, y_pred - y) return grad # 定义计算海森矩阵的函数 def hessian(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算海森矩阵 H = np.dot(X.T * y_pred * (1 - y_pred), X) return H # 定义信赖域和局部线性近似方法 def trust_region_newton(theta_init, X, y, radius=0.1, max_iter=100): theta = theta_init for i in range(max_iter): # 计算梯度和海森矩阵 grad = gradient(theta, X, y) H = hessian(theta, X, y) # 使用信赖域方法求解更新量 p = fmin_tnc(func=lambda p: np.dot(grad, p) + 0.5*np.dot(p.T, np.dot(H, p)), x0=np.zeros_like(theta), fprime=lambda p: np.dot(H, p) + grad, args=(X, y), bounds=None) # 更新参数 theta += p[0] return theta # 生成随机数据集 n_samples, n_features = 1000, 10 X = np.random.normal(size=(n_samples, n_features)) y = np.random.binomial(1, 0.5, size=n_samples) # 初始化参数 theta_init = np.zeros(n_features) # 求解最大似然估计 theta_ml = trust_region_newton(theta_init, X, y) print("最大似然估计的参数为：", theta_ml)

首先，定义了目标函数negative_log_likelihood，计算给定参数theta下对数几率回归模型的负对数似然函数值。然后，定义了计算梯度的函数gradient和计算海森矩阵的函数hessian。接着，定义了trust_region_newton函数，...

翻译这段代码class GPR: def __init__(self, optimize=True): self.is_fit = False self.train_X, self.train_y = None, None self.params = {"l": 2, "sigma_f": 1} self.optimize = optimize def fit(self, X, y): # store train data self.train_X = np.asarray(X) self.train_y = np.asarray(y) # hyper parameters optimization def negative_log_likelihood_loss(params): self.params["l"], self.params["sigma_f"] = params[0], params[1] Kyy = self.kernel(self.train_X, self.train_X) + 1e-8 * np.eye(len(self.train_X)) loss = 0.5 * self.train_y.T.dot(np.linalg.inv(Kyy)).dot(self.train_y) + 0.5 * np.linalg.slogdet(Kyy)[ 1] + 0.5 * len(self.train_X) * np.log(2 * np.pi) return loss.ravel() if self.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.params["l"], self.params["sigma_f"]],bounds=((1e-4, 1e4), (1e-4, 1e4)),method='L-BFGS-B') self.params["l"], self.params["sigma_f"] = res.x[0], res.x[1] self.is_fit = True def predict(self, X): if not self.is_fit: print("GPR Model not fit yet.") return X = np.asarray(X) Kff = self.kernel(self.train_X, self.train_X) # (N, N) Kyy = self.kernel(X, X) # (k, k) Kfy = self.kernel(self.train_X, X) # (N, k) Kff_inv = np.linalg.inv(Kff + 0.5e-3 * np.eye(len(self.train_X))) # (N, N) mu = Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(self.train_y) cov = Kyy - Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(Kfy) return mu, cov def kernel(self, x1, x2): dist_matrix = np.sum(x1 ** 2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2 ** 2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return self.params["sigma_f"] ** 2 * np.exp(-0.5 / self.params["l"] ** 2 * dist_matrix)

在初始化函数中，self.is_fit被赋值为False，self.train_X和self.train_y被赋值为None，self.params被赋值为{"l": 2, "sigma_f": 1}，self.optimize被赋值为传入的参数optimize。 在适应函数中，传入参数为X和y，...

for bidx, batch in enumerate(devset_loader): seq, max_len = _prepare_data(batch[0], token2id, PAD, device) seq_words = _prepare_wvdata(batch[0], max_len, device) tags = _prepare_data(batch[1], tag2id, END_TAG, device) mask = torch.ne(seq, float(token2id[PAD])).float() length = mask.sum(0) _, idx = length.sort(0, descending=True) seq = seq[:, idx] tags = tags[:, idx] seq_words = seq_words[:, idx] mask = mask[:, idx] best_path = model.predict(seq, seq_words, mask) loss = model.neg_log_likelihood(seq, tags, mask) loss /= seq.size(1) loss_lst.append(loss.item()) ground_truth = [batch[1][i].strip().split(" ") for i in idx]

通过对掩码求和操作，即 mask.sum(0)，可以得到每个样本的有效长度，并将结果赋值给 length。接着，调用 length.sort(0, descending=True) 对长度进行降序排序，并返回排序后的结果和对应的索引值，分别赋值给...

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm X = df.iloc[:, 4:] # 特征数据 X = scaler.fit_transform(X) y_1 = df[['U(Ⅳ)浓度']] # 目标变量1 y_2 = df[['U(Ⅵ)浓度']] # 目标变量2) # 添加偏置项 x0=1 到 X 中 X_b = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X] # 初始化学习率，迭代次数和初始参数 eta = 0.1 n_iterations = 1000 theta = np.random.randn(2, 1) # 定义似然函数计算梯度 def likelihood(theta, X, y): m = y.size h = X.dot(theta).flatten() mu = h sigma = 1 # 假设高斯噪声的标准差是1 p = norm(mu, sigma).pdf(y.flatten()) L = np.prod(p) return L # 定义损失函数计算梯度 def loss(theta, X, y): m = y.size h = X.dot(theta).flatten() mu = h sigma = 1 # 假设高斯噪声的标准差是1 p = norm(mu, sigma).pdf(y.flatten()) J = -np.sum(np.log(p)) return J/m # 批量梯度下降算法 for iteration in range(n_iterations): gradients = 2/X_b.shape[0] * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y) theta = theta - eta * gradients if iteration % 100 == 0: print(f"Iteration {iteration}: theta={theta.flatten()}, likelihood={likelihood(theta, X_b, y)}, loss={loss(theta, X_b, y)}") # 绘制数据和回归直线 plt.plot(X, y, "b.") X_new = np.array([[0], [10]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta) plt.plot(X_new, y_predict, "r-", linewidth=2, label="Predictions") plt.xlabel("X") plt.ylabel("y") plt.legend() plt.show()

这段代码是一个简单的线性回归模型，使用了批量梯度下降法来拟合数据。具体来说，它首先进行了特征数据的标准化处理，然后定义了似然函数和损失函数来计算梯度，最后使用批量梯度下降法来更新参数并拟合数据。...
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深入理解JavaScript类与面向对象编程

资源摘要信息:"JavaScript-Classes-OOP" JavaScript中的类是自ES6（ECMAScript 2015）引入的特性，它提供了一种创建构造函数和对象的新语法。类可以看作是创建和管理对象的蓝图或模板。JavaScript的类实际上是基于原型继承的语法糖，这使得基于原型的继承看起来更像传统的面向对象编程（OOP）语言，如Java或C++。 面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它使用“对象”来设计应用和计算机程序。在OOP中，对象可以包含数据和代码，这些代码称为方法。对象中的数据通常被称为属性。OOP的关键概念包括类、对象、继承、多态和封装。 JavaScript类的创建和使用涉及以下几个关键点： 1. 类声明和类表达式：类可以通过类声明和类表达式两种形式来创建。类声明使用`class`关键字，后跟类名。类表达式可以是命名的也可以是匿名的。 ```javascript // 类声明 class Rectangle { constructor(height, width) { this.height = height; this.width = width; } } // 命名类表达式 const Square = class Square { constructor(sideLength) { this.sideLength = sideLength; } }; ``` 2. 构造函数：在JavaScript类中，`constructor`方法是一个特殊的方法，用于创建和初始化类创建的对象。一个类只能有一个构造函数。 3. 继承：继承允许一个类继承另一个类的属性和方法。在JavaScript中，可以使用`extends`关键字来创建一个类，该类继承自另一个类。被继承的类称为超类（superclass），继承的类称为子类（subclass）。 ```javascript class Animal { constructor(name) { this.name = name; } speak() { console.log(`${this.name} makes a noise.`); } } class Dog extends Animal { speak() { console.log(`${this.name} barks.`); } } ``` 4. 类的方法：在类内部可以定义方法，这些方法可以直接写在类的主体中。类的方法可以使用`this`关键字访问对象的属性。 5. 静态方法和属性：在类内部可以定义静态方法和静态属性。这些方法和属性只能通过类本身来访问，而不能通过实例化对象来访问。 ```javascript class Point { constructor(x, y) { this.x = x; this.y = y; } static distance(a, b) { const dx = a.x - b.x; const dy = a.y - b.y; return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy); } } const p1 = new Point(5, 5); const p2 = new Point(10, 10); console.log(Point.distance(p1, p2)); // 输出：7.071... ``` 6. 使用new关键字创建实例：通过使用`new`关键字，可以基于类的定义创建一个新对象。 ```javascript const rectangle = new Rectangle(20, 10); ``` 7. 类的访问器属性：可以为类定义获取（getter）和设置（setter）访问器属性，允许你在获取和设置属性值时执行代码。 ```javascript class Temperature { constructor(celsius) { this.celsius = celsius; } get fahrenheit() { return this.celsius * 1.8 + 32; } set fahrenheit(value) { this.celsius = (value - 32) / 1.8; } } ``` JavaScript类和OOP的概念不仅限于上述这些，还包括如私有方法和属性、类字段（字段简写和计算属性名）等其他特性。这些特性有助于实现封装、信息隐藏等面向对象的特性，使得JavaScript的面向对象编程更加灵活和强大。随着JavaScript的发展，类和OOP的支持在不断地改进和增强，为开发者提供了更多编写高效、可维护和可扩展代码的工具。