原文链接：[链接] 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即： 我们的主要目标是使用 Gibbs 采样器在给定来自...

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。

借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是...

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在一定程度上，残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函数将它们置为零；或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。

每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。

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图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的主色由每个RGB分量的数值决定。

肘部法是选取 𝑘k 值的常用方法，通过计算不同 𝑘k 值下的总误差平方和（Sum of Squared Errors, SSE），找到SSE显著减少的转折点：

虽然有许多用于目标跟踪的算法，包括较新的基于深度学习的算法，但对于这项任务，粒子滤波仍然是一个有趣的算法。所以在这篇文章中，我们将介绍视频中的目标跟踪：预测下一帧中物体的位置。在粒子滤波以及许多其他经典跟踪算法的情况下，我们根据估计的动态进行预测，然后使用一些测量值更新预测。

本文探讨了一种新的深度学习算法——深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)，加入了笔者自己的理解。

残差收缩网络的基本模块如下图所示，通过一个小型子网络，学习得到一组阈值，然后进行特征的软阈值化。同时，该模块还加入了恒等路径，以降低模型训练难度。

本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。

假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。例如，给定一小时的流，管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话)，然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话)，然后接下来的20分钟是前景段，最后10分钟属于背景段。

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