称呼： KLD = getKullbackLeibler(P,Q) 从概率分布 P 计算概率分布 Q 的 Kullback-Leibler 散度。 P 表示数据、观测值或理论分布的“真实”分布。 而 Q 通常代表 P 的理论、模型、描述或近似值。 因此，P 和 Q 都是在相同范围内计算的分布（例如使用“getDensity.m”获得） （即相同的垃圾箱——如果没有，显然比较它们是没有意义的）。 Kullback-Leibler散度是非对称度量（请参见下文）之间的差异两个概率分布 P 和 Q。 具体来说，Q 与 P 的 Kullback-Leibler 散度， 是当 Q 用于近似 P 时丢失的信息的度量。 Kullback-Leibler 散度测量编码样本所需的额外位的预期数量（因此直观上它是非负的） 使用针对 Q 优化的代码时来自 P，而不是使用针对 P 优化的真实代码。 尽管它通常被直观

介绍 设计实现一个小型英汉双解词典 问题描述：设计一个英汉双解电子词典，支持查找、插入、删除等功能。 基本要求：实现字典常用的数据结构包括有序表、AVL树、Patricia Tree（简称PAT tree，它是一棵压缩存储的二叉树结构）、散列表等，选一种数据结构，实现字典的基本操作，查找单词、插入单词（插入时，先查找，找不到则插入，找到则提示用户）、删除单词（删除时，先查找，找到则删除，找不到则提示用户）等。字典是按字母顺序排列的，不能用顺序查找，插入或删除单词后，要保持字典的有序性。 测试数据：任一英文单词。 整体架构 首先，作品分为数据结构部分和用户界面两部分。采用的是c++11实现，用数据结构 Trie(字典树)，AVL(平衡树)，Hush(散列表)分别进行相应的类，没个类里面分别实现了insert(插入)，delete(删除)，search(查找操作) 。对于三种数据结构的具体操作会在之后进行具体说明。用户界面采用的是C++的现成框架QT实现，QT中的大多数采用的是代码进行设计，部分才取的是ui进行设计，最后通过QT中的 connect函数 对数据结构部分和用户界面部分

VBA代码实现自动绘制CHART表中的散点图，图表标题和单位通过以下控件实现或选择，想学习VBA的可以好好看看代码学习一下。

基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息，成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求，提出了利用莱文伯马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较，在中心频率为11.213 GHz，权重比为4∶1的仿真散射谱模型中，本方法相对误差最小，仅0.0015179%，温度相对误差仅为0.152 ℃，且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中，前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合，有效提高了预测精度。

该资源主要是使用echarts+echarts-gl实现带有散点、路径的3d地球的简单示例代码 效果可见本人的一篇文章 https://blog.csdn.net/weixin_45669156/article/details/125932601?spm=1001.2014.3001.5502 文章提到的globe+scatter3D+lines3D、globe+scatter+lines3D、补充以及world.jpg、world.js，该资源都含有 根据文章代码能够满足需求的话就不需要下载该资源了，查看文章后如需下载该资源再进行下载

发展了一种基于光学相干层析(OCT)散斑的流速测量方法。与传统激光散斑信号相似，样品中某一点处OCT信号随时间的波动与该处散射颗粒的平均速度有一定的依赖关系。通过对OCT信号的滤波和解调，得到OCT散斑波动信号，再对该信号进行傅里叶变换，得到散斑信号的频谱分布，然后依据频谱分布中高低频分量比值(HLR)与流速间的定量关系，就能确定样品中的流速分布。基于OCT散斑强度信号而非相位信息的流速测量方法，实验研究了HLR与流速间的关系，并给出了毛细玻璃管模型的流速分布图像。

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

采用数字图像相关(DIC)法对物体表面形变进行测量,并通过散斑场的形变对被测物的真实变化进行研究。对散斑质量评价方法进行研究,以求在测量前即可判定所采用的散斑对测量精度的影响。根据DIC法对散斑图像的具体要求,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)的散斑质量评价方法。对实际散斑图像进行亚像素刚体平移仿真模拟,采用GLCM中的能量、熵、对比度和相关性指标与DIC法的测量结果进行对比分析,并与平均灰度二阶导数和香农熵进行对比实验。通过改变散斑图像的整体亮度等级与亮度分布情况,探究不同光照情况对实验结果准确度的影响。实验结果表明,GLCM在散斑图像质量评价中具有一定的有效性。

从莱布尼兹判别法入手，对正项级数敛散性的判别法进行推广，提出了几种判别交错级数敛散性的新方法．最后给出判别交错级数敛散性的一般判别模式，为判别交错级数敛散性提供了一个更加简便的方法．

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