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贝叶斯神经网络 以下近似推理方法的Pytorch实现： 我们还提供以下代码： 先决条件 火炬 脾气暴躁的 Matplotlib 该项目是用python 2.7和Pytorch 1.0.1编写的。 如果CUDA可用，它将自动使用。 这些模型也不会太大，因此也可以在CPU上运行。 用法 结构体 回归实验 我们对用 生成的玩具数据集和真实数据（六个）进行了均方差和异方差回归实验。 Notebooks / classification /（ModelName）_（ExperimentType）.ipynb ：包含在（ExperimentType）上使用（ModelName）进行的实验，即同调/异

论文仅供学习参考使用。 论证基于计算机视觉与图像处理技术对架空线路异物检测的算法, 主要包括三个 部分图像预处理、 提取电线区域和异常物体检测。

Laplace分布定义： 下面先给出Laplace分布实现代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def laplace_function(x,beta): result = (1/(2*beta)) * np.e**(-1*(np.abs(x)/beta)) return result #在-5到5之间等间隔的取10000个数 x = np.linspace(-5,5,10000) y1 = [laplace_function(x_,0.5) for x_ in x] y2 = [laplace_function(

采用laplace算子点云滤波，源代码下载、测试。

使用Laplace混合模型和方向域中的空间互信息减少SAR斑点

在目前复杂网络聚类算法中，基于Laplace特征值的谱聚类方法具有严密的数学理论和较高的精度，但受限于该方法对簇结构数量、规模等先验知识的依赖，难以实际应用。针对这一问题，基于Laplace矩阵的Jordan型变换，提出了一种先验知识的自动获取方法，实现了基于Jordan矩阵特征向量的初始划分。基于Jordan型特征值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数和初始划分结果完成了高精度聚类算法。该算法在多个数据集中的实验结果表明，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验知识的情况下，实现了更高的聚类精度，验证了先验知识获取方法的有效性和合理性。

C语言实现灰度图像的集中常用边缘检测算法，包括：梯度算子，roberts边缘检测算法，Sobel边缘检测算法，Laplace边缘检测算法和Canny边缘检测算法

MATLAB有限差分法求解拉普拉斯（Laplace）方程，长直接地金属矩形槽内部电位分布

常见的几种角点检测程序，有harris 以及harris laplace