\[\begin{align}&\frac{\partial\rho}{\partialt}+\left[\frac{\partial\left(\rho{{v}_{1}}\right)}{\partial{{x}_{1}}}+\frac{\partial\left(\rho{{v}_{2}}\right)}{\partial{{x}_{2}}}+\frac{\partial\left(\rho{{v}_{3}

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（十）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\sampling.py#部分移植自https://github.com/crowsonkb/k-diffusion/blob/master/k_diffusion/sampling.py"""#从类型提示模块导入字典和联合类型fromtypingimportDict

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（八）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\autoencoding\vqvae\movq_enc_3d.py#pytorch_diffusion+derivedencoderdecoderimportmath#导入数学库，提供数学函数importtorch#导入PyTorch库，用于深度学习importtorch.nnasnn

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（三）.\cogview3-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\guiders.py#导入logging模块，用于记录日志信息importlogging#从abc模块导入ABC类和abstractmethod装饰器，用于定义抽象基类和抽象方法fromabcimportABC,abst

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（二）.\cogview3-finetune\sat\sgm\models\__init__.py#从同一模块导入AutoencodingEngine类，用于后续的自动编码器操作from.autoencoderimportAutoencodingEngine#注释文本（可能是无关信息或标识符）#XuDwndGaCFo.\cogview3-fi

第二章多重线性代数Note：本文默认了基本的向量空间和矩阵的相关知识。本文中所有的向量空间默认是有限维的，且定义在一个域\(\mathbb{F}\)上。本文采用Einstein求和约定。§1张量积[Def1.1]对于向量空间\(V_1,\cdots,V_r\)和\(Z\)，若映射\(f:V_1\times\cdots\timesV

下面我们详细讲解这个实现径向基函数神经网络（RBFN）的代码，并结合数学公式来说明每个部分的作用。一、RBFN简介径向基函数神经网络（RBFN）是一种前馈神经网络，通常包含三层：输入层：直接将输入数据传递到隐藏层。隐藏层：由一组径向基函数组成，每个函数都有一个中心（centers）和宽度（sigma）。

让我们来聊聊蒙特卡洛：数学建模中的“幸运之星”！引言在数学建模的神秘世界中，蒙特卡洛模拟犹如一道闪亮的星星，指引着我们在复杂数据的海洋中寻找解决方案。今天，我们将深入探讨蒙特卡洛方法的奇妙之处，穿插一些幽默的例子和MATLAB代码，以便让你在学习的过程中捧腹大笑。准备好

目录系统状态与测量观测1.系统方程2.过程噪声3.观测向量4.测量噪声参考文献系统状态与测量观测1.系统方程线性离散系统的状态方程（带噪声）\[x_{[k]}=Ax_{[k-1]}+Bu_{[k-1]}+w_{[k-1]}\\\]\(x_{[k]}\)为为\(n\times1\)​状态向量，A为\(n\timesn\)状态矩阵，$u_{[k-1]}$为

技术背景分子动力学模拟中，计算周期性边界条件的静电势常被视作计算的瓶颈之一。形式上是比较容易的，例如不考虑周期性边界条件的话，静电势能就是：\[E=\frac{1}{4\pi\epsilon_0}\sum_{i=0}^{N-2}\sum_{j=i+1}^{N-1}\frac{q_iq_j}{r_{ij}}\]如果考虑周期性边界条件，那么静电势能变为：

DENOISINGDIFFUSIONIMPLICITMODELS(DDIM)从DDPM中我们知道，其扩散过程(前向过程、或加噪过程)被定义为一个马尔可夫过程，其去噪过程(也有叫逆向过程)也是一个马尔可夫过程。对马尔可夫假设的依赖，导致重建每一步都需要依赖上一步的状态，所以推理需要较多的步长。\[q(x_t|x_{t-1}

塑性力学是固体力学的一个重要分支，它研究材料在超过弹性极限后的行为。以下是一些塑性力学中的主要公式及其推导：1.屈服准则VonMises屈服准则用于金属材料的屈服准则，假设材料在等效应力达到某个临界值时开始发生塑性变形。\[\[\sigma_{eq}=\sqrt{\frac{1}{2}\left(\si

相关分析是用于研究多个变量之间相互关系的统计方法，最早由英国统计学家卡尔·皮尔逊（KarlPearson）于1896年提出。皮尔逊通过对变量间线性关系的深入研究，提出了“皮尔逊相关系数”（PearsonCorrelationCoefficient），标志着相关分析方法的诞生。随着统计学的发展，相关分析逐渐扩展，形成

给定长度为N的数组A[i]，记f(l,r)表示区间[l,r]内不同A[i]的个数，求所有子区间f(i,j)之和。1<=N<=2E5,1<=A[i]<=N分析：贡献法，为了方便统计，区间中重复的数字以最左边出现的数为准，保证不重不漏。对于A[i]，假设其上一次出现的位置为p，那么包含该数字的左端点可以是p+1,p+2,...,i，右端点可

扩散模型（DiffusionModels）中的后验分布通常涉及对潜在变量的条件分布进行推导。以下是推导扩散模型中后验分布方差的详细步骤。我们假设扩散过程是逐步添加噪声的过程，每一步根据高斯分布进行采样。扩散模型基于概率扩散过程，它将数据从原始分布逐步转换为噪声分布，然后再通过逆向过

考虑怎么较容易地表示\(\operatorname{dist}(u,v)\)。注意到对于每个点\(v\)，\(\leq1\)步能到\(v\)的点形成一段区间，记为\([l_v,r_v]\)。考虑枚举终点\(x\)和最短路长度\(d\)，动态维护所有\(\operatorname{dist}(u,v)\leqd\)的所有点\(u\)，这些\(u\)显然也是一段区间

题意简述给你函数\(f\)：\[f(x,y,u)=\left\{\begin{array}{rcl}u-y,&x=1\\u,&1<x\ley,\\gcd(x,y)=1\\-x\cdoty,&x\neq1,\\gcd(x,y)=x\\0,&\text{otherwise}.\end{array}\right.\]对于一个长度为\(n\)的序列

wiki百科GaussianBlur，也叫高斯平滑，是在AdobePhotoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。opencv实现opencv实现高斯滤波有两种方式，1、是使用自带的cv2.GaussianBlur，2、自己构造高斯kernel，然后调用cv

 

微信公众号：密码应用技术实战博客园首页：https://www.cnblogs.com/informatics/GIT地址：https://github.com/warm3snow简介在上一篇文章《密码学承诺之原理和应用-概览》中，我们详细介绍了常见的密码学承诺原理，本节我们将重点介绍Sigma承诺的实现和应用。Sigma承诺Sigma承诺是

公式：F=∥w

题目链接3170.删除星号以后字典序最小的字符串思路堆栈&位运算题解链接三种写法：26个栈+位运算优化（Python/Java/C++/Go）关键点1.用堆栈跟踪各个字母出现的位置2.用位运算跟踪当前最小字母（lowbit技巧）时间复杂度朴素做法：\(O(n\vert\Sigma\vert)\)位运算

作者：@warm3snowhttps://github.com/warm3snow微信公众号：密码应用技术实战博客园首页：https://www.cnblogs.com/informatics/标签：技术分享模板目录简介承诺方案原理符号定义方案定义常见承诺方案和原理哈希承诺ElGamal承诺Pedersen承诺零知识证明承诺Sigma承诺Sigma承诺正确

《测度论与概率论基础》笔记1.3.11.3\(\sigma\)域的生成本文是程士宏老师的《测度论与概率论基础》这本书的读书笔记。这本书算是国内为数不多的较为不错的测度论教材之一，但是很多地方讲述不详细，这里进行补充。定理1.3.1详细理解书中的命题1.3.1说：由任意集合系\(\mathscr

Statement给两个串\(A,B\)，其中\(|A|,|B|\le2000\)，计算：\(A\)的最短子串，他不是\(B\)的子串\(A\)的最短子串，他不是\(B\)的子序列\(A\)的最短子序列，他不是\(B\)的子串\(A\)的最短子序列，他不是\(B\)的子序列Solution子序列自动机：\(\delta(u,c)=\min\{i|i>u\land