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Laplace分布算子开发经验分享

摘要:Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》,作者:李长安。 1、任务解析 详细描述: Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样, 此任务的目标是在 Paddle 框架中,基于现有概率分布方案进行扩展,新增 Laplace API,调用路径为:paddle.distribution.Laplace 。类签名及各个方法签名,请通过调研 Paddle 及业界实现惯例进行设计。要求代码风格及设计思路与已有概率分布保持一致。 实际上说了一大堆,就是一件事:实现Laplace分布算子,那么首先我们需要知道什么是 Laplace 分布,在概率论和统计学中,拉普拉斯分布是一种连续概率分布。由于它可以看作是两个不同位置的指数分布背靠背拼在一起,所以它也叫双指数分布。与正态分布对比,正态分布是用相对于μ平均值的差的平方来表示,而拉普拉斯概率密度用相对于差的绝对值来表示。如下面的代码所示,Laplace 分布的图像和正态分布实际上是有点类似的,所以它的公式也与正态分布的公式类似的。 %matplot...

开发者实战 | 如何应用 Anomalib 在数据集不平衡的情况下检测缺陷?-下篇

文章作者: Paula Ramos,英特尔 AI 软件布道师,美国 武卓,英特尔 AI 软件布道师,中国 Samet Akcay,英特尔人工智能研究工程师/科学家 在上篇文章《开发者实战 |如何应用Anomalib在数据集不平衡的情况下检测缺陷?-上篇》中,我们介绍了深度学习异常检测库 Anomalib(复制到浏览器打开:https://github.com/openvinotoolkit/anomalib)。简而言之,当您想进行自动缺陷检测,但数据集不平衡时,Anomalib 是一个很好的工具。 希望您已经通过入门 notebook (复制到浏览器打开:https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/tree/main/notebooks/000_getting_started)访问并亲自试用了这个开源项目。如果没有,请不要担心,这篇博文将教您如何结合自己的数据集使用 Anomalib。 在这个示例中,我们将介绍一个令人振奋的 Dobot 机器人工业用例,其中的机械臂用于教育、工业和智能用例中。如果您没有可用的 Dobot 机器人,您可以简单地...

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