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Deeplearning Algorithms tutorial 贝叶斯网络 算法背景 算法应用 案例 优点 缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许...

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4.8.谢尔宾斯基三角形 4.8.谢尔宾斯基三角形 另一个展现自相似性的分形是谢尔宾斯基三角形。 Figure 3 是一个示例。谢尔宾斯基三角形阐明了三路递归算法。用手绘制谢尔宾斯基三角形的过程很简单。 从一个大三角形开始。通过连接每一边的中点，将这个大三角形分成四个新的三角形。忽略刚刚创建的中间三角形，对三个小三角形中的每一个应用相同的过程。 每次...

四、参数估计准则 4.1 最大似然估计 4.2 贝叶斯估计 4.2.1 贝叶斯估计 vs 最大似然估计 4.2.2 最大后验估计 四、参数估计准则 4.1 最大似然估计 假设数据集 中的样本独立同分布地由 产生，但是该分布是未知的。 是一族由 参数控制的概率分布函数族，希望通过 来估计真实的概率分布函数 ，也就是要估计 ...

斯氏分形 斯氏分形 斯氏分形。 见 此处 。

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沃罗诺伊纹理着色器节点 输入选项 属性 输出选项 举例 沃罗诺伊纹理着色器节点 沃罗诺伊纹理着色器节点。 沃罗诺伊纹理 节点用于添加了一个产生沃罗诺伊模式的程序纹理。沃罗诺伊模式是通过随机分布种子点生成的，这些点向外扩展则称为细胞格，边界由到其他点的距离确定。请参阅Wikipedia中的 沃罗诺伊图 条目以了解更多信息。 沃罗诺伊纹理 ...

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