在概率论中期望，方差等是基础知识点，下面简单介绍一下个人所理解的几点及实现过程，如有错误之处请指出，仅供学习参考。转载请注明出处。1.分布函数2.概率密度函数直意为对分布函数的求导，数学公式如下，3.数学期望式1表示为离散的，2为连续。4.矩（moments）5.方差与矩的关系方差主要表示随机变量围绕中心值的散布程度。

在概率论中期望，方差等是基础知识点，下面简单介绍一下个人所理解的几点及实现过程，如有错误之处请指出，仅供学习参考。转载请注明出处。1.分布函数2.概率密度函数直意为对分布函数的求导，数学公式如下，3.数学期望式1表示为离散的，2为连续。4.矩（moments）5.方差与矩的关系方差主要表示随机变量围绕中心值的散布程度。

gpu利用率经常在0-99%之间跳动，找了一圈原因，可能是以下几点：1.数据预处理：CPU预处理太长，GPU空闲跟不上解决办法：可能是读数据或者数据预处理的时间过长，读数据部分可以尝试把全部或者部分数据放在内存，也可以放固态上。数据预处理部分有些变换是否可以固定，假如是图像数据，有些resize或者padding的操作是否可以离线处理好。适当调整dataloader读数据的线程数 pin_memo

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结构张量(structure tensor) 主要用于区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。此处的张量就是一个关于图像的结构矩阵，矩阵结构构成如下：Rx,Ry分别为图像的水平与垂直梯度，而后进行求矩阵T的行列式K与迹(trace)H。根据K与H的关系来求得区分图像的平坦、边缘与角点区域：平坦区域：H=0;边缘区域：H>0 && K=0;角点区域：H&

光场（Light Field ）是一个四维的参数化表示，是空间中同时包含位置和方向信息的四维光辐射场，简单地说，涵盖了光线在传播中的所有信息。光线携带二维位置信息( u，v)和二维方向信息( x，y)在光场中传递。

EPI两个平面的参数化，分别为相机平面和图像平面，图像平面IIuv坐标(u,v)，相机平面IIst坐标(s,t)。在EPI中，每个相应的像素投射到平面中一条线上，两个平面中的两条线构成的斜率反映了场景点的深度，如下图：光线通过相机平面st，后穿过图像平面uv，形成众多的像素点，其中一点P便可投射到t*和v*的两条直线上，而△s与△u的比例变为EPI线的斜率。下图为在对实际图

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