java程序产生高斯随机数，谁给调一下这个跟 Random().nextDouble() 产生高斯变换代码实现java的数据有什么不同？有些时候需要改变一下需求 。
这样高斯变换代码实现java的问题只有在学校高斯变换代码实现java的时候才会使用到高斯变换代码实现java，因为要学理论高斯变换代码实现java，在工作上不需要这样的数据 。
java实现生成高斯分布（0，1）随机数的函数高斯0-1分布就是正态0-1随机分布 。
在java中可用如下语句：
a=5;b=6;c=7;
A=randn(a);%生成正方矩阵
A=randn(a,b);%生成非正方矩阵
A=randn(a,b,c);%生成三维矩阵
Java代码怎么实现图像采样距离变换算法算法是别人提出来的高斯变换代码实现java，感兴趣可以搜索《Distance Transforms of Sampled Functions》这篇论文 ， 网上也有很多实现的代码，但是结构不是很好 ， 而且很分散不是一个完整的算法 。所以高斯变换代码实现java我整理高斯变换代码实现java了一下，写成一个单独的类，只要简单调用一下即可出结果图片 。至于算法原理什么的，我真很难解释清楚，大致的思想是基于能量最小化的，分别进行行与列的1D距离变变换采样 。
package com.gloomyfish.image.transform;
import java.awt.image.BufferedImage;
import com.gloomyfish.filter.study.GrayFilter;
/**
*
* @author gloomyfish
*
*/
public class FastDistanceTransformAlg extends GrayFilter {
public final static double INF = 1E20;
private int backgroundColor = 0; // default black
public int getBackgroundColor() {
return backgroundColor;
}
public void setBackgroundColor(int backgroundColor) {
this.backgroundColor = backgroundColor;
}
@Override
public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {
int width = src.getWidth();
int height = src.getHeight();
dest = super.filter(src, null);
//
int[] inPixels = new int[width*height];
float[] outPixels = new float[width*height];
getRGB( dest, 0, 0, width, height, inPixels );
int index = 0;
for(int row=0; rowheight; row) {
int tr = 0;
for(int col=0; colwidth; col) {
index = row * widthcol;
tr = (inPixels[index]16)0xff;
if(tr == backgroundColor)
outPixels[index] = (float)INF;
else
outPixels[index] = 0;
}
}
// transform along columns
float[] f = new float[Math.max(width, height)];
for(int col=0; colwidth; col) {
for(int row=0; rowheight; row) {
index = row * widthcol;
f[row] = outPixels[index];
}
float[] disColumns = distance1DTransform(f, height);
for(int row=0; rowheight; row) {
index = row * widthcol;
outPixels[index] = disColumns[row];
}
}
// transform along rows
for (int row = 0; rowheight; row) {
for (int col = 0; colwidth; col) {
index = row * widthcol;
f[col] = outPixels[index];
}
float[] disColumns = distance1DTransform(f, width);
for (int col = 0; colwidth; col) {
index = row * widthcol;
outPixels[index] = disColumns[col];
}
}
// post sqrt calculation
int[] result = new int[width*height];
for(int row=0; rowheight; row) {
for(int col=0; colwidth; col) {
index = row * widthcol;
int pc = clamp(Math.sqrt(outPixels[index]));
result[index] = (25524) | (pc16) | (pc8) | pc;
}
}
setRGB( dest, 0, 0, width, height, result );
return dest;
}
public static int clamp(double c)
{
return c255 ? 255 : (c0 ? 0 : (int)c);
}
/**
* 1D distance transform using squared distance
*
* @param data
* @param n
* @return
*/
private float[] distance1DTransform(float[] f, int n)
{
float[] d = new float[n];
int[] v = new int[n];
double[] z = new double[n 1];
int k = 0;
v[0] = 0;
z[0] = -INF;
z[1] =INF;
for (int q = 1; q = n-1; q) {
double s= ((f[q] square(q))-(f[v[k]] square(v[k])))/(2*q-2*v[k]);
while (s = z[k]) {
k--;
s= ((f[q] square(q))-(f[v[k]] square(v[k])))/(2*q-2*v[k]);
}
k;
v[k] = q;
z[k] = s;
z[k 1] =INF;
}
k = 0;
for (int q = 0; q = n-1; q) {
while (z[k 1]q)
k;
d[q] = (float)square(q-v[k])f[v[k]];
}
return d;
}
private double square(double v)
{
return v*v;
}
}
怎么用Java写高斯回归方程高斯消元法（或译：高斯消去法），是线性代数规划中的一个算法，可用来为线性方程组求解 。但其算法十分复杂，不常用于加减消元法，求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵 。不过，如果有过百万条等式时，这个算法会十分省时 。
一些极大的方程组通常会用迭代法以及花式消元来解决 。当用于一个矩阵时，高斯消元法会产生出一个“行梯阵式” 。
高斯消元法可以用在电脑中来解决数千条等式及未知数 。亦有一些方法特地用来解决一些有特别排列的系数的方程组 。
【高斯变换代码实现java 高斯算法4 5 6 7 8 9】关于高斯变换代码实现java和高斯算法4 5 6 7 8 9的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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