s*****i
发帖数: 5548 | 1 ☆─────────────────────────────────────☆
nkfly (Realtor 阿飞) 于 (Sun Oct 10 23:31:50 2010, 美东) 提到:
我是用破iphone照的，
还有专业摄影师照了一些，
看看如果没有肖像权
问题可以放一两张。。
☆─────────────────────────────────────☆
hunzaimeiguo (showmethemoney) 于 (Sun Oct 10 23:45:21 2010, 美东) 提到:
sf
☆─────────────────────────────────────☆
Guaguatengte (瓜瓜藤藤) 于 (Mon Oct 11 00:15:42 2010, 美东) 提到:
怎多人啊~~羡慕
可惜一个人也看不清.........
☆─────────────────────────────────────☆
hothouston (丫头) 于 (Mon Oct 11 00:33:03 2010, 美东) 提到:
你没看到我吗, ... 阅读全帖 |
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s*****n
发帖数: 10890 | 2 帮LD求一个：D
背景：
-PhD in Chemometrics
-Currently doing signal processing, analytic development and visualization
in a small company in MI (1 year and half now). Want to relocate for family
reason.
- Specialty:
1) Signal processing methods: Filtering, Noise suppression, Feature
extraction
2) Multivariate statistical analysis, Liner algebra, Missing data analysis,
Experimental Design
3) Regression: PLS, Linear/Logistic regression.
4) Classification: Linear/Quadratic discriminant analysis, Gaussian m... 阅读全帖 |
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B******1
发帖数: 9094 | 3 发信人: cyberholic (cyberholic), 信区: Chemistry
标 题: Re: 我这五年的事
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Dec 25 20:00:55 2012, 美东)
Steve Mason教授是个喜欢做好人的人。印象比较深的是，有一次开组会，应该是什么
ethics training，大家说起了Sames和Sezen的事情（他们两就用真名了，也算是公众
人物了）。他说： Sames人很聪明，早年还为我说了几句话呢（他是指grants，
proposals之类的事情）。他出了事以后，我看到报纸报道，就赶紧给他发了email，说
听说你那里出了不少事情，good luck。Steve然后反问我们，你们觉得我做得对吗？说
罢环视左右，大家都没出声。
我自认在科研上天赋不高。Qualify过得有点丢脸。试来拭去的折腾了到了二年级末，
也没找到高ee。只能如实地把做过的事说一遍。Committee劈头盖脸地说，应该
formulate hypothesis，应该hypothesis driven，screening没意义等等等等等等。我
只有一个劲... 阅读全帖 |
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r*******u
发帖数: 8732 | 4 摧毁华尔街公式揭秘 发明者李祥林察觉隱患曾预警
[2009-03-19]
在全球金融海啸余波未平、各国经济学家及市场观察家四处寻找始作俑者之时，美国《
连线》（Wired）杂誌不久前发表一篇文章，副標题为《一条摧毁了华尔街的公式》（A
Formula That Killed Wall Street）。这条数学公式的发明者不是別人，正是目前已
回中国担任中国国际金融公司风险管理总监的中国学者李祥林（David Xianglin Li）。
本报综合讯报道
这里所说的公式，就是所谓的高斯联结相依函数（Gaussian copula function）。
最简单地说，该公式使得统计师可以同时以数个相关风险的行为作为模型。
早在2000年，李祥林在《固定收入学报》（The Journal of Fixed Income）上发
表学术论文，並建议把这个理论用於信贷风险中，涉及范围包括从债券到按揭的一切金
融工具。这个公式本身並不新鲜，但李祥林提出其在金融领域的运用，实在是新生事物。
运用简单 理解复杂
不幸的是，它简单到未经训练的金融分析师都可以运用，但却复杂到令他们无法妥 |
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g****g
发帖数: 1267 | 5 zdzbf还喜欢算初级的概率题，看你这么好学我还是很喜欢的。
不过以后麻烦你提高下自己的水平，掺和点神经网络，HMM，mixed gaussian或贝叶斯
什么的，甚至简单的最大熵模型也成，不然我真懒得看。 |
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l*******s
发帖数: 26303 | 6 【 以下文字转载自 NewJersey 讨论区 】
发信人: No9 (九饼), 信区: NewJersey
标 题: 三国人名最新英译 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Feb 24 13:32:46 2012, 美东)
发信人: JasonTsai (Jason), 信区: Joke
标 题: 三国人名最新英译
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Feb 24 00:16:12 2012, 美东)
Sheldon：夏侯惇
Wayne：魏延
John：张颌
Susan：孙尚香
Marshall：马超
David：典韦
Pond：庞德
Josh：贾诩
Russell：鲁肃
Charlie：张辽
Cunning：甘宁
Pavon：潘风
Raymond：吕蒙
Rachel：文丑
Jeff：张飞
Chocolate：诸葛亮
Summary：司马懿
Water：华佗
Major:马忠
Joey:周瑜
Rambo：吕布
Marcel：马谡
Dunn：邓艾
Yahoo!：羊祜
Chauncey：陈式
Ganso：关索(凑合用下桑托斯队的Paulo Henrique Gans... 阅读全帖 |
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l**2
发帖数: 726 | 7
The Tianfu distribution is inevitably Gaussian. The 顶级的 are 2+ standard
deviations off to the right tail. |
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s*******h
发帖数: 1361 | 8 To illustrate the target motion noise:
https://www.youtube.com/watch?v=Tr6KXREif50
This is not even a Gaussian white noise as it's mean reverting, so it's easy
to deal with. Maybe something you can practice. |
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m***i
发帖数: 86 | 9 Let k be a Poisson random variable with rate x.
Your sum = Pr(k<=M-1)*e^{x}
From here, you can use Gaussian approximation to approximate the sum. When M
is large enough, the approximation is quite good. |
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G***a
发帖数: 27294 | 10 我给你个建议
你找100张女性明星的照片，然后用Gaussian Filter给norm在一起
这个是10分
用这个当prior |
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y****g
发帖数: 36950 | 11
绿线是标准正态分布，所以锥子脸应该以绿线为标准。范冰冰的锥子差不多符合绿线
由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质，使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领
域的许多方面都有着重大的影响力。比如图像处理中最常用的滤波器类型为Gaussian滤
波器（也就是所谓的正态分布函数）。
BTW ip 10都是机器人发帖，不
会回帖的
还有部分ip 98也是 |
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s**********y
发帖数: 8135 | 12 好几年前看见的一篇文章，写的非常通俗易懂，非常喜欢作者提出的气宗剑宗的说法，
不知道西方文化里有没有相对应的划分方法，一种直击重点不拘小节，一种稳扎稳打条
分缕析。现如今做计算的门槛降的很低，只要有个还不错的计算机，买个现成软件一装
就能武装起一个实验室。大量产生数据的同时，一些重要的insight却被轻易的忽视了
，不能不说是一种悲哀啊，所以才有计算化学家站出来大声疾呼，Give me insight,
not numbers! 不过发现insight需要长期积累练出来的火眼金睛啊，对我这样的科研小
ds谈何容易。。。
全文转载如下。
The underlying physical laws necessary for mathematical theory of a
large part of physics and the whole of chemistry are thus completely
known, and the difficulty is only that the exact application of these
laws leads to equatio... 阅读全帖 |
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b*s
发帖数: 82482 | 13 这行的矿工们越玩越玄，搞得很多业内老总都不明白了。当年祥林嫂，不，祥林哥，搞
出那个倒霉的Gaussian copula function公式的时候，用这个公式是需要条件的，结果
一帮人，有意或者无意，都把这个东东当成法宝，到处乱套，结果全球形势一片大号，
不是小好，this time, it will be different……
然后，祥林哥就在2008年海龟了，牛人在哪里都牛……
才发现这楼里在吵这个。实际上社会大众对花街有意见，有一个很朴素的原因：其它的
行业多数都对社会做了正面贡献，但金融业界的很多业务对社会并没有贡献什么真正的
价值，基本就是用钱玩钱、投机赌博，还搞得这么大，挣的钱这么多，很不合理。前几
年Tech Crunch有一篇文章：Friends Don't Let Friends Go to Wall Street，说据统
计MIT每年有四分之一的学生毕业之后上了花街，去从事那些不能为社会创造价值的活
动，仅仅是因为这个行业挣钱多，这实际上是对社会人才和资源的极大浪费。要是这些
人才和资源能投入对社会更有益的工作，那么攻克癌症、解决能源危机神马的事业就会
更容易... 阅读全帖 |
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B****n
发帖数: 11290 | 14 Gaussian copula function? 這裡的copula指的是哪兩個變量的joint distribution? |
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E**********v
发帖数: 5509 | 15 这问题基本只要是model就有。Gaussian copula应用有一个assumption，就是两个随机
变量都要iid。这个基本实际生活中没法严格遵守。数学模型本来就是实际问题的
approximation。大部分情况下一个model能够work就不错了。目前的传统金融建模的理
论水平只能把肥尾不work的情况解释为noise。这是一个industry普遍存在的问题，
theory limit，no better alternative。跟fraud没啥关系。换个思路想想，不完美
有错误，是事实，但是总比啥都没有好吧。
我在学校的时候，有一个分支是搞复杂系统，颠覆传统自上而下用数学公式建模的方法
，而采用自下而上通过simulation衍生规则方式建模。但是这个理论其实是一个交叉学
科，它的发展heavily depends on计算机学科人工智能技术的发展。都这么多年过去了
，都还没见到啥成熟的应用。
街上现在最主要的问题是model governance。model还是要用要开发，但是应用之前的
validation和back testing很重要。其实银行里也都有严格规定，关... 阅读全帖 |
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s*****g
发帖数: 5159 | 16 You need the following things to compute the blur,
1. Diameter of the lens (not the F number)
2. Focal length of the lens
3. The distance of the object point that is in focus
Then using Gaussian formulate, you could easily compute the diameter of the
blur circle of an off-focus point.
Have fun. |
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x5
发帖数: 27871 | 17 得是硬件得，软件得直接后期Gaussian blur得了 |
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m****7
发帖数: 14685 | 18 re。捡完了再去ps里面加Gaussian blur。 |
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k****t
发帖数: 12697 | 19 蓝老偶GAUSSIAN BLUR 3 PIXEL 了 |
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S*M
发帖数: 10832 | 20 拜托，我没兴趣跟你扯皮
婚礼这种大事儿，我回帖是很严肃的
出于对楼主负责，我花了半个多小时看这几个摄影师的相册了
拍婚礼一半的时间都是后期
像3这种磨皮靠gaussian blur的，就应该一脚踹飞
另外网站上不贴一整个wedding album的也不予考虑
这几个人里，只有3是没有完整的wedding album |
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o*4
发帖数: 417 | 21 我是本着肥水不流外人田的原则。呵呵
你可能不用photoshop，改变色调其实是非常简单的.
同样你选的３号，基本上就是暗角, Gaussian blur + soft (hard) light，做成
action就一个键.
重要的是你同摄影师的交流，摄影师花多少功夫。我一般认为这里的留学生摄影师会认
真很多. |
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J****n
发帖数: 3011 | 23 高斯模糊用太狠了，这么年轻的皮肤，我觉得稍微用auto retouch brush去去小缺陷，
然后用一点gaussian blur就好了。 |
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k****t
发帖数: 12697 | 24 去掉重影是可能的, 本来就没产生新的信息.
GAUSSIAN BLUR 信息已经丢了, 啥算法都找不回来. |
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s*****e
发帖数: 21415 | 25 太糊了，感觉是gaussian blur电脑合成的。缺少美感。。。 |
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t****g
发帖数: 35582 | 26 一般就是随便搞几个试呗。类似Gaussian Blur之类的。
搞digital image processing不是搞物理光学:) |
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e****t
发帖数: 17914 | 27 【 以下文字转载自 ebiz 讨论区 】
发信人: ZQL (miss you guys|good luck), 信区: ebiz
标 题: 当sheldon被翻译成夏侯惇后（Zz） (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Feb 26 23:34:48 2012, 美东)
发信人: HeyIamALLin (农民), 信区: Chicago
标 题: 当sheldon被翻译成夏侯惇后（Zz） (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Feb 26 22:51:43 2012, 美东)
发信人: cxw360 (cxw360), 信区: Joke
标 题: 当sheldon被翻译成夏侯惇后（Zz）
关键字: dhnr
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Feb 25 12:03:09 2012, 美东)
Sheldon：夏侯惇
Wayne：魏延
John：张颌
Susan：孙尚香
Marshall：马超
David：典韦
Pond：庞德
Josh：贾诩
Russell：鲁肃
Charlie：张辽
Cunning：甘宁
... 阅读全帖 |
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t****g
发帖数: 35582 | 28 你这个不就是后面那个t或者t^2乘Gaussian的复利也变换么？ |
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b*******t
发帖数: 33714 | 29 rotating Laguerre-Gaussian，一路转，好玩得多
processing |
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l*****s
发帖数: 1754 | 31 We went to camp at lake livingston state park this weekend, as there is no
moon for the majority of the night. As the park is about an hour and a half
from the city, we are hoping to see some nice dark sky there.
We arrived the park around 3pm, set the tents, went for fishing for a while
and scouted for a photo shoot spot, shot some sunset portrait, and went for
a BBQ.
10:30 pm, it was pretty dark already. We went to the photo spot to see if we
can get some photos. To our disappointment, the li... 阅读全帖 |
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S*********g
发帖数: 24893 | 32 【 以下文字转载自 Stock 讨论区 】
发信人: StephenKing (金博士), 信区: Stock
标 题: 向民族英雄包鹏程致敬！为民族英雄包鹏程欢呼！
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 3 20:54:21 2015, 美东)
Pengcheng Bao, Graduate Student
Pengcheng is a second year graduate student. He obtained his B.S. in physics
from Nankai Univeristy in China.
Project: Development of methodology for realistic modeling of heterogeneous
catalytic interfaces.
Tel: 310-206-3215
Email: [email protected]
/* */
PENGCHENG BAO
Education
and Awards
2009 –
NANKAI UNIVERSITY TIANJIN, CHINA... 阅读全帖 |
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J*******i
发帖数: 2162 | 33 Sheldon：夏侯惇
Wayne：魏延
John：张颌
Susan：孙尚香
Marshall：马超
David：典韦
Pond：庞德
Josh：贾诩
Russell：鲁肃
Charlie：张辽
Cunning：甘宁
Pavon：潘风
Raymond：吕蒙
Rachel：文丑
Jeff：张飞
Chocolate：诸葛亮
Summary：司马懿
Water：华佗
Major:马忠
Joey:周瑜
Rambo：吕布
Marcel：马谡
Dunn：邓艾
Yahoo!：羊祜
Chauncey：陈式
Ganso：关索(凑合用下桑托斯队的Paulo Henrique Ganso)
Faye：费祎
Hansen：华雄
Luke：陆抗
Johnson 张勋
George 赵直
Jolin 朱灵
Matthew 马休
李典 Lydia
贾诩 Josh
胡车儿 Hooker
关心 Care
陈宫 Success
法正 Justice
马腾：Martin
高顺：Gaussian
马铁：Matthus
大乔：Joy
小巧：Joy.II
马良：Marion
司马炎：Sunny
司马师：Simons
关羽---G... 阅读全帖 |
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c****0
发帖数: 993 | 34 Sheldon：夏侯惇
Wayne：魏延
John：张颌
Susan：孙尚香
Marshall：马超
David：典韦
Pond：庞德
Josh：贾诩
Russell：鲁肃
Charlie：张辽
Cunning：甘宁
Pavon：潘风
Raymond：吕蒙
Rachel：文丑
Jeff：张飞
Chocolate：诸葛亮
Summary：司马懿
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Major:马忠
Joey:周瑜
Rambo：吕布
Marcel：马谡
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Ganso：关索（凑合用下桑托斯队的Paulo Henrique Ganso）
Faye：费祎
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Luke：陆抗
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胡车儿 Hooker
关心 Care
陈宫 Success
法正 Justice
马腾：Mart... 阅读全帖 |
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m***y
发帖数: 14763 | 35 Assuming a 2-D Gaussian distribution centered around the toilet, there'd be
more urine on the rim of toilet than on the ground. Thus, it's more
important to keep your pants off the rim of toilet, which in turn requires
pulling the pants down to ankle, instead of knees. Actually, you only need
to spread your legs a little bit to give the pants enough tension to keep
off ground. |
|
l********k
发帖数: 14844 | 36 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: lunchbreak (考不上印度理工，才到麻省理工来), 信区: Statistics
标 题: 学术一个：不完全数据的统计怎么做？
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Apr 17 17:20:54 2013, 美东)
给一组数据，知道它是normal distribution，可以直接算mean, variance。假如这组
数据是被threshold过的，threshold已知，大于阈值（或者小于，或者边界值之外）的
数据都被砍掉，但是分布的大部分都在阈值（边界值）以内，只是被砍掉尾巴了。有没
有unbiased的算法直接给出mean和variance，而不用去对histogram作gaussian
fitting的？
多谢 |
|
h****a
发帖数: 580 | 37 从QQ Gaussian交流群看到的：
早上导师找我：文章的事怎么样了？
我：。。。您还关心这个？
导师：废话，我问你结果到底如何？
我：大家都觉得文章不行，这事估计要歇菜。
导师：你是说已经被拒了？
我：还没有，得看马伊琍的态度。
导师：马伊琍是哪个审稿人？很牛逼吗？ |
|
T******e
发帖数: 18290 | 38 都在忽悠
一个电子是一个粒子，波是几率波，所谓几率，就是一大把才能体现出来的东西，这是
标准解释。
其他还有N种稀奇古怪的解释，不过除了锻炼思维之外也没实际用处。
)
is
Gaussian |
|
y****g
发帖数: 36950 | 39 【 以下文字转载自 Fashion 讨论区 】
发信人: yugong (愚公挖坑), 信区: Fashion
标 题: Re: 娱乐圈里的锥子脸
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Aug 16 00:37:20 2015, 美东)
绿线是标准正态分布，所以锥子脸应该以绿线为标准。范冰冰的锥子差不多符合绿线
由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质，使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领
域的许多方面都有着重大的影响力。比如图像处理中最常用的滤波器类型为Gaussian滤
波器（也就是所谓的正态分布函数）。
BTW ip 10都是机器人发帖，不
会回帖的
还有部分ip 98也是 |
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r**a
发帖数: 761 | 40 发一个简单过程，和大家分享。独乐乐不如与大家乐乐嘛。
我的水平很潮，抛砖引玉，也请高手赐教~
也想画的比如水牛同学，也要开始画啊！
就用球球的图，希望球球妈妈不介意哦！
1。打开原照片，新建一个layer，用来画轮廓。用brush tool，我喜欢用一个小号柔边
的，in the brush window, check on Noise.基本上描着球球的轮廓画就好了，
因为是漫画，可以比较概括，不用画太多细节（我自己是水平太差，画不细），
表情可以夸张一些，自己设计一下。
2。再建一个新layer，用来画背景。用brush tool，我常用一个大号柔边笔刷，mode我
会选成Multiply,透明度也降一些，这样不同的颜色会有叠加，色彩丰富些。画上颜色后，
可以选择filter, blur, Gaussian Blur，让背景朦胧。再建一个新layer，
用来画前景，重复刚才的操作，不用blur太多，远虚近实嘛。
理论上不应该把背景和前景都画的差不多了再画主体，应该同时铺进，不过这个图相对
简单，就直接一步到位了。
（请忽略2图中球球身上的阴影——我是画着画着就画错层了 -_-;)
3 |
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J*C
发帖数: 145 | 41 Easy, add a narrow band Gaussian Filter |
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f***e
发帖数: 332 | 42 David X. Li
From Wikipedia, the free encyclopedia
David X. Li is a quantitative analyst and a qualified actuary who pioneered
the use of Gaussian copula models for the pricing of collateralized debt
obligations (CDOs).[1][2]
Li grew up in rural China in the 1960s.[1] He received a master's degree in
economics from Nankai University before leaving China to earn an MBA from
Laval University in Quebec.[1] He then received a master's in actuarial
science and a PhD in statistics from the University o |
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f***e
发帖数: 332 | 43 David X. Li（中文名是什么？）是Quant中的传奇，因为他发明的Gaussian copula公
式是CDS，CDO产生的基础。可以说是David X Li一手造就了今天波及全球摧毁华尔街的
金融危机。现在我们可敬的老李同志已经安然返回了祖国的怀抱，在北京出任中国国际
金融有限公司风险管理主管。现在华尔街发出了全球通缉令，有认识老李同志一定要记
得提醒他躲一躲风声。
David X. Li：http://en.wikipedia.org/wiki/David_X._Li
Wired杂志的原文 ：http://www.wired.com/techbiz/it/magazine/17-03/wp_quant
《连线》17-03期封面：导致华尔街灾难的模型
新浪财经讯 本期《连线杂志》介绍了近乎荒诞、且另美国和全球金融体系摇摇欲坠的
事件：所有全球金融精英人士对一个中国人构建的金融计量模型几乎像圣经一样顶礼膜
拜，但精英们忘却了模型的限制条件的警告，最终使它失效，他们也付出了可怕的代价。
人们此前总认为像David X. Li这样有数学天才者可能在某日会得到诺贝尔经济学
奖的眷顾， |
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b********d
发帖数: 720 | 44 fresh phd, female 0303ustcer
求refer
网投都没什么消息，来这里碰碰运气
万分感谢
skills:
photolithography, dry/wet etch, sputter/e-beam evaporator deposition, FET
conductivity measurement, AFM, electrochemistry, ellipsometry,UV-VIS,
surface profiler，thin film coating, Gaussian Computation,CAD,Python,MOSFET |
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s******g
发帖数: 30 | 46 下面是一段写于1970年的fortran程序.
C
C RANF(0) RETURNS A RANDOM NUMBER UNIFORMLY DISTRIBUTED BETWEEN
C ZERO AND ONE AT EACH CALL
C R(I) HAS A GAUSSIAN DISTRIBUTION
C
DO 40 I=1,N
39 XY=-ALOG(RANF(0))
YY=-ALOG(RANF(0))
IF(YY.LT.0.5*(XY-1.0)**2)GO TO 39
40 R(I)=SIGN(XY,RANF(0)-.5)
没搞明摆这样获得的R(I)随机数具有高司分布.
主要是IF后的条件.
哪位指点一下.呵呵.. |
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