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ai画图采样方法有什么区别
AI画图采样方法主要有离散采样、抽样采样和泊松采样等，它们的主要区别在于采样点的定位以及抽样的精确度。
离散采样是指采用离散点，如光栅网络节点等来定位采样点，速度快但精度低；
抽样采样是指以某个形状（一般为正方形）为标准通过均匀抽样确定采样点，精度高但是速度较慢；泊松采样指以泊松分布为基础进行采样，精度较高，但同时也是最复杂的采样方式。
莫斯科最伟大的科学家
米哈伊尔·瓦西里耶维奇·罗蒙诺索夫(1711.11.19－1765.4.15)，俄国百科全书式的科学家、语言学家、哲学家和诗人，被誉为俄国科学史上的彼得大帝。提出了“质量守恒定律”（物质不灭定律）的雏形。
他出生于阿尔汉格尔斯克一个渔民家庭，罗蒙诺索夫是俄国科学院的第一个俄国籍院士，他还是瑞典科学院院士和意大利波伦亚科学院院士。第一次提出质量和能量守恒定律。创立了热的动力学说，并创建了玻璃科学。他创办了俄国第一个化学实验室和第一所大学莫斯科罗蒙诺索夫国立大学。
投影技术说的kf是什么
全称是Multi-StateConstraintKalmanFilter，意为多约束状态卡尔曼滤波器。那么什么是卡尔曼滤波器（KF）？
通俗来讲，卡尔曼滤波器是根据当前状态，预测估计下一状态的算法。卡尔曼滤波器方法在一定程度上架设了马尔可夫性，也就是k时刻的状态只与k-1时刻的状态有关。卡尔曼滤波器主要解决线性化问题，而将卡尔曼滤波器的结果扩展到非线性系统中，便形成了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。
什么是马尔可夫预测方法
马尔可夫预测法(也叫马尔科夫)
马尔可夫是俄国著名的数学家。马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测。
一、马尔可夫过程和马尔可夫预测法概念
我们知道，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断变化的。在一般情况下，人们要了解事物未来的发展状态，不但要看到事物现在的状态，还要看到事物过去的状态。马尔可夫认为，还存在另外一种情况，人们要了解事物未来的发展状态，只须知道事物现在的状态，而与事物以前的状态毫无关系。例如，Ａ产品明年是畅销还是滞销，只与今年的销售情况有关，而与往年的销售情况没有直接的关系。后者的这种情况就称为马尔可夫过程，前者的情况就属于非马尔可夫过程。
马尔可夫过程的重要特征是无后效性。事物第n次出现的状态，只与其第n-1次的状态有关，它与以前的状态无关。举一个通俗例子说：池塘里有三片荷叶和一只青蛙，假设青蛙只在荷叶上跳来跳去。若现在青蛙在荷叶Ａ上，那么下一时刻青蛙要么在原荷叶Ａ上跳动，要么跳到荷叶Ｂ上，或荷叶Ｃ上。青蛙究竟处在何种状态上，只与当前状态有关，而与以前位于哪一片荷叶上并无关系。这种性质，就是无后效性。
所谓“无后效性”，是指过去对未来无后效，而不是指现在对未来无后效。马尔可夫链是与马尔可夫过程紧密相关的一个概念。马尔可夫链指出事物系统的状态由过去转变到现在，再由现在转变到将来，一环接一环像一根链条，而作为马尔可夫链的动态系统将来是什么状态，取什么值，只与现在的状态、取值有关，而与它以前的状态、取值无关。因此，运用马尔可夫链只需要最近或现在的动态资料便可预测将来。马尔可夫预测法就是应用马尔可夫链来预测市场未来变化状态。
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