蓄水池采样第116页

健康黑匣子讲堂关注儿童健康预警，从我做起(下)

我们前面也提到了，健康预警是家长们通过日常在家对孩子进行采样，交由医学研究所检测身体的各项指标，从幼年起最大限度的杜绝可提前被发现的数十种疾病，甚至可以排查出是否因为家长各种不好的生活习惯对孩子身心造成不良影响

健康黑匣子·2023-01-28 09:31

Python scipy.interpolate插值

我们采集到的数据都是以离散的点的形式存在的，只有在采样点上才有具体的值，在其他区域都没有值数据。此时就需要插值分析，将采样点的数值根据一定的算法，推算出其他未采样区域的数值。

Windy.Zhhh·2023-01-28 09:26

matlab仿真噪声,基于MATLAB的噪声仿真程序.docx

clearall;closeall;clc;%清除变量T=100e-6;%采样时间fs=300e6;%采样频率N=T*fs;%采样点数detlf=20e6;%滤波器截止频率f1=100e6;%调制信号中心频率

拐角遇到·2023-01-28 09:25

重生之门 Day25

家里的冷水来自于井水抽到屋顶的蓄水池，所以，实际上冲的是冻水浴。因家里房子是单层窗户，室内温度和室外相差不大。早上六点的闹钟响，迷迷糊糊继续睡到七点起床，七点二十开始按摩，按摩地方

Jasmineduan·2023-01-28 05:32

【机器学习】周志华西瓜书第八章集成学习习题8.5--编程实现Bagging模型，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集3.0a上训练一个Bagging集成，并与教材图8.6进行比较。

给定一个训练数据集，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从

弓长纟隹为·2023-01-27 17:40

Mtalab:二元参数采样的MH算法

针对多元MH算法估计参数，这里介绍ComponentwiseMetropolis-Hastings采样。为了方便介绍，按两元参数估计！

秋刀鱼程序编程·2023-01-27 15:57

ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA

这些方法在小批量的情况下运行，其中一小部分训练数据，比如32-512个数据点，被采样来计算梯度的近似值。在实践中已经观察到，当使用较大的批处理时，模型的质量会下降，这可以通过模型的泛化能力来衡量。

artyourtimes·2023-01-27 13:34

第04课可靠信道编码

@author:Light@Date:2020/3/10.绪论计算机世界：离散的时间上：采样数值上：编码这样就把连续的数值将其离散化*信息熵1.传输差错原因：物理特性干扰、失真、衰减现象：0->1和1-

月light月·2023-01-27 13:17

GLSL in Unity 系列文章（六）：实时阴影实现——Shadow Mapping

ShadowMapping原理也比较简单，先在灯光的位置生成一个相机，平行光就使用正交模式，本篇使用的就是平行光，并且相机的朝向与灯光朝向一致，渲染出一张深度图，也就是生成了ShadowMapping图，接收阴影时通过uv去采样深度图

雄关漫道从头越·2023-01-27 11:24

随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

本文将常规池化看作两个步骤：1）以步长为1在特征图上滑动池化窗口，尺寸大小基本保持不变，leavesthespatialresolutionintact2）以一种uniform和deterministic的方式进行降采样我们认为

O天涯海阁O·2023-01-27 11:58

opencv学习-图像金字塔-图像的放大和缩小

为了更好理解图像上下采样的概念，将上小下大的金字塔换成倒金字塔进行理解，那不难想象，图像的放大与缩小分别称之为上采样和降采样或下采样。下采样又称之为降采样。

超爱嵌入式·2023-01-27 09:02

该模型在旋转坐标系下采样旋转高频注入的方法进行低速时的无传感器器控制

该模型在旋转坐标系下采样旋转高频注入的方法进行低速时的无传感器器控制，对静止坐标系下的电流进行同轴系高通滤波器提取负序分量，继而采用外差法进项误差提取，误差代入位置观测器得到PMSM的转子角度。

「已注销」·2023-01-27 09:25

数字信号处理实验：信号谱分析与FFT算法的应用

一.实验目的1．观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。

.求·2023-01-27 08:53

初识Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息。

hb_小康·2023-01-27 04:56

音视频开发之旅（66) - 音频变速不变调的原理

目录声音的基本知识时域压扩（TSM)的原理波形相似叠加（WSOLA）资料收获音频的原始pcm数据是由采样率、采样通道数以及位宽而定。

yabin小站·2023-01-27 03:47

低信噪比信号相干积累matlab,一种基于下采样-串行FFT的高动态低信噪比信号粗捕获方法与流程...

具体为一种基于下采样和fft结合的低复杂度信号检测算法。背景技术：突发通信是数字通信中的重要应用场景，在移动通信、应急通信以及卫星通信等领域都有着广泛的应用。

心望田·2023-01-26 22:43

GPS长数据捕获时的C/A码相位漂移

当然除了程序可能出现的各种原因以外，还可以做如下解释：由于采样频率不能为C/A码速率的整数倍，所以对信号进行采样的过程中会出现样本边界模糊的问题，即正常情况下应该是N个样本

lzhengp1986·2023-01-26 22:40

置信度&置信区间

搬运https://blog.csdn.net/xo3ylAF9kGs/article/details/102493337学习&Mark参数95%的置信度在区间A的意思是：正确：采样100次计算95%置信度的置信区间

小陆的自留地·2023-01-26 21:36

【扫盲】机器学习图像处理中的深层/浅层、局部/全局特征

深层网络：随着下采样或卷积次数增加，感受野逐渐增加，感受野之间重叠区域也不断增加，此时的像素点代表的信息是一个区域的信息，获得的是这块区域或相邻区域之间的特征信息，相对不够细粒度，但语义信息丰富

zouxiaolv·2023-01-26 20:58

三级缓存和二次采样

一、三级缓存分为：1.内存缓存：优先加载，速度最快2.本地缓存：次优先加载，速度较快3.网络缓存：最后加载，速度较慢二、使用图片缓存的原因1.提高用户体验：如果每次启动都从网络下载图片，势必会加载很慢，图片无法显示，或需要很久才能完全显示，用户体验及其不好2.节约流量：如果每次加载页面，甚至只是滑动控件浏览就会下载的话，会消耗很多流量，占用网络资源的同时，也会因为应用耗流量而用户数量级受到影响三、

强总的日常·2023-01-26 18:16

小事

早上要去做核酸，采样码在平板里。因为有些大，他让我装在我的包里。可包又有些小，我也不知道他的平板里有采样码，以为他让我拿着平板是为了等排队无聊时看的，就嫌它拿着碣事，没放到包里。

冰汁·2023-01-26 18:24

【深度学习炼丹】不平衡样本的处理

目录：不平衡样本的处理一、前言二、数据层面处理方法2.1数据扩充2.2数据（重）采样2.3类别平衡采样三、算法（损失函数）层面处理方法3.1FocalLoss3.2损失函数加权四、参考资料一、前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的

旅途中的宽~·2023-01-26 18:25

FlyAI资讯：CNN一定需要池化层吗？

摘要:在现有的网络结构设计指导下，似乎卷积层后跟一个池化层下采样，已经是一个准则。我们重新思考了现有SOTA网络，并得出结论最大池化层是能被卷积层给替代。

iFlyAI·2023-01-26 13:41

CNN中各种池化操作的简单总结

3.随机池化stochasticpooling（使用较少）随机池化通过对像素点按照数值大小赋予概率（数值越大则概率越大），再按照概率进行亚采样

春野运·2023-01-26 13:10

CNN中卷积层和池化的作用和理解

承接上文对CNN的介绍[学习笔记P20-CNN]，下面来看看一些细节梳理：CNN框架：池化层（poolinglayer)也叫做子采样层（subsamplinglayer），其作用是进行特征选择，降低特征数量

幸运六叶草·2023-01-26 13:40

CNN中池化层的作用？池化有哪些操作？

池化，也叫Pooling，其本质其实就是采样，池化对于输入的图片，选择某种方式对其进行压缩，以加快神经网络的运算速度。这里说的某种方式，其实就是池化的算法，比如最大池化或平均池化。

Emiliano Martínez·2023-01-26 13:09

通信信道容量、带宽的理解

奈奎斯特定理又称为采样定理，这个定理是连续时间信号(模拟信号)和离散时间信号(数字信号)之间的基

lzbCoder·2023-01-26 12:15

分数倍采样率转换

分数倍采样率转换：在工程中，输入采样率和输出采样率不都是整数倍关系，常常出现分数倍采样率的转换（如音频采样率44.1KHz转换到48KHz等）。

kemi450·2023-01-26 12:00

成型滤波与匹配滤波

MATLAB设计b=rcosdesign(beta,span,sps,shape);beta——滚降系数span——截断符号数sps——过采样倍数sh

kemi450·2023-01-26 12:59

音频基础说明

音频的基础概念主要包括采样、采样率、声道、音频编解码、码率等。常用的音频格式主要包括WAV、AAC、AMR、MP3、AC-3等。音频开发的

风间净琉璃·2023-01-26 10:18

【图像配准】图像配准基础知识：入门知识、点云基础、图像配准的概念、基础和分类

图像配准基础入门知识、背景点云点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（PointCloud）点云图像是最基础也是最常见的三维图像点云的分类根据激光测量原理得到的点云

KyrieLiu52·2023-01-26 10:08

开源分布式跟踪方案概览

ITFLY8·2023-01-26 10:34

信号处理——时频分析

一个通俗的理解即，平稳信号在不同时间得到的采样值的统计特性(比如期望、方差等)是相同的，非平稳信号则与之相反，其特性会随时间变化。在信号处理中，这个特性通常指频率。

Fred_27·2023-01-26 09:20

机器学习_深度学习毕设题目汇总——图像增强

题目不良照明条件下的夜晚图像增强方法研究基于人类感知机理的图像增强理论方法及应用研究基于图像增强和循环对抗学习的自动胰腺分割方法研究基于模型及深度学习的图像增强和重构基于深度学习的图像增强技术在相干光断层扫描中的应用与评估基于特征保持的彩色图像增强研究基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究融合

MetaGrad·2023-01-26 07:32

机器学习读书笔记：强化学习

文章目录强化学习基本模型K-摇臂赌博机模型ϵ\epsilonϵ-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进免模型学习蒙特卡洛强化学习采样策略改进时态差分学习值函数近似模仿学习直接模仿学习逆强化学习强化学习基本模型强化学习的过程如下图所示

新兴AI民工·2023-01-26 07:31

OC渲染内核0007

直接光照如果使用AI降噪器和/或自适应采样，则可以获得更好的结果。AILight旨在了解正在渲染的场景，并在渲染图像的过程中改善其采样策略。

DigitalCreation·2023-01-26 05:33

目标检测选介

2.降采样后可能出现目标bbox重叠现象对于scale和aspectratio不变性，还有其它的解决方法：imagepyramid和featurepyramid。

TerenceChen1210·2023-01-26 00:24

基于CoSaMP算法医学图像去噪matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述压缩采样匹配追踪(CompressiveSamplingMP)是D.Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法。

Simuworld·2023-01-25 10:39

用于预训练词嵌入的数据集

文章目录用于预训练词嵌入的数据集1-读取数据集2-下采样3-中心词和上下文词的提取4-负采样5-小批量加载训练实例6-整合代码用于预训练词嵌入的数据集在了解word2vec模型的技术细节和大致的训练方法

未来影子·2023-01-25 07:13

STM32 精准采集ADC电压,误差分析

Sb闭合后ADC内部（这里称之为采样保存电路，并不是转换

烹小鲜啊·2023-01-24 15:01

综述 | 目标检测中的多尺度检测方法

本文从降低下采样率与空洞卷积、多尺度训练、优化Anchor尺寸设计、深层和浅层特征融合等多个方面入手，对目标检测中的多尺度检测方法进行了全面概述，并介绍了多尺度检测相关方法。

m0_61899108·2023-01-24 13:22

基于python实现FPS（最远距离采样）

基于python实现FPS（最远距离采样）FPS的原理：目前深度学习第一步encoder主要采用的是FPS。（PointNET++）且FPS确实能在点云表面生成一组分布均匀的点。

实习生小白·2023-01-24 09:59

再谈对比学习：更好的对比样本选择，更好的对比效果

PaperWeekly·2023-01-24 07:23

西瓜书机器学习_一二章

第一章学习任务大致可分为两类：有监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）通常会假设样本空间的采样服从独立同分布原则归纳偏好：与数据集一致的假设可能有多种，好的算法有一定的偏好来在其中进行选择，而不是随机选择

CNGauss·2023-01-23 20:39

Datawhale 2021.7集成学习笔记

基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计）极大似然估计与贝叶斯估计随机过程基础与泊松分布马尔可夫过程、鞅过程与高斯过程拒绝采样和

今夜我说·2023-01-23 10:24

蒙特卡洛积分、重要性采样、低差异序列

渲染公式渲染的目标在于计算周围环境的光线有多少从表面像素点反射到相机视口中。要计算总的反射光，每个入射方向的贡献，必须将他们在半球上相加：为入射光线与法线的夹角,为方便计算可以使用法线向量和入射向量（单位化）的乘积表示。对于基于图像的光照，入射光线可以由环境贴图近似，其中每个纹理像素对应一个入射方向，并忽略遮挡。但是即使采用这种近似，图像中一个像素的光照数值积分对实时渲染而言还是过于昂贵。蒙特卡洛

dx1313113·2023-01-23 08:58

研究型论文_基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法

文章目录基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要论文解决的问题1.基本概念2.方法设计：总结基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要针对由于网络流量数据不平衡而导致入侵检测模型检测率低的问题

过动猿·2023-01-23 07:02

【ffmpeg】创建AAC编码器

【ffmpeg】创建AAC编码器前言ffmpeg编码过程创建AAC编码器创建编码器创建上下文设置采样参数打开编码器将帧数据提供给编码器读取编码后的数据将编码后的数据写入aac文件中参考资料个人简介个人主页

一二三o-0-O·2023-01-23 02:14

python--wave库的使用

wave–音频文件操作wav文件详解1、wav文件是基于windows平台的音频资源文件，符合RIFF(ResourceInterchangeFileFormat)文件规范，标准化的wav文件44.1k采样率

朔漠君·2023-01-22 19:09

Arcgis操作：网格划分

2、打开arctoolbox工具箱——数据管理工具——采样——创建渔网，打开对话框。“输出要素类”设置输出路径，文件名称。“模板范围”选择与矢量数据相同“像元宽度”和“像元高度”就是你要划分的网格的

逆风www·2023-01-22 14:20

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