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采样音高
计算机视觉中,Pooling的作用
它通过对特征图进行下
采样
,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。
Wils0nEdwards
·
2024-09-15 23:06
计算机视觉
人工智能
图片中的上
采样
,下
采样
和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
迪三
·
2024-09-15 14:00
#
图像处理_PyTorch
计算机视觉
深度学习
人工智能
数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重
采样
1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1
皮皮冰燃
·
2024-09-15 11:54
数据分析
数据分析
【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏
采样
的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统
Kearey.
·
2024-09-15 08:33
监控告警
微服务网关
学习方法
【笔记】扩散模型(七):Latent Diffusion Models(Stable Diffusion)论文解读与代码实现
先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是
采样
空间太大,学
LittleNyima
·
2024-09-15 00:42
Diffusion
Models
笔记
stable
diffusion
AIGC
人工智能
OpenCV高阶操作
从基础的图像读取、1.图片的上下,
采样
下
采样
(Downsampling)下
采样
通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。
富士达幸运星
·
2024-09-13 19:03
opencv
人工智能
计算机视觉
Gyro陀螺仪 > MPU 6000 vs ICM 20689
目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择:
采样
率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000
ABEL in China
·
2024-09-12 23:19
DIY之旅
单片机
嵌入式硬件
【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1
采样
方法(SamplingMethods)1.1.1.1
Lossya
·
2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
python
贝叶斯网络
变分贝叶斯
近似推断
计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.
采样
和量化数字图像是通过
采样
和量化得到
撸码猿
·
2024-09-12 11:34
计算机视觉
图像处理
人工智能
如何更好的管理自己的情绪
凭借声
音高
来镇住场子的人,往往还在自我情绪
张婷婷_c72a
·
2024-09-12 09:46
视唱1
我爱你用不同音程连续大二度然后反向用不同歌词三个字的比如12323+4把唱的歌词换成deng弹奏也可以边唱demg后面慢慢加长度实践后能想出总结比如我爱你换个音域唱发现我对
音高
不是很敏感我从123换到456
爱_22bb
·
2024-09-11 21:02
Unity面试:MipMap是什么,有什么作用?
MipMap的概念是为同一纹理创建多个
采样
级别,每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时,使用较低分辨率的纹理进行渲染,从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染
returnShitBoy
·
2024-09-11 19:43
unity
游戏引擎
数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行
采样
的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。
皮皮冰燃
·
2024-09-11 08:29
数据分析
数据分析
YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意
采样
形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。
今天炼丹了吗
·
2024-09-09 04:48
YOLOv9涨点改进专栏
人工智能
机器学习
python
深度学习
YOLO
目标检测
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块,用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上
采样
卷积)。
Midsummer-逐梦
·
2024-09-08 16:01
#
torch
pytorch
学习
人工智能
ClickHouse实战处理(一):MergeTree系列引擎
支持数据
采样
。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。
sheep8521
·
2024-09-08 02:25
clickhouse
数据库
大数据
python librosa音频处理库 Core IO and DSP(翻译文档)
参数为:path:音频路径sr:音频频率(你可以不用原始的音频频率,他有重
采样
FQ_G
·
2024-09-07 13:17
音频
librosa
python
UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114
MAXScript输出的每个纹理都可以在材质中直接引用,但是如果在
采样
纹理之后没有应用适当的步骤,那么这些值将不正确。本页中给出的这些材质函数可让您轻松快速解码纹理信息。本页中包含的很多材质函数将使
深呼吸10911
·
2024-09-07 11:27
『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?
1、PCL库(点云库)是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库,常用于以下任务:1、点云滤波:用于去除噪音、下
采样
和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。
爱钓鱼的歪猴
·
2024-09-07 04:20
点云
深度学习
人工智能
pcl库
探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器
无需针对特定任务进行训练,仅通过将数值转化为文本并
采样
可能的扩展,LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法,其核心在于
褚知茉Jade
·
2024-09-07 04:46
今日随笔
3.口水多多,吃手指4.跟豆豆玩,好似在比声
音高
,一直在那边大喊。5.跟着出去逛街。6.越来越喜欢跟人玩。【今日份豆豆】1.周末,依旧是全家最早起来。起来看电视2.跟我玩过家家,自己给
小小林_005b
·
2024-09-06 23:42
ffmpeg读取文件速度的控制
两种方法:(1)根据
采样
率算出每帧播放时间t,然后sleep(t);笨办法(2)根据读取的AVpacket的pts控制速度,核心思想:将ffmpeg的pts转换成系统时间,然后比较当前时间和读取的pts
PETER327447
·
2024-09-06 21:39
音视频:ffmpeg
夜雨
领了上天的旨意它下得肆无弹忌它下的应该是一首乐曲边下边谱着
音高
音低它下的应该是一盘棋子边下边寻找自己的领地它下的应该是一腔愁绪边下边诉说着怨语它下的应该是一帘心事边下边低声哭泣它下的更应该是一场别离边下边盼着归期
潋滟波光
·
2024-09-06 16:47
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv
一方面,卷积运算被限制在局部窗口内,因此它不能从其他位置捕获信息,并且它的
采样
形状是固定的。另一方面,卷积核的大小被固定为k×k,这是一个固定的正方形,并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。
小李学AI
·
2024-09-06 15:56
YOLOv10有效涨点专栏
YOLO
人工智能
深度学习
计算机视觉
目标检测
[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上
采样
emergency_rose
·
2024-09-06 08:32
paper阅读笔记
大数据
python 随机数的用法
numpy.random.randint()sample_int=numpy.random.randint(start_number,end_number,sample_number)start_number:起始
采样
数
_____miss
·
2024-09-06 02:30
Python
什么是奈奎斯特
采样
定理
奈奎斯特
采样
定理,也被称为奈奎斯特定理或奈氏定理,是信号处理领域中至关重要的原理之一。它揭示了在数字信号处理中如何正确地
采样
模拟信号,以避免信息丢失和混叠现象。
达西西66
·
2024-09-05 12:57
奈奎斯特采样定理
高分辨率音频和传统音频区别
高分辨率音频和传统音频主要区别在于其音质和数据的详细程度:分辨率:高分辨率音频的
采样
率和比特深度高于传统音频。
Tracy973
·
2024-09-05 11:18
网络
人工智能
音视频
实时音视频
语音识别
【Lidar】基于Python的点云数据下
采样
+体素显示
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
RS迷途小书童
·
2024-09-05 06:14
激光雷达点云数据
python
开发语言
激光点云数据
点云数据处理
OpenGL学习之路(4.0) 实现抗锯齿效果
方式抗锯齿的方式有两种,一种是混合(GLBlend)处理抗锯齿,一种是多重
采样
抗锯齿混合(GLBlend)处理抗锯齿需要注意的是,混合处理只能处理点和线段,多边形图形需要多重
采样
处理打开混合处理/**函数原型
velue
·
2024-09-05 04:52
智能8路灰度
且不通过电位器进行电压比较,而是通过MCU用ADC
采样
取得接收管电压,将此电压与之前按键保存的电压相比较(前面为大概介绍,具体使用方法在后面)。
低调包含不哈哈
·
2024-09-05 01:43
开源分享
c语言
学习
stm32
pcm原始音频采集率转换
采样
:对声音进行一定频率的采集,频率越高,间隔时间越小,声音更接近真实。常用的
采样
率有8khz,16khz,22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。
工农村贴膜小哥
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2024-09-04 20:13
音视频编解码技术
pcm
采样率转换
原始音频
2018-03-18 图片处理(一)----图片加载
:2018-03-18_081925.png实现步骤:从sd卡中显示图片1.因为是android6.0系统,所以要动态申请读写sd卡的权限2.显示图片为了与屏幕大小更加的契合,要动态的获取对图片的一个
采样
率
采样
率
紫杉叶子
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2024-09-04 14:43
xmos-XVF3000简介
支持圆形阵列和线形阵列全双工AEC以支持打断(高达50dB回音消除优化)噪声抑制(高达15dB抑制优化)不具备唤醒词触发检测128pinTQFP封装对外接口部分高速USB2.0设备多通道UAC1.0,支持16kHz/48kHz
采样
率控制指令传输接口可选
XMOS-熙光技术
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2024-09-04 06:38
xmos
HIFI
音频
xmos
XVF3000
2024.8.14-算法学习(原创+转载)
一、投机
采样
图源自投机
采样
推理原理-66Ring'sBlog投机
采样
(SpeculativeDecoding)是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。
蓝纹绿茶
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2024-09-04 01:12
算法
学习
人工智能
【ZYNQ MPSoC开发】lwIP TCP发送用于数据缓存的软件FIFO设计
设计背景任务是在ZYNQ的PS上使用裸机运行lwIP协议栈使用TCP把PL端通过AXIDMA传来的将近100K
采样
率的ADC数据发送出去,但由于数据带宽很大,有853.3mbps,所以在每一次AXIDMA
辣个蓝人QEX
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2024-09-02 22:17
ZYNQ
MPSoC
FPGA/嵌入式网络开发
tcp/ip
缓存
网络
Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression
相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机
采样
和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
不二人生
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2024-09-02 17:54
Spark
ML
实战
spark-ml
回归
随机森林
在Android中如何用Glide加载图片(Glide原理、示例代码)
目录首先我们先了解Glide原理:三级缓存,二次
采样
三级缓存二次
采样
示例代码1.添加依赖项2.创建布局文件3.创建主活动文件4.占位符和错误图片5.权限设置6.项目结构首先我们先了解Glide原理:三级缓存
西瓜本瓜@
·
2024-09-02 11:19
android
glide
关于jmeter的一些面试题及回答
让这些虚拟用户同时发起请求,然后记录下这些请求的响应时间和结果,最后,你可以通过查看这些数据来分析网站在不同负载下的表现,找出潜在的性能问题2、在哪里可以使用函数和变量任何测试组件的任何字段3、解释下什么是
采样
器和线程组
ruanxinyan12345
·
2024-09-02 02:16
jmeter
大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python
大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过
采样
对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究
·
2024-09-01 20:14
不平衡学习
分类
python
人工智能
unet各模块内容的理解(包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化)
文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差,做一次自注意力③上块:这里做了skipconnect,做一次残差,做一次注意力④中块:做两次残差和一次自注意力⑤上
采样
:通道数不变
云梦之上
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2024-09-01 13:57
#
扩散模型系统性学习
人工智能
神经网络
pytorch
2019CJ现场体验:黑鲨与腾讯两款大作深度合作
最高支持十指操作的240Hz触控
采样
率,触控响应速度优化至34.7ms的黑鲨2Pr
怕黑的萤火虫
·
2024-09-01 05:47
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上
采样
或下
采样
的函数
Midsummer-逐梦
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2024-08-31 21:22
#
torch
pytorch
学习
人工智能
【软考】【多媒体应用设计师】媒体与技术2
1.乐音的
音高
是由()决定的。☑A.响度☐B.泛音频率☐C.音色☐D.基音频率本题考查计算机音乐信息处理基于声学研究的基本原理与相关知识。
软考鸭
·
2024-08-31 20:15
软考
多媒体应用设计师
媒体
语音识别
人工智能
多媒体应用设计师
YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下
采样
优化
AI小怪兽
·
2024-08-31 17:28
YOLOv9魔术师
YOLO
transformer
深度学习
开发语言
人工智能
python
全员核酸检测
学生们如期到学校,可是一直不见
采样
,在教室里学习,讲
陪伴辰长
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2024-08-31 15:59
高斯分布推导
最大似然估计:给定一个概率分布DDD,一直其概率密度函数为fDf_DfD,以及一个分布参数θ\thetaθ,我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的
采样
X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots
章靓
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2024-08-31 04:49
概率论
Linux系统网卡出现drop,linux 清除网卡缓存
CPU资源监控(-u,或-PALL)例如,每10秒
采样
一次,连续
采样
3次,观察CPU的使用情况,并将
采样
结果以二进制形式存入当前目录下的文件test中,需键入如下命令:sar-u-otest103屏幕显示如下
weixin_39815943
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2024-08-30 15:55
Linux系统网卡出现drop
机器学习 之 决策树与随机森林的实现
随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助
采样
:从原始数
SEVEN-YEARS
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2024-08-30 03:39
机器学习
决策树
随机森林
大模型训练和推理
训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩(1)剪枝(2)量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.
采样
和解码加速
李明朔
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2024-08-30 01:27
AIGC
深度学习
人工智能
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