采样

计算机视觉中，Pooling的作用

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

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

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

【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

【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

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

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

【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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

[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

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

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

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

【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

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

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·2024-09-04 20:13

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·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·2024-09-04 06:38

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·2024-09-04 01:12

【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·2024-09-02 22:17

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·2024-09-02 17:54

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

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

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

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·2024-09-01 13:57

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·2024-08-31 21:22

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

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·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·2024-08-31 04:49

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_39815943·2024-08-30 15:55

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·2024-08-30 03:39

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·2024-08-30 01:27

常见的滤波法

序号大类名称方法优点缺点适用范围函数名1克服大脉冲干扰的数字滤波法限幅滤波法Limitingfilteringmethod1、根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）2、每次检测到新值时判断

匠在江湖·2024-08-29 16:59

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响6)DEM数据空间分辨率及其模型不确定性的影响7)DEM数据来源及其对模型不确定性的影响8)DEM数据重采样方法及其模型不确定性的影响

科研的力量·2024-08-29 15:47

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

OpenGL学习笔记（十七）缓冲区（二）纹理缓冲区+帧缓冲区

本文为学习OpenGL的学习笔记，如有书写和理解错误还请大佬扶正；一，纹理缓冲区一个纹理包含两个主要组成部分，纹理采样状态和包含纹理值得数据缓冲区；1，为什么使用纹理缓冲区？

龙行天下01·2024-08-29 02:24

数仓之TABLESAMPLE采样

前言在日常工作中，我们会对表中记录随机抽样然后探查，如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多，这里主要介绍一下：随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种，话不多说，直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数，排序之后进行抽样，主要分为：orderby，直接全局排序。distributeby+sortby，先分组再排序。orderByselect*fromuserinfo

Luckyforever%-·2024-08-29 00:39

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