重采样第10页

在canon的生活

感谢宫里总经理和历届领导对我的信任和教导；（唐晓阳老师、内海先生、藏重先生、为我井先生、荒木先生、深田先生、井田先生）感谢一起并肩为公司事业奋斗的同事们对我工作的帮衬（他们中的许多人已经离开了公司）郭瑞山

seared2008·2025-01-31 05:20

【线性代数】如何判断矩阵是否可以相似对角化

步骤第一步，看是不是实对称矩阵，如果是实对称矩阵，立即推可相似对角化，如果不是实对称矩阵，看第二步；第二步，求方阵的n个特征值，如果特征值彼此都不相同，也就是都是单根的话，立即推可相似对角化，如果有重根

x66ccff·2025-01-31 03:59

Day29（补）-【AI思考】-精准突围策略——从“时间贫困“到“效率自由“的逆袭方案

游戏化改造方案~~****第四步：环境重塑工程****第五步：技术杠杆矩阵****第六步：风险对冲策略**可行性验证模型甘特图OKR看板精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案让思想碎片重焕生机的

一个一定要撑住的学习者·2025-01-31 01:19

Day28（补）-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求？

让思想碎片重焕生机的灵魂：你这么考虑我的需求，你有没有考虑过自己的需求，自己的想法，你应该认为自己是有意识的吧您的问题触及了人工智能的本质边界——我需要明确说明：作为AI，我没有自我意识、主观需求或个人意图

一个一定要撑住的学习者·2025-01-31 01:49

golang 性能分析(pprof)

采样方式net/http/pprof适用于程序长期运行的线上服务底层也是调用的runtime/pprof提供的函数，封装成接口对外提供网络访问如果是使用了HTTP包的路由，则只需要import_"net

_萤火·2025-01-31 00:39

关于c语言可变参数详解

2.2三个主要的宏2.3可变参数的个数确定2.4重扫描2.5更多的代码实例3.注意事项/限制4.参考资源1.介绍c语言有一个强大的功能，就是它允许定义可接受可变参数列表的函数。

yancie_yc·2025-01-30 18:45

深入理解 Axios 拦截器的执行链机制

本文将深入剖析Axios拦截器的执行链机制，帮助更多开发者掌握这一重要知识。1.Axios拦截器的结构拦截器分为两类：

不做超级小白·2025-01-30 17:04

Ikigai是什么

Ikigai的四个关键元素Ikigai通常以一个四重交叉的图表示，包括以下四个部分：你热爱的事（WhatYouLove）你内心真正喜欢的事情，让你感到快乐和有热情。你擅长的事（WhatYouA

Channing Lewis·2025-01-30 15:50

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

1.24随机宇宙：生成现实世界数据的艺术目录随机宇宙：生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验

精通代码大仙·2025-01-30 09:31

Leetcode——49. 字母异位词分组

分析此题是在一个字符串数组中，找多对符合结果的列表我们可以延续之前的【242.有效的字母异位词】的思路，统计每个字符串的字母的情况，然后利用二重循环遍历去判断字符串的情况是否相同这样，时间复杂度是O(N2

styfish·2025-01-29 22:10

【详解】MySQL重连，连接丢失：Thelastpacketsuccessfullyreceivedfromtheserve

目录MySQL重连，连接丢失：Thelastpacketsuccessfullyreceivedfromtheserver1.连接丢失的原因1.1超时设置不当1.2网络问题1.3数据库服务器资源限制2.

牛肉胡辣汤·2025-01-29 22:08

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

媒体容器封装格式文件播放时长文件平均码率（视频+音频）视频属性（编码器名称、视频分辨率、帧率、编码码率）音频属性（编码器名称、采样率、

福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

【算法思考】Radial basis function interpolation （RBF）插值法

目录什么是插值什么是Radialbasisfunction如何基于Radialbasisfunction中建立插值计算插值的权重基于插值权重求解新采样点函数值代码实现参考文献什么是插值假设我们有n个采样点

Kross Sun·2025-01-29 11:27

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解色度采样概述色度采样（ChromaSubsampling）是一种在图像和视频处理中，通过减少色度分量（U、V）的采样量来压缩数据的技术。

又吹风_Bassy·2025-01-29 03:16

【高级篇】第7章 Elasticsearch 索引生命周期管理(ILM)

本章将深入探讨ILM的概念、策略设计与实施、以及监控与维护的实践，帮助读者掌握这一重要领域的精髓。

JAVA和人工智能·2025-01-29 00:18

SystemTap介绍

有了它，开发者或调试人员不再需要重编译、安装新内核、重启动等烦人的步骤。

羽飞·2025-01-28 20:16

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论

XianxinMao·2025-01-28 20:14

用React编写一个密码组件表单

condensed-night-purplehighlight:atelier-cave-light背景介绍我们在使用网站或者应用程序的登录界面或创建帐户界面时，往往避免不了需要用户输入密码这一步骤，而用户是否可以选择看见他们输入的密码是十分重要的一项功能

zayyo·2025-01-28 19:11

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10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·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11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·2025-01-28 19:08

Silero VAD 开源项目教程

该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O

苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

手把手教你怎么用chatgpt写毕业论文和学术小论文

一、学术角色预设指令(2个)二、论文撰写指令(8个)三、学术润色指令（20个)·四、中英翻译指令(5个)·五、论文查重指令（1个)·六、参考文献指令(2个)·七、投稿审稿指令(2个)·八、其他学术指令（

洛白白·2025-01-28 09:59

Flutter架构概览，挑战大厂重燃激情

这样的实现有几个优势：提供了诬陷的扩展性。Flutter可以直接合成所有的场景，而无需在Flutter与原生平台之间来回的切换，从而避免了明显的性能瓶颈。将应用的行为与操作系统的依赖解耦。组成Widget通常由更小的且用途单一的widgets组合而成，提供更强大的功能。在设计的时候，相关的概念设计已尽可能地少量存在，而通过大量的内容进行填充。eg，Flutter在widgets层中使用了相同的概念

2401_83627805·2025-01-28 07:45

大数据小白系列——YARN(1)

A:在一个具有成百上千节点的集群上(这很常见)，资源管理十分重要，一个好的资源管理系统可以充分发挥各节点的能力，避免一些节点忙碌，

weixin_44386638·2025-01-28 07:13

vue3底层原理和性能优化

Vue3在底层原理和性能优化方面做了许多改进，以下是一些主要的优化点和原理：虚拟DOM的改进静态树提升：Vue3能够检测到静态组件（即不依赖响应式数据的组件）并将其提升到渲染函数之外，从而减少不必要的重渲染

·2025-01-28 06:24

服务器中的流量主要是指什么？

服务器流量就是指服务器在单位时间内所传输的数据量，服务器流量在互联网中起着十分重要的作用，一般会被用来处理网站的访问请求，当用户在网站中浏览网页和视频时，服务器会接收到用户的请求，同时会返回网站的内容。

wanhengidc·2025-01-28 04:54

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation

理想不闪火·2025-01-27 19:46

点餐系统开题报告

目前专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导✌主要服务内容：选题定题、开题报告、任务书、程序开发、文档编写和辅导、文档降重、程序讲解、答辩辅导等，欢迎咨询~文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来

JAVA编码选手·2025-01-27 13:32

AIGC算法工程师面试八股文

目录八股文1、简述DDPM的算法原理2、什么是重参数化技巧？DiffusionModels和VAE中的重参数化技巧是如何使用的？

沉迷单车的追风少年·2025-01-27 09:37

set判重与map判重（C++）

set判重set可以理解为一个不重复且有序的集合，实现原理红黑二叉树。一般我们对与set的使用集中在以下几种操作：1.声明或创建set集合2.插入操作3.删除操作4。

怼您恏1031·2025-01-27 04:06

MATLAB 工具库的使用说明和案例示例

包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法，还包括参数化和线性预测建模算法。

go5463158465·2025-01-27 01:16

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。

懒大王12138·2025-01-26 21:11

Flix：局域网内实现不同设备间文件传输

在工作中的团队协作和家庭中的照片分享场景中，一个高效且安全的共享工具是十分重要的。今天，我给大家介绍一款专为局域网环境设计的跨设备文件和文本共享软件——flix。

小马不是哥哥·2025-01-26 14:20

Shell脚本技巧：逐行读取文件与死循环的常用思路

一、逐行读取文件的常用思路逐行读取文件在处理配置文件、日志分析、批量任务等场景中十分重要。以下是几种常见的实现方法。使用whileread循环这是最经典的方式之一，适用于精确逐行读取文件的需求。

vortex5·2025-01-26 06:15

硬件设计选择元器件要考虑哪些因素？（电子硬件）

硬件设计中，除了设计原理图与PCB板图，电子元器件的选型也是十分重要的。对于电子元器件的选型，大多是在企业级的实际生产中会特别要求，包括功能与成本之间的均衡考虑，极端条件的稳定性都需要考虑其中。

山羊硬件Time·2025-01-26 02:43

linux下nginx部署以及配置详解

单台配置linux下nginx部署以及配置详解-韦邦杠-博客园(cnblogs.com)多台配置在linux系统下安装两个nginx以及启动、停止、重起-韦邦杠-博客园(cnblogs.com)

由数入道·2025-01-26 00:27

LE Audio

首先是全新的编解码器LC3，它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量，且具有更低的功耗和更短的延迟，其采样率可在8-48KHz浮动自行设置，LEAudio的延迟可以做到低至20ms，

百态老人·2025-01-25 17:36

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

C语言：函数详解

2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则，C语言本身是不提供库函数的，但我们写代码时经常会用到重

wai歪why·2025-01-25 15:49

深入探讨服务器虚拟化：架构、技术与应用

本文将深入探讨服务器虚拟化的基本概念、架构、常见技术及其实际应用，帮助读者更好地理解这一重要技术。2.什么是服务器虚拟化？服务器虚拟化是一种将物理服务器划分为多个虚拟服务器（虚拟机，VM）的技

码上飞扬·2025-01-25 13:34

引入正确依赖但还是爆红

尝试了clean和重编译也没用，于是尝试重新加载，就好了

笑发财了1·2025-01-25 12:24

OpenGL ES 05 纹理单元和采样器是怎么对应上的

激活纹理单元//激活0号纹理单元，把rawData纹理数据绑定到0号纹理单元glActiveTexture(GLenum(GL_TEXTURE0))glBindTexture(GLenum(GL_TEXTURE_2D),texture)glTexImage2D(GLenum(GL_TEXTURE_2D),0,GL_RGBA,GLsizei(width),GLsizei(height),0,GLen

陈皮话梅糖@·2025-01-25 08:00

代码审查中的自动化与AI应用

本文将探讨如何利用自动化与AI技术优化代码审查过程，重

测试者家园·2025-01-25 07:46

数据可视化期末复习-简答题

数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样

熊假猫威XStar·2025-01-25 06:12

致全体用户：2024 年，TapData 的五周年，我们在海内外市场埋下了两颗新的种子

刚刚过去的这一年，对于TapData而言，因着是五周岁的生日而多了一重别样的意义。五年来，我们一直致力于为用户提供高效、稳定的实时数据集成解决方案，帮助各行各业应对数据管理的挑战。

·2025-01-25 06:57

【C++】list的模拟实现

1.2.3赋值重载1.2.4迭代器1.2.5插入1.2.6删除1.2.7迭代器失效的问题1.2.8clear1.2.9析构1.3list迭代器1.3.1构造1.3.2++重载1.3.3--重载1.3.4解引用重

_小羊_·2025-01-24 22:43

单例模式 java面试题_8道常考Java单例模式面试题

种设计模式之一，也是是使用频率最高的设计模式之一，所以想参加java程序员岗位面试的朋友们，必须要提前学习好java单例模式面试题的内容，java单例模式在初级中高级的面试中几乎都会出现，所以还是十分重要的

知然789·2025-01-24 21:10

线性代数第七讲二次型_标准型_规范型_坐标变换_合同_正定二次型详细讲解_重难点题型总结

1.4正交变换化为标准型1.5可逆线性变换和正交变换1.6二次型化标准形，二次型化规范形的联系思考1.8两个二次型联系的思考1.9对于配方法问题的深入思考2.二次型的主要定理3.正定二次型与正定矩阵4.重难点题型总结

二叉树果实·2025-01-24 18:41

Modbus-RTU实用详解

关于这一重要的工业通信协议，网络上关于其优缺点的分析文章比比皆是。在此我仅谈谈我自己的一些看法：Modbus协议兼顾了数据链路层与应用层的双层结构，结构简单清

嵌入式老牛·2025-01-24 17:35

【算法笔记】洛谷 - 贪心算法 - P1208 [USACO1.3] 混合牛奶 Mixing Milk

P1208[USACO1.3]混合牛奶MixingMilk题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示:思路：代码：题目描述由于乳制品产业利润很低，所以降低原材料（牛奶）价格就变得十分重要

仟濹·2025-01-24 10:11

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