先说一下RGB和HSV这两种颜色空间。大部分人可能接触RGB这种颜色空间多一些，相较于人这种颜色空间对硬件更加友好；而HSV更符合人的视觉感观，对人友好，如果你是画家、设计师，接触的可能会多一些。H是色调，表示是哪种颜色，取值是0到360度，比如0表示是红色；S表示是饱和度，取值0%到100%，越鲜艳值就越高，颜色越淡值越小；V表示亮度，取值0%到100%，越白值越大，越暗值越小。1.第一种思路：
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2024-07-12 02:32:51
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图11-6 Lucene的得分公式在Lucene得分公式中，已经包含了影响文档评分的各种因素。在表11.1中详细介绍了每一种因素对搜索结果评分的影响作用。表11-1 Lucene得分公式的解释因 素在公式中的作用描述tf(t in d)词条t在文档d中出现的词频idf( t )词条t在文档中的倒排词频boost(t.field
前提：足够聪明，所以，条件注定了胜败。博弈：1.巴什博弈（Bash Game） 一堆石头两个人取，最多取m最少取1，取光者胜。2.威佐夫博奕（Wythoff Game） 两堆石头轮流取，从一堆中取k个或者同时取k个，取光者胜。3.尼姆博弈论（Nimm Game) n堆石头 n堆石头，每次取一堆，无限制，取光者胜。 两个状态：P-position P指的是Previous上一个
一、颜色 RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是运用最广的颜色系统之一。 HSV 是根据颜色的直观特性创建
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2024-05-10 18:13:24
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# Python综合权重组合赋权
在数据分析与机器学习的领域，我们经常会遇到综合权重组合赋权的问题。简单来说，这是一种通过给不同的特征分配权重，来评价或选择某个决策的方式。今天，我们将一起学习如何在Python中实现这一过程。
## 1. 流程概述
首先，让我们了解一下实现综合权重组合赋权的一般流程。下面的表格列出流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 04:59:24
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1.背景介绍遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它通过对一组候选解(个体)进行评估、选择、交叉和变异等操作，逐步寻找最优解。在遗传算法中，选择策略是一个非常重要的部分，它可以影响算法的收敛速度和搜索能力。本文将从选择策略的角度深入探讨遗传算法的工作原理，并提供一些实际应用示例。2.核心概念与联系2.1 遗传算法的基本概念个体(Chromosom
RGB 图像首先提出一个问题可以通过 RGB 图像恢复高光谱图像吗？ 一句话就是 RGB 图像本身就不包含高光谱的信息，自然也就无法通过图像处理从 RGB 图像恢复到高光谱图像。换句话说，普通的光学相机在自然光下拍的照片不包含完整的光谱信息。 波长与光
看一幅波长与光对应的图， 可见普通的可见光相机只记录了 2/3/4 即红绿蓝三个波段的信息，其他波段就都丢掉
Halcon RGB彩色转灰度图：read_image(Image, './imgs/1.png')rgb1_to_gray(Image, GrayImage)Halcon灰度图转RGB彩图：compose3(GrayImage, GrayImage, GrayImage, ColorImage)比较简单，仅用于个人学习记录。。
原创
2021-06-10 17:35:03
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Halcon RGB彩色转灰度图：read_image(Image, './imgs/1.png')rgb1_to_gray(Image, GrayImage)Halcon灰度图转RGB彩图：compose3(GrayImage, GrayImage, GrayImage, ColorImage)比较简单，仅用于个人学习记录。。
原创
2022-03-09 14:26:49
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# Java正则多重组合的实现方法
在Java中，正则表达式是一种强大的工具，用于字符串的匹配、查找和替换。对于初学者来说，掌握正则组合的基本方法非常有帮助。在这篇文章中，我将通过一系列步骤，教你如何在Java中实现“正则多重组合”。
## 流程概览
下面的表格展示了实现Java正则多重组合的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代
原创
2024-10-07 05:24:34
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从原理上来说，进行亮度调整无非两种渠道：转换到HSL或HSV(HSB)颜色空间，直接对L或者V进行调整。再者就是对R,G,B三个通道同时进行调整以达到调整亮度的效果。又可以细分为大约四种方法： 1.转换到HSL(HSV)颜色空间调整 这可以说是最直观也是最低效的方法：因为HSL（HSV同理）颜色空间天然有
导入测试数据：import pandas as pd
import numpy as np
StockPrices = pd.DataFrame()
StockPrices = pd.read_excel('gupiao1.xlsx',index_col=[0])
StockPrices.index.name = '日期'
print(StockPrices.head())计算收益率：# 计算每日
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2024-07-27 10:00:10
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模型对比与性能评估集成模型集成方法 集成方法主要包括Bagging和Boosting，主要区别：样本选择上： Bagging方法的训练集是从原始集中有放回的选取，所以从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；而Boosting方法需要每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样本在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整样例权重上： Bagging方法使用均匀取样，所以每个样本的权重相
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2024-05-30 07:22:45
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Halcon算子之trans_to_rgb
原创
2021-08-02 13:54:44
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《极限编程》(Extreme programming)的指导原则之一是“只要能用，就做最简单的”。一个似乎需要继承的设计常常能够戏剧性地使用组合来代替而大简化，从而使其更加灵活。因此，在考虑一个设计时，问问自己：“使用组合是不是更简单？这里真的需要继承吗？它能带来什么好处？”继承和组合的比较: 面向对象系统中功能复用的两种最常用技术是类继承和对象组合
由于在看这类文章时专业名词较多，所以在正式开始前，我先介绍一些同义专业名词，各名词具体含义以及之间的关系在文中介绍。卷积层 = C层采样层 = 池化层（pooling层），S层平面 = 特征图（feature map），通道，map卷积核 = 权向量，滤波器神经元 = 特征，结点，单元，像素点，patch局部感受野的大小 = 滤波器的大小1、 引入 在人工神经网络中，当网络层数增多时，网络中的权
图片组成[[[245 227 220][245 226 219][245 227 220]…[ 82 123 78][ 83 125 78][ 88 1
原创
2022-11-10 14:30:10
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以下为网上搜集资料的汇总：组合游戏定义： 1、有且仅有两个玩家 2、游戏双方轮流操作 3、游戏操作状态是个有限的集合（比如：取石子游戏，石子是有限的，棋盘中的棋盘大小的有限的） 
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2024-04-22 08:27:08
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介绍组合模式（Composite Pattern），又叫部分整体模式，是用于把一组相似的对象当作一个单一的对象。组合模式依据树形结构来组合对象，用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式，它创建了对象组的树形结构。这种模式创建了一个包含自己对象组的类。该类提供了修改相同对象组的方式。组合模式类似树形结构，上一层节点的包含多个下一层的节点，而下一层的节点只依附于一个上一层的节点。实现
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2024-10-16 14:07:53
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古老的分享题
题目原地址解说刚看完这道题感觉还是挺乱的，可能那时候脑子不太清醒，一度觉得自己又要重拾Tarjan了。当然最后还是发觉应该用树形DP。（以下dp[u]代表以u为根的包括自己在内的子树的最大利润，bool g[u]表示u及其子树的方案数是否唯一，唯一则为0，否则为1，t[u]代表u的次数，v[u]代表u的价值）计算最大利润确实挺简单。有点像之
