我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改，如果要在第一时间知道哪些数据被修改过，通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件，我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面，我们以在Excel 2019中操作为例来说明。 1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
iamlaosong文我们经常需要监督Excel工作表中单元格的值是否变化，例如我们客服有一个报表要通报，报表的内容来自很多地方，需要将这些数据复制到这个表中，由于数据较多，为了防止有遗漏，希望更新后的数据有个标志，这样没有更新的就一目了然了。为此，很自然就会想起利用Worksheet_Change事件完成。当工作表任何单元格发生变化时就会激活这个事件。另一个事件函数Worksheet_Selec
文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
您请细品!!!处理过程可能较为繁琐,但是精度指标很具有代表性!!! 对多时相影像进行精度评估，通常都是使用混淆矩阵求其精确率、漏检率和虚警率；但是要想使用混淆矩阵求上述指标一般都需要知道参考图，也就是在变化检测前知道变化
"""Reference:https://techrando.com/2019/08/14/a-brief-introduction-to-change-point-detection-using-python/https://github.com/kperry2215/change_point_detection"""import numpy as npimport pandas as pdim
原创
2022-07-18 11:09:07
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时间序列变点检测https://zhuanlan.zhihu.com/p/354342827
原创
2021-06-29 14:15:10
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Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images该篇论文利用Siamese网络作为特征提取网络，为了利用像素点之间的信息关系添加了KNN算法用来提高变化检测性能。由于本篇论文提出时间较早，很多方法已经不适用，但其思想指的借鉴。 该篇论文提出的损失函数添加了频率用来解决数据不平
一实验原理1.1角点1.2角点检测算法的好处1.3Harris算法1.3.1Harris算法1.3.2数学表达二、代码实现及结果截图及实验分析三、实验总结1.1角点局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点，图像局部曲率突变的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。 对于图像而言，如图所示圆圈内的部分，即为图像的角点，其是物体轮廓线的连接点图一第一个是直角角点，第二个是y角
文章目录环境准备和数据预处理第一步 探索性分析第二步：基准模型 - 不使用外生变量的单变量预测第三步：改进模型 - 单变量预测与外生变量第四步：评估模型第五步：简约模型 - 有限外生变量的单变量预测第六步：进行未来预测第六步A：使用预测获取未来外生变量的值第六B步：加载模型并对目标变量进行未来预测第七步：自动机器学习第七A步：使用内生变量和外生变量进行单变量自动机器学习 在这组笔记本中，我们将
零之前言这一章的数学我真的有点看不懂，没有认真专研过，所以，这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置，然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取，一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道，如果没有角点的搜寻图，纯色搜寻很容易搜索到其他的东西，那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢？尝试移动一下这三个框，就很容易知道结果了。二.Harris
文章目录贝叶斯与近似贝叶斯KL散度变分贝叶斯平均场变分族(mean-field variational family)MCMC黑盒变分推断(BBVI)参考 贝叶斯推断的优势在于可以结合一些我们已知的先验信息。对于复杂的一些问题建模也非常灵活，很适合用于应用统计方面的工作。但是贝叶斯模型有一些问题，如果用传统的MCMC来求的话速度会非常慢，而现今问题的数据量和维度都比较大，在这样的问题上做贝叶
手机屏幕消费者使用手机时最先接触的一环，承载着画面显示和触控操作，手机屏幕的大小、亮度、刷新率、对比度等等都影响着消费者的使用体验。手机屏幕性能也成为各手机品牌之间差异化的体现和竞争的关键性因素。手机屏幕分为LCD屏幕和OLED屏幕两种，在制造完成后，都需要经过专业的性能测试，才能得以应用，为了避免劣质屏幕流入市场，在手机屏幕测试中，要选择专业的测试仪器和模组，例如大电流弹片微针模组。
一实验原理1.1角点 1.2角点检测算法的好处 1.3Harris算法 1.3.1Harris算法 1.3.2数学表达二、代码实现及结果截图及实验分析三、实验总结 1.1角点局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点，图像局部曲率突变的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。 对于图像而言，如
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2023-06-27 11:25:54
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一 理解描述： 离群点检测，是发现于大部分其他对象显著不同的对象。大部分分析都会把这些差异信息丢弃，然而在一些场景中，这些数据可能存在巨大的价值应用范围： 诈骗检测；贷款审批；电子商务；网络入侵；天气预报等领域二 离群点成因及类型成因： 数据取值来源不同；自然变异造成；数据测量不准；收集误差 离群点的类型：分类标准分类标准分类描述数据范围全局离群点和局部离群点离群特征是从局部和总体来看的，可用二维
在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但却夸大了平均值的可靠性。1 离群值检验方法简介设有一组正态样本的观测值，按其大小顺序排列为x1，x2，x3，……，xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值(xout)。对于离群值的统计检验，大都是建立
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2023-08-02 23:26:55
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特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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2023-07-19 16:43:44
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1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
离群点检测问题一:如何根据客户的消费记录记录检测是否为异常刷卡消费?问题二:如何检测是否有异常订单?这一类问题可以通过异常点来检测离群点检测是数据挖掘中重要的一部分,它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象,大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值,在数据散步图中,因为离群点的属性值明显偏离期望的或常见的属性值,所以离群点检测也称偏
看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章，转载自： 本文将该文拷贝了过来，并做了一些数学方面的补充，以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解。由于补充的内容还挺多，所以还是将本文标注为了原创。我增加的部分在文中用 {{ }} 圈了起来并用红色字体标注。正文开始。 Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike S
