摘要传统的语义分割网络大的是从空间的角度设计的，充分利用丰富的上下文信息。文章中提出一种新的观点，类中心，即从分类的角度提取全局的上下文。除此之外，作者还提出一个新的模块，名为注意类特征（ACF）模块，用来计算和自适应地结合每个像素的不同类中心。在此基础上，作者引入了一个从粗到细的分割网络，称为Atten-tional Class Feature Network (ACFNet)，它可以由ACF模
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2024-05-29 23:43:34
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# Python中ACF的分析与应用方案
## 1. 项目背景
自序列数据分析成为数据科学的重要组成部分以来，自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）逐渐成为探索时间序列特征的重要工具。通过对ACF的分析，我们能够识别数据中的周期性、趋势和相似性，为后续的数据预测和建模提供基础。本文将探讨如何使用Python进行ACF分析，给出代码示例和图形化展示。
## 2
accumulate (reduce() vs accumulate)(reduce())The functools module is for higher-order functions. Functions that act on or return other functions. In general, any callable object can be treated as a f
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2023-10-10 22:19:54
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主要的步骤： 1.数据中心化，均值为0，方差为1（目的：协方差矩阵表示的为方差，方差为1，消除量纲影响（由于最大化方差，主要针对量纲不同的数据），即为标准化）2.求取xx的特征值和特征向量3.排序特征值，进行筛选，从而筛选出相应的特征向量4.标准化后数据乘以选出的特征向量（从而原始数据映射到低维度的空间）5.为了将原始数据与降维后的数据进行比较，所以将降维后数据乘以选取的特征向量的逆+均
• Step1 看ACF图：
– ACF截尾：判断为MA(q)模型，q为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数，即超出水平蓝线的纵向线水量-1。
– ACF拖尾：可能为AR( p)模型也可能为ARMA(p,q)模型
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2023-06-28 18:12:04
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# Python 雷达图入门指南
雷达图（或称蜘蛛图、极坐标图）是一种图形表示方式，用于显示多维数据的特征。这种图特别适合于展示不同类别的比较情况，通常应用于性能评估、产品比较等领域。本文将逐步介绍雷达图的基本概念、应用场景，并通过 Python 示例代码展示如何使用相关库创建雷达图。
## 一、什么是雷达图？
雷达图通过在一个中心点周围放置多个轴线，代表不同维度的特征数据。每个维度对应一个
原创
2024-08-13 09:15:37
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一位用户反馈自己在电脑中使用QQ聊天时，经常看不到别人发送的图片，只能看到图片缓冲的样子，这是怎么回事呢？接下来，系统城小编就为大家分享电脑中qq群聊天图片无法查看问题的解决方法。方法如下：1、首先，我们打开我们的QQ软件进行登陆操作，在这里提醒大家的是，最好将自己的QQ升级到最新版本，因为这能够避免漏洞过多、操作界面不一致等问题。2、我们登陆之后，打开某些群之后，发现别人发送的消息我们能够看到，
01.计算前n个正整数的和想象一下，如果你站在一片空地上，面前摆放着从1到n的连续整数块，每块数字都代表一个正整数。现在，你有一个任务：要计算出这些数字块的总和。是不是感觉有点像小学时候的加法练习？但是，随着n的增大，手动相加显然不是一个明智的选择。幸运的是，我们有编程这个强大的工具来帮助我们。只需要简单的几行代码，我们就可以轻松解决这个问题。首先，我们需要从用户那里获取一个正整数n。#定义变量，
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2024-07-11 12:51:19
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collection就是基于python基本数据类型并为之添加了一些新的功能，也可以说是提供了几种高级数据类型，在。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。功能注释deque类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)ChainMap类似字典(dict)的容器类，将多个映射
读懂时序图前言读时序图之前，首先要明确几个概念引脚首先，时序图一般指同步时序图，异步时序例如串口（UART/SCI）不在讨论之列判断同步时序的方法很简单，就是看是否存在专门的Clock信号引脚，其次看I/O引脚上的边沿是否和Clock同步，一般常见的同步时序串行接口有SPI、SDIO、I2C、I2S、USART等本文档由W25Q64（华邦电子出品，NOR Flash，SPI/QSPI接口）中的一个
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2023-08-10 20:12:39
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时序图读法先上图 从上到下，从左到右，高电平在上，低电平在下，高阻态在中间。双线表示可能高也可能低，视数据而定。交叉线表示状态的高低变化点，可以是高变低，也可以是低变高，也可以不变。 竖线是生命线，代表时序图的对象在一段时期内的存在，时序图中每个对象和底部中心都有一条
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2023-11-06 22:51:33
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目标检测之AP AR mAP ROC AUC（Evaluation metrics）混淆矩阵中 TP、TN、FP、FNPrecision查准率和Recall召回率P-R曲线AP mAPAR总结ROCAUC代码 禁止转载！ 在做目标检测任务的时候，通常会制定规则来评估性能，就如下图所示，后面会慢慢道来其中的原理。混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN在目标检测中，通常以IoU阈值作为正负样本的划分标准。
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2024-04-26 14:31:06
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上一次写过一篇 UML | 类图 相关的文章，平时规范开发会用的上，或者是写什么文档，就还是需要画图，就像毕业设计就是如此。希望能够帮助到大家。注：本文中所用画图软件为 Microsoft Visio .一、概述时序图更多只是一种叫法，平常我们所说的顺序图、序列图也是在称呼它。时序图是基于交互的对象行为建模，是 UML 用于描述对象之间信息的交互过程的方法，是描述对
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2023-10-12 10:24:38
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P-R曲线P-R曲线，全称时precision-recall，纵轴为查准率（precision），横轴为查全率（recall）。查准率的计算公式如下，表示所有预测为正例的数据中，真正例所占的比例，公式如下：。查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比：查准率和查全率是一对矛盾的度量，一般来说，precision高时，recall往往偏低，recall高时，precision往往偏低。可以这么理
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2024-08-13 10:35:41
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# 如何正确地查看Java类图
在软件开发过程中，经常会遇到需要查看Java类图的情况，以便更好地理解代码结构和关系。在本文中，我们将介绍如何正确地查看Java类图，并通过实际示例来说明具体操作步骤。
## 什么是Java类图
Java类图是一种用来展示Java类之间关系的图表，通常包括类之间的继承关系、关联关系、依赖关系等。通过查看Java类图，可以帮助开发人员更清晰地了解代码结构，从而更
原创
2024-02-29 05:33:57
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## 项目方案：使用Python自相关图进行数据分析
### 背景和目标
在数据分析和时间序列预测中，了解数据的自相关性是非常重要的。自相关图是一种可视化工具，可以帮助我们了解数据中的时间依赖性。本项目方案旨在介绍如何使用Python中的相关库和工具来绘制自相关图，并解读图形结果。
### 环境设置
在开始项目之前，我们需要确保已经安装了Python和相关的库。在本项目中，我们将使用以下库：
原创
2023-09-17 06:54:11
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# Python音波图：如何分析和可视化音调
音调是音频中最基本的属性之一，它决定了音乐或声音的高低。在实际应用中，我们常常需要分析和可视化音调，以了解声音的特征和结构。在本文中，我们将介绍如何使用Python来分析和绘制音波图，以展示音调的变化。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下Python包：
- numpy：用于处理数组和矩阵。
- matplotlib：用于绘制音波图。
原创
2023-07-27 08:07:23
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柱形图看腻了，换个小提琴图试试？ 作为医科直男，我当然不会仅仅因为好看就贸然选择小提琴图。这一切都是有苦衷的。大家在处理数据时经常会遇到非正态分布数据，很多人就不知道该用哪种图来呈现数据了。此时可以考虑使用四分位图，而今天要聊的小提琴图可看成是四分位图plus版。 为何更青睐于小提琴图呢？怎么解读呢？ ●（1）小提琴图的“胖肚子”可以显示出数据分布特征，肚子越胖
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2023-08-30 17:37:20
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傅里叶谱（即频谱）表示：某一点频率上的幅值表示在整个信号里和在整个时间范围内，有一个含有此频率的三角函数组分。（横坐标为频率，纵坐标为幅值）边际谱：作用不同：边际谱可以处理非平稳信号，如果信号中存在某一频率的能量出现，就表示一定有该频率的振动波出现，也就是说，边际谱能比较准确地反映信号的实际频率成分。而傅里叶变换只能处理平稳信号（作用类似于时频谱，表示在某个频率点是否有幅值的频率。）（横坐标为频率
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2023-11-23 14:32:09
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1、加载数据和折线图一样，我们首先都要将csv文件中的数据加载出来（代码是来自kaggle微教程中的）#Path of the file to read
flight_filepath = "../input/flight_delays.csv"
#Read the file into a variable flight_data
flight_data = pd.read_csv(flight_
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2023-08-25 20:24:36
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