1.VTK中的图像重采样实现
图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像。重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样。其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值。图像重采样在图像处理中应用非常广泛，如SIFT
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2021-01-06 15:30:00
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示波器的采样率和存储深度 带宽、采样率和存储深度是数字示波器的三大关键指标。相对于工程师们对示波器带宽的熟悉和重视，采样率和存储深度往往在示波器的选型、评估和测试中为大家所忽视。这篇文章的目的是通过简单介绍采样率和存储深度的相关理论结合常见的应用帮助工程师更好的理解采样率和存储深度这两个指针的重要特征及对实际测试的影响，同时有助于我们掌握选择示波器的权衡方法，树立正确的使用示波器的观念
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2024-06-04 21:27:02
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交叉检验核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大（相关性越高的方差越大）· 统计量：样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体的估计都是用统计量作为估计量的。当我们用一个统计量作为某个参数的估计量时，为考察这个估计量的好坏程度...
原创
2021-08-13 09:39:48
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关于Alias Method的介绍的比较好的是一个外国Blog： Darts, Dice, and Coins: Sampling from a Discrete Distribution，以下的介绍也主要参考这篇Blog里的算法。 问题：比如一个随机事件包含四种情况，每种情况发生的概率分别为： 12,13,112,11212,13,112,112，问怎么用产生符合这个概率的采样方法
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2024-08-11 17:08:03
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AD转换的过采样技术一般分三步：1高速（相对于输入信号频谱）采样模拟信号2数字低通滤波3抽取数字序列。采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。奈奎斯特采样定理 根据奈奎斯特采样定理，需要数字化的模拟信号的带宽必须被限制在采样频率fs的一半以下，否则将会产生混叠效应，
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2023-06-01 15:29:43
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一.上采样（重采样）1.上采样就是重采样也就是放大图像，通常使用的目的是 （1）使图片达到更高的分辨率 （2）再经过pooling后上采样可以放大信息，循环迭代可以不断增强有用信息2. 上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中
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2023-11-28 21:38:09
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1.VTK中的图像重采样实现图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元间距重新理中应用非常广泛，如SIFT...
原创
2022-12-30 12:44:15
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这些个图采样：https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding采样都是具有倾向性的。特征选择存在偏颇！node2vec，下一步向哪里游走。是会参考当前权重的。struc2vec，下一跳倾向于游走到与当前节点最为相似的节点之中去。【因此，这个算法也是最为复杂的】
原创
2022-07-06 08:15:10
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在数据分析和信号处理中，降采样是减少数据点数量的过程，以降低数据集的大小，或者更改数据的时间或空间分辨率。在Python中，我们可以使用多种方法进行降采样，包括使用Pandas库处理时间序列数据，或使用SciPy和NumPy库处理信号数据。下面我们将详细探讨这些方法并提供一些代码示例。使用Pandas进行时间序列降采样Pandas是处理时间序列数据的强大工具。它提供了resample方法，可以轻松
原创
2024-03-28 11:09:32
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从上式不难看出，与Borderline-SMOTE算法相似，ADASYN算法更关注那些位于决策边界附近的
原创
2022-07-17 00:12:23
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降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布
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2022-09-27 11:13:33
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是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中算法流程：
对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻
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2024-04-17 10:04:25
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随机采样是最为简单也是应用最为广泛的一类采样技术，主要分为以下两个类别：随机降采样（Random Under-Sampling,RUS）及随机过采样（Random Over-Sampling, ROS）。其中，
原创
2022-05-29 00:21:52
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分类目录：《深入理解机器学习》总目录针对随机采样技术的缺点，人们陆续开发出了一些更为高级的采样
原创
2022-07-17 00:12:21
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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PaddleNLP简介PaddleNLP基于飞桨深度学习框架Paddle 2.0开发，拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力，旨在帮助开发者提升文本处理、建模效率，提供从模型搭建到训练部署的优质体验，提供基于PaddlePaddle 2.0的NLP领域最佳实践。GitHub链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNL
上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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过采样和欠采样是处理不平衡数据集的两种常用技术，主要用于机器学习和数据挖掘中。
原创
2024-10-19 05:14:57
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