摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。
，作者：eastmount。常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。一.中值滤波前面讲述的都是线性平滑滤波，它们的中间像素值
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2024-05-31 16:45:43
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前言简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy；在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花(hello world式)的介绍下下面几种微分框架；sympy 强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂时
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2023-09-04 17:56:58
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# Python代码微分：一种自动程序分析技术
在软件开发过程中，代码的维护和优化是一项重要且复杂的任务。随着代码量的增加，手动分析代码的效率和准确性都会受到影响。为了解决这个问题，自动化程序分析技术应运而生。本文将介绍一种名为“代码微分”的技术，它可以帮助开发者更高效地理解和优化代码。
## 什么是代码微分？
代码微分是一种自动程序分析技术，它通过比较不同版本的代码来识别代码变化，并分析这
原创
2024-07-29 11:58:12
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文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 Savitzky-Golay 滤波器--平滑曲线3 python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理4 python 绘制训练曲线--基于Numpy.convolve曲线平均滤波5 用python自己绘制训练曲线 1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（
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2023-08-07 14:39:17
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文章目录一.均值滤波1.基本原理2.相关函数3.示例二.方框滤波1.基本原理2.相关函数3.示例三.高斯滤波1.基本原理2.相关函数3.示例四.中值滤波1.基本原理2.相关函数3.示例五.双边滤波1.基本原理2.相关函数3.示例六.2D卷积1.基本原理2.相关函数3.示例 图像平滑处理（Smoothing Images），也称为图像模糊处理、图像滤波（Images Filtering），就是在
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2023-09-16 14:17:48
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本篇文章介绍图像平滑处理，也称为模糊处理和低通滤波。图像平滑处理有利于降低噪声干扰。主要学习filter2D()等函数的使用。环境：Windows 7（64） Python 3.6 OpenCV3.4.2一、均值滤波1.1 blur()、boxFilter()、filter2D()函数介绍blur()函数形式如下：dst = cv.blur( sr
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2023-09-22 11:10:41
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介绍：1.在 Matlab 中，用大写字母 D 表示导数，Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数，D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数，依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题，调用格式为X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)如果没有初始条件，则求出通解，如果有初始条件，则求出特解系统缺省的自变量为 t。2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确
主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:import cv2
import numpy as np
def test10():
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
rows, cols, chn = img.shape
#
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2023-06-30 23:17:02
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1. 指数平滑的定义及应用场景 指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等
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2023-10-16 22:40:13
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图象平滑的主要目的是减少图像噪声图像噪声来自多方面，常见的噪声有以下几种：加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声减少噪声的方法可以在空间域或是在频率域在空间域，基本方法是求像素的平均值或中值在频率域，运用的是低通滤波技术在这里我们只讲空间域的图象平滑。频率域以后有机会再讲空间域的各种滤波器虽然形状不同，但在空间域实现图像滤波的方法是相似的。都是利用模板卷积，即将图像模板下的像素与模板系数的乘积求和
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2023-10-17 22:54:35
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# 高斯平滑在Python中的实现指南
高斯平滑是一种常用的图像处理技术，旨在减少图像中的噪声。今天，我将带你逐步实现高斯平滑的代码。我们将使用Python和OpenCV库，逐步创建出这个功能。以下是整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
高斯模糊数字图像处理中，高斯滤波主要可以使用两种方法实现。一种是离散化窗口滑窗卷积，另一种方法是通过傅里叶变化。最常见的就是滑窗实现，只有当离散化的窗口非常大，用滑窗计算量非常搭的情况下，可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。高斯模板是通过高斯函数计算出来的。高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离散程度，如果σ较小，那么生成的模板中心系数越大，而周围的系数越小，这样对图像
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2024-09-06 12:52:14
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# 微分方程及其在Python中的实现
微分方程在自然科学和工程中扮演着重要的角色，它们用于描述系统的动态变化，比如物体的运动、流体的流动以及生物种群的变化等。今天，我们将通过Python代码示例来探索微分方程的基本概念，并展示如何使用Python进行求解。
## 微分方程简介
微分方程是包含一个或多个未知函数及其导数的方程。根据阶数的不同，微分方程可以分为一阶、二阶及更高阶的方程。例如，一
# 指数平滑法及其Python实现
指数平滑（Exponential Smoothing）是一种时间序列分析方法，广泛应用于预测未来的趋势和水平。它的核心思想是用历史数据的加权平均来进行预测，其中较近的观测值权重更大。本文将介绍指数平滑法的原理，以及如何使用Python实现这一算法，并且结合甘特图和关系图来展示其应用场景。
## 指数平滑法的基本原理
在时间序列预测中，由于数据的波动性，简单
# 平滑指数
def calc_next_s(alpha, x):
s = [0 for i in range(len(x))]
s[0] = np.sum(x[0:3]) / float(3)
for i in range(1, len(s)):
s[i] = alpha*x[i] + (1-alpha)*s[i-1]
return s
# 预
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2023-06-26 13:44:24
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参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！ 目录1. 图像平滑概述2. 均值滤波（1）基本概念（2）代码实现图片添加噪声进行均值滤波 3. 方框滤波（1）基本概念（2）代码实现4. 高斯滤波（1）
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2024-02-10 06:59:12
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在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称之为对图像的平滑处理。图像平滑处理会对图像中与周围像素点像素值差异较大的像素点(即所谓噪声)进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。举例如下，下图中大部分像素值位于[144，149]区间内，只有位于第三行第三列的像素点的值[22]不在此范围中 反应于图像上近似如下效果 除第三行第三列的[22]像素点呈现近似黑色外，其他像素点都
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2024-03-05 21:16:24
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#指数平滑公式
def exponential_smoothing(alpha,s):
s2=np.zeros(s.shape) #s.shape定义返回数组的形状 输入参数：类似数组(比如列表，元组等)或是数组
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2023-09-20 16:03:32
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简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy； 在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（hello world式）的介绍下下面几种微分框架；sympy 强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂
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2023-10-22 07:01:38
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基于python求解偏微分方程的有限差分法资料 Computer Era No. 11 2016 0 引言 在数学中， 偏微分方程是包含多变量和它们的偏 导数在内的微分方程。偏微分方程通常被用来求解 声、 热、 静态电场、 动态电场、 流体、 弹性力学或者量子 力学方面的问题1。这些现象能够被模式化的偏微分 方程描述， 正如一维动态系统通常会用常微分方程描 述。为了更深入地理解上述各种现象， 求解
