上篇文章中讲到Python中调用外部c文件可以有两种方法，一是使用cffi.verify()的形式使用，但是该种方式仍然需要进行函数声明。二是将外部c文件编译成为函数库，然后通过cffi进行使用。由于第二种方法比较常用，在开源项目中使用较多，因此就第二种方法进行简单实验，主要分为两个步骤：编写c函数并创建动态链接库，在Python中使用链接库中的函数。（一）创建动态链接库将文件test_add.c
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2023-06-14 21:15:28
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 LMS(Least Mean Square), 由 Widrow 和 Hoff 于1960年提出，也称Δ规则。该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但 LMS 更易实现，因此得到广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。 &nb
在CFF夏季赛的编程挑战中，我接触到了一个与Java编程相关的题目，这个题目涉及排列组合的逻辑解决方案。接下来，我将详细记录下我在处理这个问题的过程中所采用的各种技术步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比。希望能对后续的开发有所帮助。
### 环境配置
在开始之前，我们需要设置开发环境。以下是我的环境配置流程。
```mermaid
flowchart TD
CFF Explorer是一款优秀的PE资源工具，使用CFF Explorer可以方便地查看和编辑PE（EXE/DLL）资源，类似PE资源工具有eXeScope、ResHacker等。使用CFF Explorer可以查看和修改PE文件的资源，可以查看dll文件可供调用的函数，修改函数入口地址达到制造崩溃屏蔽功能的目的。
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2022-04-07 16:54:27
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文章目录一、仅有噪声的复原——空间滤波二、退化函数建模三、维纳滤波 一、仅有噪声的复原——空间滤波如果出现的退化仅是噪声，所选择的方法是空间滤波。1，空间噪声滤波器 根据各种类型滤波器公式，定义M函数，实现各种滤波器function f=gmean(g,m,n)
%几何平均滤波器
[g,revertclass]=tofloat(g);
f=exp(imfilter(log(g),ones(m,n
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2024-07-04 13:02:33
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CFF Explorer是一款优秀的PE资源工具，使用CFF Explorer可以方便地查看和编辑PE（EX
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2021-11-24 16:40:13
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假设检验是在已知总体分布某个参数的先验值后，通过抽样来对这个先验值进行验证是否接受的问题。判断的方法大致分为两类：临界值法和P值方法；相对来说p值法更方便计算机处理，因此下面的讨论都是基于p值法。 总体均值的假设检验就是已知了一个均值的先验值，然后根据实验获取的数据对这个值进行验证是否接受它。根据是否已知总体的方差，又可细分为两种类型：方差已知和方差未知。1. 方差已知的在方差已知的情况下，检验统
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2023-10-16 20:00:59
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CFF Explorer是一款优秀的PE资源工具，使用CFF Explorer可以方便地查看和编辑PE（EX
原创
2021-12-01 16:52:34
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均值滤波器均值滤波器也是低通滤波器，即把邻域内的平均值赋给中心元素。均值滤波器用来降低噪声，均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相关细节，不相关是指与滤波器的模板相比较小的像素区域。模糊图片以便得到感兴趣物体的粗略描述，因此那些较小的物体的灰度就会与背景混合在一起，较大的物体则变的像斑点而易于检测。 模板的大小由那些即将融入背景中的物体尺寸决定。毕业项目设计代做项目方向涵盖：Opencv 图像处理
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2024-04-23 11:06:10
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用法：mean(matrix,axis=0) 其中 matrix为一个矩阵，axis为参数以m * n矩阵举例：axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵举例：>>> import numpy as np>>> num
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2023-05-31 20:10:27
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scikti-learn 将机器学习分为4个领域，分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种，却包含了丰富的思想内容，非常适合作为初学者的入门习题。
关于 k-means 均
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2024-08-06 18:20:30
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import numpy as np
x = np.random.randint(1,60,[30,1])
y = np.zeros(20)
k = 3#1选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；
def initcen(x,k):
return x[:k]#2对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（
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2023-06-26 10:36:17
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在《多元统计分析——聚类分析——K-均值聚类（K-中值、K-众数）》当中，我们理解了K-均值聚类的原理，也简单的介绍了K-均值聚类的两个应用场景：发现异常情况：如果不对数据进行任何形式的转换，只是经过中心标准化或级差标准化就进行快速聚类，会根据数据分布特征得到聚类结果。这种聚类会将极端数据单独聚为几类。这种方法适用于统计分析之前的异常值剔除，对异常行为的挖掘，比如监控银行账户是否有洗钱行为、监控P
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2023-08-14 20:12:27
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目录均值滤波中值滤波最大最小值滤波scipy模拟中值滤波均值滤波均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示：从左到右从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。
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2023-09-26 19:13:40
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一开始的目的是学习十大挖掘算法（机器学习算法）,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间，可见编码水平之低，而且在编码的过程中看了别人的编码，才发现自己对numpy认识和运用的不足，在自己的代码中有很多可以优化的地方，比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值，再比如去最小值的下标，我用的是a
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2024-06-25 22:43:57
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Python K-均值算法我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。8个解决方案54 votesScipy的集群实施效果很好，其中包括k-means实施。还有scipy-cluster，它可以进行聚集聚类。 它的优点是您无需提前决定群集的数量。tom10 answered 2020-06-23T11:05:11Z
28 votesSciPy的kmeans2
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2024-06-10 10:42:40
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。 7.1.1 基本原理 例如，希望对下图中位于第5行第4列的像素点进行均值滤波。 在进行均值滤波时，首先要考虑需要对周围多少个像素点取平均值。通常情况下，我们
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2023-10-22 08:08:59
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学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。代码如下：print("-----求平均值，可输入任意
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2023-07-01 15:26:53
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1.定义：numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)
#a:数组（不是数组就转为数组）
#axis:可选（不选择就是全部数的平均值）为0求各列平均值，为1求各行平均值
#dtype数据类型，可选，用于计算平均值的类型。对于整数输入，默认float64; 对于浮点输入，它与输入dtype相同。
#
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2023-07-04 14:31:59
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一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
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2024-06-23 10:42:15
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