（6）差分法目录一、差分1、介绍2、定义3、差分与前缀和 二、一维差分1、定义2、作用3、方法 接下来是实战演练！！！三、二维差分1、定义2、作用3、方法接下来是实战演练！！！结论写在最后！！！一、差分1、介绍一般地，差分主要用于让一个序列某一特定范围内的所有值都加上或减去一个常数。
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2024-10-15 15:35:33
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双重差分法，英文名Differences-in-Differences，简称DID，又名倍差法，连玉君老师也称为倍分法。作为政策评估的利器，DID近几年就是学术界的明星，大家去翻国内外TOP期刊，基本上每期都会有DID的paper。现在用个OLS、FE似乎根本就就拿不出手了，因为方法太简单可能会与期刊的“气质”不符，而DID听起来就很高端（虽然就是个交互项），能够满足作者和编辑们的虚荣
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2024-05-16 03:30:39
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# 使用Python实现差分法求导
在数值分析中，我们经常需要对某些复杂的函数进行求导。差分法是一种常用的数值求导方法，它通过在一点附近选择若干点来估计导数。本文将详细讲解如何使用Python实现差分法求导，我们将分步进行，最终你将能够自己实现这一过程。
## 整体流程
在实现差分法求导之前，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 07:22:40
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结构动力学使用中心差分法计算单自由度体系动力反应的MATLAB程序 中心差分法计算单自由度体系动力反映的报告前言基于叠加原理的时域积分法与频域积分法一样，都假设结构在在全部反应过程中都是线性的。而时域逐步积分法只是假设结构本构关系在一个微小的时间步距内是线性的，相当于分段直线来逼近实际的曲线。时域逐步积分法是结构动力问题中研究并应用广泛的课题。中心差分法是一种目前发展的一系列结构动力反应分析的时域
很难准确地定义什么是前景，即什么样的运动被认为是感兴趣的，特别是在诸如光线渐变、突变，动态背景，伪装效应，阴影，鬼影等待具有挑战性的场景中，准确的定义前景并精确的提取出前景是件十分困难的任务，常用的方法是首先建立一个背景的模型，并用该模型不断的与视频中的每一帧图像进行比较，图像中与背景相似的区域被认为是背景，而不能上的区域成为前景，最后利用该图像信息更新背景模型，供下次检测使用，即传说中的背景减
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2023-11-22 16:00:23
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数组和链表代表着计算机最基本的两种存储形式：顺序存储和链式存储，所以他俩可以算是最基本的数据结构。 数组链表的主要算法技巧是双指针，双指针⼜分为中间向两端扩散的双指针、两端向中间收缩的双指针、快慢指针。&nbs
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2024-04-25 11:01:43
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背景差分法背景差分法是一种很常用而且广泛传感的技术，主要用于背景不动的情况下提取前景。它主要的原理是在当前帧和背景做减法，然后使用threshold进行二值化得到前景掩码。下面是背景减法的示意图。 背景差分法主要包含以下两个步骤： 1.背景的建立 2.背景的更新 两个关键点，第一个就是如何选择背景，第二个就是什么时候更新背景，这样可以适应背景变化的情况，更新背景的快慢也很重要，如果更新慢了
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2023-09-27 09:25:01
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一、背景差分法 它的基本思想是将输入图像与背景模型进行比较，通过判定灰度等特征的变化，或用直方图等统计信息的变化来分割运动目标。首先建立好背景模型，存储背景图像。当当前帧与背景图像相减大于一定的阈值时，则判定该像素为前景目标：输入图像减去背景图像，T为阈值（差值）。经过阈值处理后，图像中0值对应的点即为背景图像，1值对应的点即为场景中运动的像素点。 该方法实现较为简单，且实时性好，在完整的背景图像
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2024-01-15 09:10:32
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差分法的使用1.引言问题提出：对一组数据，将第m个到第n个数据之间的数据全部加a,如果问题规模很小，用for循环是可以解决的，但如果问题规模很大，对不同的m,n,a操作n次，继续用for循环就比较耗时耗力了，为此，这里就有了差分法的使用2.原理实现对于一组初始的数据f=1,2,3,4,5,6,7 ，f共有7个数据，我们用length为7+2的数组存储该数据，注意，f[0]和f[8]为默认值0，f[
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2024-06-18 13:29:46
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最近做耦合问题又需要用到有限差分，就把这个放在草稿箱里的有限差分整理一遍发出来就当复习了！1.有限差分法的引入与介绍如果用一句话来概括有限差分法，那就是利用用网格节点逼近导数并建立代数方程组来求解各个网格上节点的值。在系列一里面我们知道要把一个无限、连续的问题通过区域的划分变成有限、离散的问题。在有限差分里的区域划分是等距的网格。有限差分：利用用网格节点逼近导数，并建立有限个未知数的代数方程组来求
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2023-12-12 10:37:42
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一、原理场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 &
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2023-11-09 01:27:29
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一、差分1. 差分的含义 差分是统计学里常用的概念，统计学中的差分是指离散函数后的后一项减去前一项的差； 数学中的差分是一种微分方程数值方法，通过有限差分来近似导数，从而寻求微分方程的近似解。 &
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2023-11-05 15:38:42
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差分法在做LeetCode第1109题航班预订统计时，因为时间复杂度太高没有通过，看了官方的解答后，学到了一种新的算法——差分法。暴力求和和差分法的比较我们在对一个列表逐项叠加一个相同的数时，我们要遍历整个列表，所以时间复杂度是o(n),但是，我们对数据进行批量处理的时候，总会遇到多个数，要我们逐项叠加，且叠加位置不一样的时候。这里举个例子：比如我们有两个数组: a = [[1,3,10],[1,
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2023-07-02 19:02:14
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帧间差分法是一种常用于视频图像处理的技术，它通过分析视频帧之间的差异来实现运动检测或背景建模。本文将系统地探讨如何在Python环境中实现帧间差分法，并涵盖整个实现过程的多个重要方面，如环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要为Python环境配置必要的依赖。以下是不同平台的依赖安装指南：
```bash
# Ubuntu
sudo
# 背景差分法：视频监控中的目标检测技术
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。背景差分法是一种简单而有效的目标检测技术，广泛应用于视频监控、自动驾驶等场景。本文将为您介绍背景差分法的基本原理、实现步骤以及Python代码示例，并通过图表和流程图的形式帮助理解这一关键技术。
## 一、背景差分法的基本原理
背景差分法的核心思想是通过对连续帧之间的差异进行分析，来识别并提取出运动目标
//2-6简单otsu的背景差分法，这是摄像头实现的效果最好的
/*
最大类间方差法（otsu）的原理：
阈值将原图象分成前景，背景两个图象。
前景：用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度
后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度
当取最佳阈值时，背景应该与前景
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2024-09-19 18:34:34
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文章目录1 双重差分 - difference-in-difference -DID 理论与假设1.1 DID介绍1.2 使用时需要满足的假设2 DID + PSM 差异与联用2.1 DID / PSM差异2.2 解决平行趋势假设：DID+PSM连用（最常用）3 三重差分（Difference-in-differences-in-differences, DDD）3 相关实现案例3.1 快手使用
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2024-06-28 12:29:27
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有限差分法引入--问题(1)一维有限差分(2)二维有限差分 引入–问题(1)一维有限差分推导： 对于函数连续。 使用的泰勒展开式来逼近：移项得：在将∆t移项到左边： 因为差分方程是将连续变为离散，而题干中只需要对做近似，因此考虑只保留等式右边得第一项，将等式右边得其余项视为截断误差： 如果截断误差为0，则有： 这个公式称为欧拉前向公式已知题干条件：将其带入差分方程： 整理得到： 已知初始条件：
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2023-12-07 14:04:21
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“差分法”是在比较两个分数大小时，用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。适用形式 两个分数作比较时，若其中一个分数的分子与分母都比另外一个分数的分子与分母分别仅仅大一点，这时候使用“直除法”、“化同法”经常很难比较出大小关系，而使用“差分法”却可以很好地解决这样的问题。基础定义 在满足“适用形式”的两个分数中，我们定义分子与分母都比较大的分数叫“大分数”，分
原创
2017-01-09 20:15:35
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【算法】差分法 1、介绍 一般地，差分主要用于让一个序列某一特定范围内的所有值都加上或减去一个常数。 所以差分往往应用于线性的场合，即一维数组的环境，但是除此之外，差分还可以应用于二维数组，但是相比较一维数组，应用的较少。 2、定义 差分可以简单的看成序列中每个元素与其前一个元素的差。 3、差分与前 ...
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2021-08-31 15:14:00
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