大气扰动也叫“乱流”，主要指空气作不规则的流动。其主要是近地面气流受崎岖地面影响或因地面
原创
2022-07-05 09:54:39
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最近需要用到摄动法，开一个贴来记录一下。先来看一个扰动法的例子：（1）假设我们目前没有确切的解法来求出x的值，但是我们有一个近似的方程：（2） 我们可以得到这样一个式子：（3） 我们把式（1）作为式（2）的一个扰动方程（4） 我们假设扰动方程的解接近没有扰动方程的解： 然后我们将扰动解带入原方程式（1），得到： 因为被假设为很小的值，那
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2023-12-12 14:04:51
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大气传输大气传输理论是指研究红外辐射和大气相互作用的理论。包括吸收、散射、折射和湍流的
原创
2022-07-05 09:54:28
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前言符号表第1章 绪论1.1 材料概述1.2 关于工程材料力学行为的思考1.3 研究方法1.4 二元扰动理论1.5 各章 概要第2章 二元扰动状态概念2.1 概述2.2 材料状态改变的机理2.3 表观行为2.4 二元扰动状态概念的公式化2.5 异种材料单元的二元扰动方程2.6 多孔饱和介质的二元扰动2.7 粘合材料的二元扰动2.8 二元扰动的特点和架构第3章 应力应变及其基本关系3.1 概述3.2
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2023-12-07 07:06:58
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## 去除扰动：Python中的噪声消除技术
在机器学习和数据分析中，我们经常会面临处理噪声数据的问题。噪声数据可能来自于传感器、测量设备或者数据采集过程中的偶然干扰。这些噪声数据会对我们的分析结果产生负面影响，降低模型的准确性和可靠性。为了解决这个问题，我们需要运用噪声消除技术来去除这些干扰信号，提高数据的质量和准确性。
Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多噪声消除的工
原创
2023-07-31 05:44:23
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## 高斯扰动与其在Python中的应用
在机器学习和数据分析的领域中，数据清洗和预处理常常是最为关键的步骤之一。其中，添加噪声是一种常见的方法，用于增强模型的健壮性，或在数据稀缺的情况下生成更多的训练数据。高斯扰动就是这样一种常用的噪声生成技术。本文将介绍高斯扰动的基本概念，如何在Python中实现，并附上流程图和状态图来帮助理解。
### 什么是高斯扰动？
高斯扰动是通过高斯分布（也称为
1. 概念哈希函数的扰动算法是一种用于改善哈希值均匀性的技术。这种算法通常用于对输入的原始哈希码进行处理，以消除潜在的模式、增加随机性，并确保哈希值在哈希表中更均匀地分布。常见的扰动算法包括：位运算：位运算通常用于对原始哈希码进行位移、按位与（AND）、按位异或（XOR）等操作。 通过位运算，可以将哈希码在不同的位上进行变换，消除可能存在的规律性，使哈希值更加随机化。乘法：乘法哈希是一种常见的扰动
扩展方法的目的就是为一个现有类型添加一个方法，现有类型既可以是int，string等数据类型，也可以是自定义的数据类型。 扩展方法使你能够向现有类型“添加”方法，而无需创建新的派生类型、重新编译或以其他方式修改原始类型。 扩展方法是一种特殊的静态方法，但可以像扩展类型上的实例方法一样进行调用。简单说就是某个类，他不能动，但是需要新增一个方法，这时候就需要使用扩展方法。 一个简单的示例：using
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2024-09-13 19:15:53
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大气散射效果对游戏画质提升来说巨大，本文主要从代码层面讲解下大气散射单次散射路径 AB 观察大气，并且求解 B 点的大气颜色，光线在大气中只发生一次散射，散射点为 P阳光进入大气层CP开始衰减，在P点发生散射，然后PA衰减进入A点相机T表示衰减系数 表示某段路径上光照的衰减程度S表示散射系数 表示有多少光散射的角度为θ，λ为波长，h）实际上在路径 AB(也可能是斜的一条射线) 上有无数个 P 点，
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2024-07-12 15:25:31
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# 扰动分析Python
在数据科学和机器学习领域，扰动分析是一种重要的技术，用于评估模型的鲁棒性和稳定性。通过引入不同类型和程度的扰动来测试模型的表现，可以更好地了解模型的优劣势，从而做出更准确的预测和决策。
## 什么是扰动分析？
扰动分析是一种通过对原始数据集或模型进行一系列小幅度的修改，来评估模型对这些扰动的敏感程度的方法。这些扰动可以是添加噪声、删除部分数据、调整参数等。通过分析模
原创
2024-04-22 04:15:15
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# Java HashMap扰动的实现方法
## 引言
在Java开发中，HashMap是常用的集合类之一，它用于存储键值对，并提供了快速的查找、插入和删除操作。然而，在某些场景下，如果使用不当，可能会导致性能下降或哈希冲突问题。为了解决这些问题，我们可以使用扰动（hashing）技术来改善HashMap的性能和效率。
## 整体流程
下面是实现Java HashMap扰动的整体流程，我将使用
原创
2023-12-27 09:14:50
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一、安装环境 Lua编辑器： https://github.com/rjpcomputing/luaforwindows/releases 此编辑器使用的是SciTE来执行Lua脚本二、Lua学习资料 推荐一个比较系统的网址：http://www.runoob.com/lua/lua-basic-syntax.html 三、Lua基本语法1、注释
1.功能概述电磁波在大气传输时，由于大气分子、气溶胶的散射以及臭氧、水汽等气体的吸收，均会影响传感器接收到的信号，导致传感器接收到的信息不能真实反映地表特性。要获得地表的准确信息，就必须尽量消除大气影响，大气校正的目的就是将获取的遥感数据定标后的表观反射率转换为能够反映地物真实信息的地表反射率。
大气校正分为绝对大气校正和相对大气校正。
绝对大气校正
将遥感图像的DN值转换为
大气模式(Atmospheric Simulation Model)为描写不同类型的大气运动而建立的闭合方程组。它能够由气象要素场的初始状态确定其未来的状态。大气模式是在不失去大气主要特征的情况下，将非常复杂的实际大气理想化和简化后的数学模型。实际大气的复杂性，既表现为从分子的个别杂乱运动到遍及整个大气圈的大范围的有规则运动，也表现为物理过程的复杂性和多样性。对于研究大气大尺度运动的短期变化来说，
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2023-10-19 21:36:03
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尺度：我们要精确表示的物体都是通过一定的尺度来反映的。现实世界的物体也总是通过不同尺度的观察而得到不同的变化。比如说，对同一物体拍照，我们拍摄了一副近景，一副远景，虽然两幅图片中都有这个物体，但这个物体确是处于两个不同的尺度。尺度值可用于定义围绕特征点的窗口大小，不论物体的尺度在窗口是什么样的，都将包含相同的视觉信息，这些信息用于表示特征点以使得他们与众不同。图像的尺度有多种表示方法（金字塔、八叉
1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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本文以环境一号卫星HJ-1A星上搭载的超光谱成像仪（HSI）数据为数据源，介绍航天高光谱数据的FLAASH大气校正过程。HSI超光谱成像仪能完成对地刈宽为50公里、地面像元分辨率为100米、光谱范围（0.45-0.95µm）和115个光谱谱段的推扫成像。第一步：图像打开与数据准备（1） &nb
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2024-04-25 08:53:23
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# 机器学习模型扰动
## 介绍
在机器学习领域中，模型扰动是指在训练模型时，向训练数据中添加一定的干扰以提高模型的鲁棒性和泛化能力的技术。通过添加扰动，模型能够更好地适应未知的样本，并减少对训练数据的过拟合。
在本文中，我们将探讨机器学习模型扰动的概念、方法和代码示例。
## 方法
模型扰动可以通过不同的方法实现，下面是其中一些常见的方法：
1. **数据扰动**：在训练数据中添加一
原创
2023-08-16 15:50:21
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Oracle sql 性能优化调整 1. 选用适合的ORACLE优化器 ORACLE的优化器共有3种: a. RULE (基于规则) b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性) 设置缺省的优化器,可以通过对init.or
概述 概述介绍理论历史和方法显微镜中的PSF天文学中的PSF眼科的PSFReferences 点扩散函数（point spread function (PSF) 以下均使用PSF缩写）描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。PSF的一般术语就是系统响应，PSF是一个聚焦光学系统的冲击响应。在大多情况下，PSF可以认为像是一个能够表现未解析物体的图像中的一个扩展区块。函数上讲，PSF是成像系
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2024-05-26 22:21:56
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