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2020-01-12 19:09:00
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# 故障树分析与Java实现
故障树分析 (FTA, Fault Tree Analysis) 是一种系统安全分析方法，用于识别系统可能发生的故障及其成因。故障树通常以树形结构呈现，由事件（顶事件）和其可能的原因（子事件）构成。本文将重点介绍如何用Java实现故障树的分割，并通过一个简单的示例进行演示。
## 1. 什么是故障树？
故障树是一种以逻辑图形的形式，描述系统故障原因与故障事件之间
%Reversible Data hiding using Quad tree decomposition and histogrma%shifting%using quad tree to increase the hiding capacityclc;clear all;close all;z=1;
原创
2021-07-09 14:13:02
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原创
2021-07-05 16:22:41
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# 决策树：数据分割的利器
## 引言
在机器学习领域中，决策树是一种常用的分类和回归方法。决策树以树状结构来表示决策规则，通过对数据集进行逐步的分割，从而对数据进行分类或预测。本文将介绍决策树的原理、构建过程以及如何使用Python实现一个简单的决策树分类器。
## 决策树的原理
决策树的原理基于“划分”和“归纳”的思想。决策树通过对输入特征空间的划分，将数据集划分为不同的子集，使得每个
原创
2023-08-16 17:31:54
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八叉树分割的终止标准：（1）最小体素尺寸（2）一个预定义的最大深度的树（3）每个体素的样本点的最大数目（4）平面拟合残差阈值r和最小体素的大小d 参考文献:基于八叉树的区域增长点云分割算法https://github.com/brandonpelfrey/SimpleOctree
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2018-05-08 17:02:00
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目录一、分段示例1.导入必要的库2.对数据进行初步查看，获取大致信息3.编码4.查看数值是否重复或唯一5.数据可视化6.划分数据集7.运用决策树进行分类二、完整代码一、分段示例一、分段示例1.导入必要的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
impor
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2023-06-20 13:05:54
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# Python 点云分割地面和树的基础知识
在近年来的计算机视觉和机器人技术中，点云数据处理变得越来越重要。点云是由许多三维坐标点组成的数据结构，常用于环境建模、物体识别和场景理解等任务。特别是在森林或城市环境中，分割地面和树木的信息对许多应用，如自动驾驶、农业管理等，都具有重要意义。本文将介绍如何使用 Python 对点云数据进行地面和树木分割，并提供相应的代码示例。
## 工作流程
我
%Reversible Data hiding using Quad tree decomposition and histogrma%shifting%using quad tree to increase the hiding capacity clc;clear all;close all;z=1; %--------------------reading the image------------------------b=imread('goldhill.jpg');I=rg
原创
2021-11-08 10:08:34
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%Reversible Data hiding using Quad tree decomposition and histogrma%shifting%using quad tree to increase the hiding capacity clc;clear all;close all;z=1; %--------------------reading the image------------------------b=imread('goldhill.jpg');I=rg
原创
2021-11-08 10:08:49
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%Reversible Data hiding using Quad tree
原创
2022-04-09 11:07:24
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真的不好意思说话。你写得越多，对风暴各种问题泄露，更离谱，有什么错有。。。但是，仍然有一个。同时经过规范的编写清晰的代码。不能认为是理所当然。。。树桩阵列版：#include<cstdio>#include<cstring>#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")#include<iostream&
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2015-09-13 16:36:00
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题意：给你n个二维平面上的矩形，可以两两覆盖，问最后覆盖的总面积为多少
解题思路：1）矩形状分割，可以知道，每多出一个矩形就和前面所有产生的矩形判断，看是有相交，如果有的话，就对前面的矩形进行分割，最多可以分割成8块，因为这个算法是n×n的算法时间复杂度，所以我们还需要在枚举的时候加速，采用引导值（下一个不为0的矩阵的值），最后6700ms过了
解题代码：
1 // File Name:
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2014-08-12 09:06:00
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全卷积网络(FCN)卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法，基于卷积神经网络的分割更加的精准，适应性更强。上图是FCN网络像素级别的预测，支持每个像素点20个类别预测，多出来的一个类别是背景。要把一个正常的图像分类网络，转换为一个全
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2024-03-26 09:13:35
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挑战程序竞赛系列（36）：3.
原创
2023-07-10 19:50:40
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套路题，首先发现dp可做 但是直接枚举复杂度太高，并且发现我们求的都是区间最值，因此考虑线段树优化 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef pair<int,int> pll; const
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2021-02-25 22:31:00
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/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNight(nullptr) {} *
原创
2023-02-22 08:00:37
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目前的分割任务主要有三种：①像素级别的语义分割；②实例分割；③全景分割（1）语义分割 (semantic segmentation)通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，即对图像中的每个像素都划分出对应的类别，实现像素级别的分类。 举例说明：语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不
数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？1.多数的图像分割算法2.图像边缘分割3.图像阈值分割4.基于区域的分割5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区
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2024-03-24 18:11:57
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下一个项目将开始研究全景分割，这里把去年和今年出来的paper简单列了一下，全景分割框架内有很多细节，一时半会没法吃透，需要时间慢慢消化。Panoptic Segmentation核心思想http://arxiv.org/abs/1801.00868提出新的任务PS，结合了semantic segmentation和instance segmentation提出新的指标PQ在三个数据集上研究了人和
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2024-03-06 06:38:03
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