1. RGB模型 2. HSV模型 3. 如何理解RGB与HSV的联系 4. HSV在图像处理中的应用 5. opencv中RGB-->HSV实现 在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。 而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。第一次接触HSV，书本里首先抛出的是一个圆锥
刚开始接触滚动轴承故障诊断通常都是一头雾水。 其实只要按部就班就可以了。 滚动轴承故障诊断分为数据采集、数据处理和故障辨识（或故障预测）。 一接到故障诊断这个课题，你首先要明白，这三个步骤中，你想搞哪块。一般在其中一块有突破，基本上硕士就可以毕业了。 下面介绍的是用EMD和包络解调进行数据处理，然后人工进行故障辨识。 故障数据： 该故障数据是美国凯斯西储大学轴承数据中心的，数据使用方法见 mat
https://vjudge.net/problem/Gym-100712H 题意： 给出一个图，求添加一条边后最少的桥数量。 思路： 参考了ZSQ大神的题解http://blog.csdn.net/v5zsq/article/details/61922051 很明显的边—双连通的题目，首先缩点建新
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2017-05-05 13:29:00
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目录1. Sentinel规则推送模式1.1 原始模式1.2 拉模式拉模式改造1.3 推模式1.3.1 基于Nacos配置中心控制台实现推送微服务中通过yml配置实现1.3.2 基于Sentinel控制台实现推送2. sentinel规则持久化部分源码分析1. Sentinel规则推送模式Sentinel规则的推送有下面三种模式:推送模式说明优点缺点原始模式API 将规则推送至客户端并直接更新到内
Pytorch的定义PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。Tensor和Variabledata：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关
Lennie's bottom lip quivered and tears started in his eyes， he says， “Make Data Structure Great Again!!!”
对于 "从每个点出发， 将其能到达的点标记为一个强连通分量" 这个算法， 其实搞出来的是原图缩点之后的一条链， Kosaraju 算法就是利用这
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2023-05-23 21:05:50
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# 使用PyTorch进行分量相乘的指南
在深度学习中，分量相乘（Element-wise Multiplication）是一项常见操作。在PyTorch中，分量相乘可以轻松地通过张量的基本操作来实现。本文将带你了解如何在PyTorch中执行分量相乘，从基础到实现步骤，确保你能够顺利完成这一任务。
## 流程概览
以下是执行分量相乘的基本流程步骤：
| 步骤 | 说明
PCA--主成分分析 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。可以用于特征提取。最常见的应用在人脸识别。 把从混合信号中求出主分量（能量最大的成份）的方法称为主分量分析（PCA），而次分量（Minor Components,MCs）与主分量（Principal
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2023-12-24 11:31:14
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应力分析（2）1应力分量的坐标变换新坐标系中的3个正面分别看作是旧坐标系中的斜面，应用斜面公式（Cauchy公式），可以导出新旧坐标系中应力分量的变换关系。式中为新坐标系三个基矢量在旧坐标系三个轴上的投影组成的矩阵。，张量表示为 式中
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2024-01-02 10:35:17
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概念： 双连通分量有点双连通分量和边双连通分量两种。若一个无向图中的去掉任意一个节点（一条边）都不会改变此图的连通性，即不存在割点（桥），则称作点（边）双连通图。 一个无向图中的每一个极大点（边）双连通子图称作此无向图的点（边）双连通分量。求双连通分量可用Tarjan算法。--百度百科 Tip：先学
原创
2021-08-03 09:09:51
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题意： 给出一个n个城市，城市之间有距离为w的边，现在要选一个中心城市，使得该城市到其余城市的最大距离最短。如果有一些城市是强连通的，那么他们可以使用传送门瞬间到达。 思路：因为强连通时可以瞬移，因为是无向图，所以计算边双
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2017-05-24 09:40:00
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2021-09-06 11:07:47
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目录一、先验知识1. 基波与谐波2. 基音与泛音二、图解泛音的形成原理生动形象的视频介绍三、图解泛音决定音色写在前面 响度由声源的振幅决定音调由基波的频率决定音色由泛音决定 一、先验知识1. 基波与谐波基波是原合成的周期信号傅里叶变换后最小频率对应的正弦波谐波是原合成的周期信号傅里叶变换后频率为最小频率整数倍对应的正弦波一个周期信号可以通过傅里叶变换分解为直流分量c0和不同频率
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2024-05-30 07:32:43
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题意：给你一个图，问最多能添加多少条边使图仍为不是强连通图，如果原图是强连通输出 ‘-1’分析：先把求出连通分量进行缩点，因为是求最多的添加边，所以可以看成两部分 x，y，只能一部分向另外一部分连边，内部的就是完全图，所以是x*（x+1）+x*y+y*（y+1）-M，只需要求出来出度或者入度为0的最少点的那个连通分量即可。**************************************
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2023-05-18 14:05:15
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0.引言在社会网络分析领域，非常重要的一块就是寻找网络中的有联系的小团体，比较正式的说法是“成分”。通常将图论中最大的连通分量定义为“成分”，成分内部的各点之间必然有一条途径相连，而成分之外的点与成分内部的点没有联系。 1.概念连通分量是图论非常重要的一个概念。与它有一个相近的概念，叫连通图。对于初学者而言，很容易混淆这两个概念。（1）连通图是相对整体而言的，连通分量是相对局部子集而言。
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2024-01-30 01:37:46
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主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在实证问题研究中，为了全面、系
原创
2023-11-07 11:32:15
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# Android 分量检查更新教程
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助实现android组件更新
经验丰富的开发者->>小白: 确认流程并提供指导
小白->>经验丰富的开发者: 按照指导操作
```
## 2. 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --
原创
2024-05-09 03:21:54
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# IMF 分量重构的科普文章
## 引言
在信号处理与机器学习的领域，IMF（Intrinsic Mode Function）分量重构是一种重要的方法，主要用于处理非线性和非平稳信号。本文将介绍IMF的基本概念，如何使用Python来实现IMF分量重构，并提供相关的代码示例。最后，我们将通过流程图和序列图来概述整个过程。
## 什么是IMF
IMF是希尔伯特-黄变换（HHT）中的一个重要
【双连通分量】 一、边双连通分量定义 在分量内的任意两个点总可以找到两条边不相同的路径互相到达。总而言之就是一个圈，正着走反着走都可以相互到达，至少只有一个点。 二、点双连通分量的定义 参照上面，唯一的不同：任意两个点可以找到一个点不同的路径互相到达。也是一个圈，正反走都可以，至少为一个点。 三、边
原创
2021-08-03 09:09:59
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原创
2021-09-06 10:54:57
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