摘 要题库、试卷建设是教学活动的重要组成部分，传统手工编制的试卷经常出现内容雷同、知识点不合理以及笔误、印刷错误等情况。为了实现离散数学题库管理的信息化而开发了离散数学题库管理系统。该系统采用C/S 模式，前台采用JAVA（JBuilder2006），后台采用SQLServer2000数据库。本文详细论述了系统总体设计思想、数据库设计以及功能模块设计等。应用软件工程中的瀑布开发模型，开
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。
类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产
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2023-11-01 14:34:45
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import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
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2018-12-14 09:16:00
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Alias采样过程分析 学习来源： 1、时间复杂度O(1)的离散采样算法——Alias method 2、Alias采样算法 程序实现 import numpy as np def alias_setup(probs): K = len(probs) q = np.zeros(K) J = np.z ...
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2021-08-30 22:46:00
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前言Metropolis 采样算法解决的问题是：从一个复杂的目标分布获取近似的样本。马尔科夫链概念描述X是一个随机变量，其可能的取值来自于集合，X在离散时刻t的取值为Xt 。若X 随时间变化的转移概率仅仅依赖于其当前时刻的取值Xt，即那么随机变量 X 随时间变化的过程是一个马尔科夫过程，X 在[0，t]时间内随时间变化生成的序列 (X0,X1,⋯,Xt) 就是一个马尔科夫链。转移概率矩阵设随机变量 X在任意时刻t+1的取值为 si 的概率为 πt+1i，即 πt.
原创
2021-08-13 09:35:12
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我在前面的文章《音频开源代码中重采样算法的评估与选择 》中说过sinc方法是较好的音频重采样方法，缺点是运算量大。https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/ 给出了sinc方法的原理文档和软件实现。以前是使用这个算法，没太关注原理和实现细节。去年（2020年）由于项目的需要和组内同学把这个算法的原理和软件实现细节搞清楚了。本文先讲讲sinc方法的原理，后面文
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2023-09-16 01:02:02
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1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
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2023-11-17 21:37:29
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# Java 实现傅里叶采样算法
傅里叶变换是一种非常重要的数学工具，广泛应用于信号处理、图像处理以及其他多个领域。傅里叶采样算法则是对信号进行采样并分析其频率特性的一种方法。对于刚入行的小白来说，学习如何在Java中实现傅里叶采样算法是一个很好的开始。本文将详细介绍该过程，包括所需的步骤、代码实现和注释。
## 整体流程
我们可以将实现傅里叶采样算法的过程分为以下几个步骤：
| 步骤
[摘要]一、实验目的 在掌握相关基础知识的基础上，学会自己设计实验，学会运用MATLAB语言编程，并具有进行信号分析的能力。音频信号是一种连续变化的模拟信号，计算机只能处理和记录二进制的数字信号，由自然音源而得的音频信号必须经过采样、量化和编码，变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。通过本实验了解模拟信号采样和重构的完整过程，加深对采样定理的理解。 二、实验内容 (1) 借助声卡等
任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语： counter就是w的词频。 于是我们将该线段公平地分配了： 接下来我们只要生成一个0 1之间的随机数，看看落到哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了，很公平。 但怎么根据
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2021-06-06 19:55:52
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# Python FPS采样算法科普
在数据处理、计算机视觉以及实时系统中，帧率（FPS，Frames Per Second）采样是一项重要的技术。通过FPS采样，我们能够从视频流或时间序列数据中提取出最具代表性的帧（或时间点），以降低处理复杂度，同时保留关键信息。在这篇文章中，我们将深入探讨FPS采样算法，并提供Python代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是FPS采样？
原创
2024-09-16 06:33:28
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不平衡数据采样方法整理在实际的分类问题中，数据集的分布经常是不均衡的。虽然不均衡的数据在分类时常常能得到较高的分类准确率，但对于某些情况而言，准确率的意义并不大，并不能提供任何有用的信息。 从数据层面上而言，对于不平衡数据主要通过重采样的方法对数据集进行平衡。重采样方法是通过增加小众训练样本数的上采样和减少大众样本数的下采样使不平衡样本分布变平衡，从而提高分类器对小众的识别率。1.上采样（1）朴素
重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样（减少像素的数量）时，将从图像中删除一些信息。当向上重新取样（增加像素的数量或增加像素取样）时，将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取
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2024-01-28 14:38:43
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关于Alias Method的介绍的比较好的是一个外国Blog： Darts, Dice, and Coins: Sampling from a Discrete Distribution，以下的介绍也主要参考这篇Blog里的算法。 问题：比如一个随机事件包含四种情况，每种情况发生的概率分别为： 12,13,112,11212,13,112,112，问怎么用产生符合这个概率的采样方法
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2024-08-11 17:08:03
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1 原始视频信息通过ffmpeg -i命令查看视频基本信息ffmpeg -i example2.mp4
ffmpeg version 6.1-essentials_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
built with gcc 12.2.0 (Rev10, Built by MSYS2 projec
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2024-10-19 10:42:52
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一、应用场景 在基于用户兴趣召回物品时，每个用户都有兴趣标签，有时候可能兴趣标签非常多，每一个标签都有计算出来的权重，从高到底进行排序。在进行推荐的时候，我们到底基于哪些兴趣标签进行推荐呢，只选取topN的吗，还是全部？如果只选取topN的，那每次推荐结果都比较相似，而且权重低的兴趣标签似乎得不到推荐；如果按照全部标签进行推荐，可能计算量会非常大。 这个时候可以加权采样方式筛选用户的兴趣标签，
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2022-09-11 20:08:58
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# 了解Python中的降采样PIP算法
在数据处理和分析中，降采样是一项重要的技术，它可以有效减少数据的大小并在一定程度上保持数据的特征。而PIP（Pre-emphasis Inverted Pyramid）算法是一种高效的降采样方法，尤其在处理时间序列数据时表现出色。本文将介绍PIP算法的基本原理，并通过Python代码示例来实现降采样。
## 什么是降采样？
降采样是指在信号处理中将原
原创
2024-10-20 05:37:07
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# 最远点采样算法（FPS）在 PyTorch 中的应用
最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）是一种广泛使用的点采样算法，旨在从给定的点集中选择一组点，使得这些点在空间中尽可能地相隔较远。这种方法尤其适用于计算机视觉、机器人学以及三维重建等领域，有助于在不等密度的数据中提取重要特征。在本篇文章中，我们将介绍最远点采样算法的基本原理，并提供一个在 PyTorch
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛
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2019-07-01 23:46:00
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