实际效果对比： 原图 NLM 滤波效果图(在我机器上瞬时的 fps 达到了 205 左右)： NLM 滤镜效果 算法原理简介：非局部均值滤波(Non Local Means)算法其出发点是——在同一幅图像中对具有相同性质的区域进行分类并加权平均得到的图片，应该降噪效果也会越好。意味着它使用的是图像中的所有像素(实际上为了节省计算量，是一个搜索窗口区间内的所有像素)，这些像素根据
文章目录一、算法原理二、代码实现一、算法原理非局部均值滤波(Non-Local Means,NLM)是Buades等人于2005年在论文“A non-
原创
2022-08-24 21:41:32
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**标题：使用R语言中的nlm约束实现非线性优化**
**摘要：**非线性优化是在约束条件下寻找函数局部最优解的过程，是许多领域中重要的问题。R语言中的nlm函数提供了一种用于求解非线性优化问题的简单方法。本文将介绍nlm函数的基本用法和在约束条件下求解非线性优化问题的技巧，并通过示例代码来帮助读者更好地理解和应用nlm函数。
**关键词：**R语言；非线性优化；nlm函数；约束条件
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原创
2023-08-12 10:53:58
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一.NFS基本概述1.定义：NFS是Network File System的缩写及网络文件系统，主要功能是通过局域网让不同的主机之间可以共享文件或者目录. NFS系统和windows网络共享,网络驱动器类似，只不过Windows用于局域网，NFS用于企业集群集群架构中。2.运用NFS服务进行数据存储的意义：实现多台服务器之间的共享实现多台服务器之间的数据的一致3.本地文件操作方式： 当用户执行mk
NFS(网络文件系统） NFS（Network File System）即网络文件系统，是FreeBSD支持的文件系统中的一种，它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，就像访问本地文件一样。一 安装并且开启nfs服务首先我们在服务端进行操
NPM 使用介绍NPM是随同NodeJS一起安装的包管理工具，能解决NodeJS代码部署上的很多问题，常见的使用场景有以下几种：
- 允许用户从NPM服务器下载别人编写的第三方包到本地使用。
- 允许用户从NPM服务器下载并安装别人编写的命令行程序到本地使用。
- 允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到NPM服务器供别人使用。
可以通过输入 "npm -v" 来测试是否成功安装。 命令提示窗口
目录创建任务创建learner训练、预测和性能评价 本篇主要介绍mlr3包的基本使用。一个简单的机器学习流程在mlr3中可被分解为以下几个部分：创建任务 比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型） 比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用mtcars数据集创建一个回归任务，结果变量（或者叫因变量等等）是mpg。# 首先加载数据
data(
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2023-06-21 22:14:07
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1、DLRDynamic Language Runtime（动态语言进行时），C# 4 的动态功能是其中的一部分。它是添加一系列服务到CLR中，允许添加动态语言，如Ruby 和 Python，使得C# 具备和这些动态语言相同的动态功能。位于System.Dynamic 和 System.Runtime.Complier-Services名称空间里的几个类中。IronRuby 和 IronPytho
OpenCV 学习（几种基本的低通滤波）对图像进行滤波处理是图像处理中最常见的一种操作类型。而这其中低通滤波（也可以叫做平滑）有事各种滤波处理中最常用的。这里就简单写写 OpenCV 中提供的几种低通滤波方法。均值滤波这种滤波方法就是取一个像素的邻域内各像素的平均值作为滤波结果。比如下面这个例子:cv::blur(image, result, cv::Size(7, 7), cv::Point(-
最近要修改Faster R-CNN中实现的GPU版的NMS代码，于是小白的我就看起了CUDA编程，当然也只是浅显地阅读一些教程，快速入门而已，所以具体需要注意的以及一些思想，大家移步在了解了CUDA编程的核心思想后，我们便可以开始阅读nms_kernel.cu文件了，先直接上源码（部分简单的已经注释），如下：// ------------------------------------------
1. 读取压缩文件con =gzfile("nm.1003a.443438.tar.gz");
readLines(con, n = 10);
close(con); # 列举一个压缩包中有些什么文件（以及这些文件的大小日期等信息）
read.table(pipe("zcatnm.1003a.443438.tar.gz
前言之前讲了MTM（多锥形窗谱估计）的相关原理，现在来分析一下它的R语言的实现，这个实现是提出人的学生写的，和matlab的实现进行对照分析，加深理解，提高大家对这门技术的掌握程度，解析的顺序依旧是从下至上，先从简单的子程序，最后到复杂的主程序。 目录 前言目录子函数：spec.mtm.dpss子函数：dpssHelper 子函数：spec.mtm.dpss使用slepian窗序列计算多窗口谱估
基本 一、数据管理vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表
data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列
rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unli
Nomogram，也常称为诺莫图或者列线图，在医学领域的期刊出现频率越来愈多，常用于评估肿瘤学和医学的预后情况，可将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。数据准备 使用TCGA-LIHC队列的临床数据，简单处理后进行示例分析：## 载入R包
library(rms)
library(survival)
## 读取LIHC数据
LIHC <- read.csv("TCGA-L
NLM6xx 是一台低功耗的多通道无线采发仪， 内置电池可独立工作数年。得益于我公司的传感测量、无线通讯、功耗控制等技术累积，设备平均功耗低至微安级别。 NLM6xx 有自动定时启动和随时无线唤醒两种工作模式。可定时启动或者使用无线读数仪将其唤醒采集传感器数据并经 LoRA 无线发送。多达 16 通道的传感器接口，最多可连接 8 个振弦、8 个温度或者模拟信号（电压/电流/差分）。内置大容量存储器
原创
2022-11-16 15:44:57
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一、预训练语言模型体系初印象1.预训练模型体系随着预训练模型被提出，自然语言处理领域有了突飞猛进的发展，通过在大规模文本中训练通用的语言表示，并用微调的方式进行下游任务的领域适应，绝大多数的自然语言处理任务都可以使用这种范式取得良好的效果。根据不同的分类方法可以将目前的预训练模型发展和体系如下图所示：2.Huggingface TransformersHuggingFace 是一家专注于自然语言处
NLM5系列中继采集采发仪常见问题
1.UART 通讯问题
使用 UART 接口时一定要确认收发双方的通讯参数完全一致，包括通讯速率、数据位、校验位、停止位参数。NLM 在上电时会主动输出设备基本信息，若与之连接的上位机可以正常接收到基本信息则说明通讯参数正确，若无法收到或者接收到“ 乱码” 则应修改上位机通讯参数，默认情况下 NLM 的通讯参数为115200,N,8,1。
2. 参数访问相关问题
原创
2022-07-14 14:32:12
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AINLP公众号作者，也是知识星球“AINLP芝麻街”的嘉宾太子长琴同学发布了一个开源项目：https://github.com/hscspring/NLM：MemoryforKnowledgeGraph,usingNeo4j.知识图谱存储与查询。以下是来自他博客的中文介绍，感兴趣的同学欢迎一起探讨。项目地址：https://github.com/hscspring/NLM博文地址：https:/
原创
2021-03-28 21:51:52
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工程监测NLM5无线中继采集发送仪的工作模式
NLM5xx 有自动定时启动和随时无线唤醒两种工作模式。可定时启动或者使用无线读数仪将其唤醒采集传感器数据并经LoRA 无线发送。多达 16 通道的传感器接口， 最多可连接 16 个振弦、温度或者模拟信号（电压/电流）。内置大容量存储器，可做为传感数据记录仪定时存储传感器数据。 预留外部宽电压充电接口，可连接太阳能电池板或者电源适配器为内部电池充电。
原创
2023-05-15 13:16:14
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工程监测NLM5无线中继采集发送仪的工作状态
工作于超时休眠模式的无线中继采集发送仪有三种状态机（待机、空闲、停机）。
待机状态： NLM5xx 加电启动后的默认状态，在此状态下， NLM5xx 连续的侦听 LoRA-A 和 LoRA-B 是否接收到了有效的前导码①信号（时间间隔约 10mS），当接收到时切换至接收模式直到数据接收完毕。
空闲状态： 处于待机状态的无线中继采集发送仪运行时长超过 T
原创
2023-05-16 11:10:42
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