NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵。安装首先需要安装python，直接从官网下载安装包进行安装即可。然后使用pip命令安装numpy，命令如下：pip install numpy数据类型numpy是用来做矩阵处理的，矩阵中的数据类型如下：类型描述bool用一位存储的布尔类型（值为TRUE或FALSE）inti由所在平台决定其精度的整数（一般为in
因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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什么是锁升级(锁膨胀)？JVM优化synchronized的运行机制，当JVM检测到不同的竞争状态时，就会根据需要自动切换到合适的锁，这种切换就是锁的升级。升级是不可逆的，也就是说只能从低到高，也就是偏向-->轻量级-->重量级，不能够降级锁级别：无锁->偏向锁->轻量级锁->重量级锁java对象头synchronized用的锁存在Java对象头里，Java对象头里的
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2024-02-03 22:07:22
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# Java 实现图像膨胀与腐蚀
在数字图像处理中，膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种常用的形态学操作。它们通常用于图像的前处理、噪声去除以及特征提取等任务。其中，膨胀的功能是通过增加图像中对象的大小来增强物体的表现，而腐蚀则是通过减少图像中对象的大小来去除小的噪声。
本文将介绍如何使用 Java 实现图像的膨胀和腐蚀，并给出相应的代码示例。
## 图像膨胀与腐蚀的基本原
温故而知新，可以为师矣。—《论语》 它的意思是：“温习旧知识从而得知新的理解与体会，凭借这一点就可以成为老师了PS: 如果觉得本文有用的话，请帮忙点赞，留言评论支持一下哦，您的支持是我最大的动力！谢谢啦~栅栏(Barrier)类似于闭锁，他能阻塞一组线程直到某个事件发生后再全部同时执行。CyclicBarrier 字面意思是回环栅栏，回环的意思是它能够被重复利用，当然前提是在所有线程释放了以后。
一、概述 案例：使用膨胀dilate和腐蚀erode操作来操作图形 用途：图像的形态学操作主要用在图像的预处理阶段。例如：对身份证进行切割时。在对身份证进行灰度-->模糊 >黑白分割后可对图像进行膨胀操作让文本进行黏连，然后再利用图像分割技术就身份证文字的块状区域进行分割。 二、图片示例 原图 膨胀 ...
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2021-10-09 11:24:00
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# Java实现图像腐蚀膨胀
## 引言
图像处理是计算机视觉领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行各种操作和处理。图像腐蚀和膨胀是图像处理中常用的基础操作，它们可以用于图像分割、边缘检测和形态学处理等应用。本文将介绍如何使用Java实现图像腐蚀和膨胀，并给出相应的代码示例。
## 图像腐蚀和膨胀原理
图像腐蚀和膨胀是形态学处理的基本操作，它们基于结构元素对图像进行局部区域的操作。图像腐
原创
2023-12-28 03:44:39
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多因子探索分析与可视化
一、假设检验与方差检验import numpy as np
import scipy.stats as ss
1.正态检验
H0:服从正态分布
H1:不服从
norm_dist=ss.norm.rvs(size=20) #符合标准正态分布的20个数
ss.normaltest(norm_dist) #检
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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字符串函数add()：对两个数组的逐个字符串元素进行连接。 multiply()：返回按元素多重连接后的字符串。 center()：居中字符串。capitalize()：将字符串第一个字母转换为大写。title()：将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写。lower()：数组元素转换为小写。upper()：数组元素转换为大写。split()：指定分隔符对字符串进行分割，并返回
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2024-03-25 09:36:20
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腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。膨胀膨胀就是求局部最大值的操作，从图像直观看来，就是将图像光亮部分放大，黑暗部分缩小。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<op
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2024-09-24 10:25:26
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膨胀Dilation原理：为了通过该结构元素计算二进制输入图像的膨胀，我们依次考虑且只考虑输入图像中的每个背景像素（黑色像素）。对于每个背景像素（我们将其称为 输入像素），我们将结构元素叠加在输入图像的顶部，以使结构元素的原点与输入像素位置重合。如果结构元素中的至少一个像素与下面图像中的前景像素重合，则将输入像素设置为前景值。但是，如果图像中所有对应的像素均为背景，则输入像素保留为背景值
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2024-02-04 21:04:07
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# 方差膨胀因子 (VIF) 在 Python 中的实现
方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是多重共线性分析中一个重要的工具，它可以帮助我们检测模型中自变量之间的多重相关性。当 VIF 值较高时，表明该自变量与其他自变量有较强的线性关系，从而影响模型的估计性能。在本文中，我们将介绍如何在 Python 中计算 VIF 值，并通过实例展示其应用。
##
原创
2024-08-01 05:31:07
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一、膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀（Dilating and Eroding）是基本的形态学操作。在OpenCV中定义了erode和dilate函数完成相应的功能。膨胀和腐蚀主要作用有三：去除噪声；将分离的部分邻近连接起来；将密布的像素形成一块整体。膨胀操作也类似于线性滤波，不过使用的是最大值滤波器，以kernel范围内的最大值代替中心点。相反地，腐蚀操作使用的是最小值滤波器。 下面来看看在Ope
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2024-05-16 01:18:07
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原标题：Java架构之路(多线程)synchronized详解以及锁的膨胀升级过程synchronized是jvm内部的一把隐式锁，一切的加锁和解锁过程是由jvm虚拟机来控制的，不需要我们认为的干预，我们大致从了解锁，到synchronized的使用，到锁的膨胀升级过程三个角度来说一下synchronized。锁的分类java中我们听到很多的锁，什么显示锁，隐式锁，公平锁，重入锁等等，下面我来总结
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2023-10-30 20:59:03
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有一家公司淘汰了一批落后的设备。 董事长说：“这些设备不能扔，找个地方放起来。”于是专门为这批设备修建了一间仓库。 董事长说：“防火防盗不是小事，找个看门人。”于是找了个看门人看管仓库。 董事长说：“看门人没有约束，玩忽职守怎么办?”于是又派了两个人过去，成立了计划部，一个负责下达任务，一个负责制订计划。 董事长说：“我们必须随时了解工作的绩效。”于是又派了两个人过去，成立
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2022-07-20 19:10:37
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1.旋转
1 //旋转 2 int size = sqrt(p_img->width/2* p_img->width/2+ p_img->height/2* p_img->height/2); 3 IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(size*2, size*2), IPL_DEPTH_8U, 3); 4 RgbI
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2012-12-12 13:29:00
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1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值，腐蚀就相反。这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪。本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子。膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型：1 // 膨胀函数
2 void cvcvDilate (
3 IplImage *src, //
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2024-05-02 23:04:38
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