串口打印 串口的使用在单片机开发过程中经常出现，因为他在显示数据和调试过程中特别的方便，使用起来也很简单。1.用STM32CubeMx配置串口串口1模式选择异步，不开启硬件控制流（串口通信分为同步通信和异步通信，他们往往和时钟有关。） 波特率：115200（一般工业上位9600，干扰小的话波特率
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2023-07-28 17:12:56
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最近要研究串口通信，其中用到了overlapped结构，一直不能理解，今天在网上看到有人这样解释overlapped，太经典的解释了。OVERLAPPED结构主要在一些重叠IO等异步操作中起作用。 即：你需要操作系统传递一批数据，于是填了一个overlapped的订单，订单上写着从哪里（数据的偏移位置）开始传输，于是你去干别的事去了。系统完成传输就打个电话（激活hEvent）叫你验收，你
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2023-07-11 15:57:46
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(一)MSP432串口介绍 MSP432P401R并没有专用的串口设备,要使用EUSC模块配置成UART模式,串口通信非常便捷易用,它在嵌入式设备中是最为常见的一种接口,在这里我们把MSP432的串口配置成8in1的模式,8位数据,1位停止位,没有流控选择,波特率为9600，发送方式是直接发送，接收方式是中断接收。 需要注意的是仅仅有EUSCA支持被配置成串口模式。(二)配置串口 首先打开TI
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2024-07-06 11:52:49
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目标检测难点概述目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-stage 两大类，前者以经典方法 Faster R-CNN 为代表，后者以 YOLO 和 SSD 为主要框架。近年来，两类最深刻
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2024-05-31 16:16:11
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论文题目：Augmentation for small object detection 文章目录论文题目：Augmentation for small object detection1.介绍1.1背景1.2 小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2 Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3 Copy-Paste
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2024-03-27 13:34:03
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小目标的检测性能较差的原因之一是：训练数据中小目标的再现性较差，因此，作者提出对小目标样本进行 Oversampling（过采样），然后在对样本里的小目标进行 Copy-Pasting（复制粘贴），以此来提供足够的小目标来和 anchor 进行匹配，以此实现提高小目标检测的性能。2.1 Oversampling在训练阶段对有小目标的图像进行Oversampling(过采样)，来
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2024-05-12 18:23:53
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论文：1.DeepBalance: Deep-Learning and Fuzzy Oversampling for Vulnerability Detection： 2.Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery： 3.POSTER: Vulnerability Discover
学习材料：论文：1.DeepBalance: Deep-Learning and Fuzzy Oversampling for Vulnerability Detection： 2.Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery： 3.POSTER: Vulnerability Dis
论文学习一：卷积神经网络中类别不平衡问题的系统研究翻译自论文：A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks摘要内容实验数据：MNIST、CIFAR-10、ImageNet不平衡问题解决方法：oversampling(过采样)、undersampling(欠采样)、two-phas
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2023-12-20 10:14:40
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引言关于不均衡数据（imbalanced data）的相关介绍和处理方法，可以参见处理不均衡数据（imbalanced data）的几种方法，本文主要介绍SMOTE过采样（SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique）处理不均衡数据。SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique，即合成少数类
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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# 实现 Spark 中的过采样
在处理不平衡数据集时，常常需要使用过采样（Oversampling）技术，以便提高模型的性能。Spark 提供了强大的数据处理能力，我们可以利用这个平台来实现过采样。本文将教你如何在 Spark 中进行过采样，主要包含以下流程：
| 步骤 | 实现内容 |
|------------|--------------
背景本质上是增加少类样本（数量少或者类型单一）的数量具体场景包括
少样本场景（如文本标注耗时耗力很难获取很多）分类任务中样本不均衡（note：常见方法-欠采样 ( undersampling ) 和过采样 ( oversampling ) 会对模型带来怎样的影响？)半监督训练（19年google半监督学习算法 UDA 可以看出[6]，文本数据增强技术可以用在无标签样本上，以构造出半监督训练所
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2023-10-10 20:51:34
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作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（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)而不够泛化(General)。SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分
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2023-09-28 15:33:37
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一、SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即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)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新
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2024-05-27 17:03:42
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一.smote相关理论(1).SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。SMOTE没有直接对少数类进行重采样，而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本。为了叙述方便，就假设阳性为少数类，阴性为多
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2023-08-08 08:56:55
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目录小目标检测数据方面Label Smoothing模型方面样本不均衡目标遮挡More小目标检测数据方面将图像resize成不同的大小对小目标进行数据增强，过采样策略oversampling，重复正样本数在图片内用实例分割的Mask抠出小目标图片再使用paste等方法常见的几种数据增强方法如下cutout：将图片区域随机扣除cutmix：将cutout扣除后的区域用同一batch中样本进行填充mi
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2024-05-22 22:58:17
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SMOTE原理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)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人
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2024-06-25 10:56:04
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# 用Python实现频谱过采样的入门指南
频谱过采样（Spectral Oversampling）是一种信号处理技术，用于提高信号分析精度。本文将通过分步介绍，帮助一位刚入行的小白开发者实现这一过程。我们将制定一个简单的流程，提供必要的代码，并附上详细的注释。
## 流程概述
创建频谱过采样的步骤可以概括为以下几个部分：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-26 03:43:25
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算法思想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)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成
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2024-01-27 19:38:08
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