本文将基于不平衡数
原创
2021-11-24 11:08:46
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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排序二叉树中存在一个问题就是可能会退化成一个链表，当只有左子树或者右子树有节点的时候，此时排序二叉树就像链表一样，但因为排序二叉树在插入查询的时候还要判断左右子树的问题，这样查询的效率反而变低，从而引出了平衡二叉树平衡二叉树又称平衡搜索树(Self-balance Binary Search Tree)又称AVL树，同时保证了查询和添加的效率。首先平衡二叉树是一颗排序二叉树，且它是空树或者他的每一
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2023-11-27 22:23:40
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8K，近年来多次被提及的一个词汇，无论是专业视频摄影团队，还是视频up主，以8K超高清分辨率视频采集将是大势所趋。对于视频创作者来说，8K超高清分辨率给予他们更多玩法空间和细节表现，拍摄时在8K摄像机中实现超采样4K，获得更细腻画质，在4K后期制作中，对画面裁切、视角捕捉等更为宽容。什么是超采样？超采样是指视频拍摄的一种采样技术，超采样是指采样数据超过输出数据的一种模式，通过更多的数据采集，之后通
超级采样是一个spatial 抗锯齿的一种方法，用于消除走样（锯齿和像素化的边缘）从电脑游戏上的渲染的图片或者其他的电脑程序中产生。不像现实中的物体有连续光滑的曲线，锯齿的产生是因为电脑显示给浏览者的是大量的正方形。这些“像素”都是一样大的，每个都有一种颜色。一条线只能被显示成像素的集合，因此出现了锯齿，除非是绝对水平或垂直的线。超级采样的目的是为了减少这种事情，从几个在像素中的实例进行颜色采样（
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2024-01-30 08:13:31
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图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样。数字化幅度值称为量化，数字化坐标值称为采样。本文主要讲解图像量化和采样处理的概念，并通过Python和OpenCV实现这些功能。一.图像量化处理1.概述所谓量化（Quantization），就是将图像
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2024-02-05 21:10:48
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# Python实现白平衡的指南
在图像处理领域，白平衡是一个非常重要的概念。合理的白平衡能够使图像中的色彩更加真实、生动。本文将教你如何在Python中实现白平衡，包括步骤、详细的代码实现以及相关的图示。
## 一、实现流程
实现白平衡的基本流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------------|------------
原创
2024-09-17 04:53:30
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# 用MCMC采样方法实现Python
## 简介
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种在概率统计领域中常用的方法，用于对概率分布进行采样。在机器学习、贝叶斯统计等领域中，MCMC方法被广泛应用于参数估计、模型选择等问题中。
本文将介绍如何用Python实现MCMC采样，并通过一个简单的例子演示其应用。
## MCMC采样原理
MCMC采样的核心思想是构建一
原创
2024-03-11 04:35:53
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采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布在音频频带之内
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2023-11-14 09:51:19
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1.白平衡的出现白平衡，顾名思义，即白色的平衡，由于人眼的适应性，在不同色温下，都能准确判断出白色，但是相机就差远了，在不同色温的光源下，图像会出现偏色，与人眼看到的颜色不一致，因此需要进行白平衡处理。在数码相机中，往往有ISP，这里面会做AWB（自动白平衡）处理。下面先来说说白平衡与色温，然后介绍一种简单的白平衡算法，并且考虑其硬件化实现。 白平衡后的图像看起来更真实，这里说的真实，是
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2023-11-27 19:02:38
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首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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# 如何用Python实现图片降采样
降采样是图像处理中的一项基本技术，旨在减少图像的像素数量，以便降低图像的大小、提高处理效率或优化算法性能。在这篇文章中，我们将逐步了解如何使用Python实现图片的降采样。
## 流程概述
以下是实现图片降采样的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|-------------------
在数据分析和模型评估中，bootstrap样本采样是一种非常流行且有效的统计方法。通过重复从原始数据集中抽取样本，bootstrap方法可以帮助我们评估统计量的分布，进而进行不确定性分析、置信区间估计等。本文将讲解如何在Python中实现bootstrap样本采样的具体过程。
```mermaid
flowchart TD
A[准备原始数据集] --> B{选择采样次数}
B -
前言 本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案，同时给出一个使用TCPROS进行图像传输的一个例子，使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin，这个插件使得Qt“新建项目”和“新建文件”选项中出现ROS的相关选项，让我们可以直
降采样： 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。
在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若
R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域
，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就
可以提高系统的信噪比。 滤
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2024-02-12 19:58:29
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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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# Python 实现信号升采样指南
在数字信号处理（DSP）中，升采样是一种提升信号采样率的方法。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现信号升采样的过程。对于刚入行的小白开发者，下面的步骤将帮助你逐步掌握信号升采样的概念与实现方法。
## 实现升采样的流程
我们将通过以下几个步骤来实现信号的升采样。下面是整个过程的简要流。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 06:40:33
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数据分析与预处理查看样本数据是否均衡 样本不均衡解决方案（1）下采样让正常样本和异常样本数据一样少。 缺点：原始数据很丰富，下采样过后，只利用了其中一小部分。（2）过采样让异常样本和正常样本一样多。 缺点：异常数据是造出来的。特征标准化数据特征决定结果的上限，而模型的调优只决定如何接近这个上限 特征标准化就是希望数据经过处理后得到的每一个特征的数值都在较小范
在编写重采样图像时，可以使用GDAL来读写图像，然后自己编写重采样算法（最邻近像元法，双线性内插法，三次立方卷积法等）【关于这采样算法有时间我会单独写一篇文章来说明原理的】将计算的结果写入图像中来实现。
在GDAL的算法中，已经提供了五种重采样算法，其定义如下（位置gdalwarper.h 的46行）：/*! Warp Resampling A
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2024-08-02 21:53:44
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文章目录数据不平衡类别不平横会影响模型的效果如何解决 数据不平衡很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。不平衡程度相同的问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。可以把问题根据难度从小到大排个序：大数
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2024-01-28 14:38:32
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