模型融合模型融合采用的的思想，即多个模型的组合可以改善整体的表现。集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。模型融合是kaggle竞赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式：1. 简单加权融合： 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean） 分类：投票（Voting） 综合：排序融合(Rank averag
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2023-10-16 07:15:26
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**OpenCV+Python实现医学影像拼接（一）**内容仅供参考首先是准备拼接的图片，（由于环境原因，本人裁剪的） 原图片为 我的思路是一二先拼接，三四再拼接，拼接后图片如下： 与原图像对比还是有较为明显的瑕疵：如拼接缝、底部内容模糊、旁边线条歪了等。以下是我的程序界面。 给大家介绍下我的环境把 win10，Python 3.7 opencv与contrib版本为4.5.5.62 这里我将一些
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2023-08-12 09:53:26
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前期预备 百度AI开放平台 # 账号注册 # 用你的百度账号登陆http://ai.baidu.com，百度AI开放平台。然后创建一个人脸识别应用， 你就会得到API Key 和 Secret Key，这我们等会代码里要用到， 因为每个账号的调用次数都是有限的，只能免费500次，且玩且珍惜。所以你们还是自己申请的好。 读接口开发文
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2024-08-21 20:06:41
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机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随
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2023-12-12 22:59:45
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提了好几天的人脸融合技术，今天终于被提上日程，该技术是基于之前介绍的技术基础上延伸得到的，如果之前没有了解过这两篇文章，建议提前看下，实现人脸识别、人脸68个特征点提取，或许这个 Python 库能帮到你！利用 OpenCV-Python 进行人脸 Delaunay 三角剖分(人脸检测核心技术之一)1，Image Morphing 介绍图像融合简单来说，通过把图像设置为不同的透明度，把两张图像融合
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2023-10-15 13:44:55
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数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。涵盖8大场景的数据清洗代码这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是：删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列
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2023-10-03 18:41:00
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文章目录前言opencv中的一个方法泊松融合图像梯度图像散度融合图像散度通过散度场进行图像重建泊松融合的一般逻辑 前言最近碰到一个项目上的难题，是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为，显微镜物镜的景深范围较小，可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内，所以想通过图像的融合，将不同景深上的多张图像进行融合，从而把这些物体都在同一张图像中对用户进行展示。opencv中的一个方法
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2024-01-03 22:56:41
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简介起源
信息融合(information fusion）起初被称为数据融合(data fusion），起源于1973年美国国防部资助开发的声纳信号处理系统，其概念在20世纪70年代就出现在一些文献中。在20世纪90年代，随着
信息技术的广泛发展，具有更广义化概念的“信息融合”被提出来。在美国研发成功声纳信号处理系统之后，信息融合技术在军事应用中受到了越来越广泛的青睐。20世纪80年代，
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2023-11-27 21:44:29
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目录一、什么是多模态二、为什么选用多模态三、如何实现多模态3.1、平衡融合3.2、加权融合3.3、堆叠融合3.4、注意力机制3.5、双向循环神经网络（Bi-LSTM）一、什么是多模态 多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。 &
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2023-11-08 23:59:27
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这款插件叫「OKPlus」，是一款免费的PPT插件. 这款插件，解决了我多年以来的一个难题，就是多张图片的融合问题。就是像下图这样的一种效果。我们准备两种照片，拼合在一起的时候，边界很明显。如果直接做背景会有些生硬。 解决这个问题，我们最开始的做法就是用两个渐变蒙版，来实现过渡。 但是这种方法，中间哪一块全是黑色，显得也有些生硬。 之前我都是用PS来解决这个功能，但是现在用这个okplus插件就可
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2023-11-08 17:13:34
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Python知识总结 一、python简介 1、Python简介 Python是一种解释型、交互式、面向对象、是初学者的语言。 2、python特点 ①易于学习 ②易于阅读 ③易于维护 ④一个广泛的标准库 ⑤互动模式 ⑥便携式 ⑦可扩展 ⑧数据库 ⑨GUI编程 ⑩可扩展性 3、python支持tab补全功能： >>> import readline,rlcom
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2023-08-09 15:21:45
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机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提
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2023-10-26 16:38:34
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译者：夏夜Pandas 是 Python 中处理数据的首选库，它使用起来很容易，非常灵活，能够处理不同类型和大小的数据，而且它有大量的函数，这让操作数据简直是小菜一碟。在30 秒内，完成你全部的标准数据分析，这就是用pandas进行数据分析产生的“奇迹”。1Pandas 基础之旅用 Python 处理过数据的人大概对 pandas 不陌生。如果想处理行或列排序的格式化数据，大多数情况下，你可以
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2024-06-03 08:52:26
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我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解Stacking,Bagging和Boosting有很多权威的好教程，所以不详细介绍)最早的Stacking思想早些年就有论文发表，但是应用Stacking方
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2023-10-26 15:54:37
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一、Python基础【Python诞生】1989年由龟叔创建（Guido van Rossum），脚本语言，简单易学。开发者对Python的目标：一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大；开源，以便于任何人都可以为它做贡献；代码像纯英语那样容易理解；适用于短期开发的日常任务；Python的设计哲学：优雅明确简单Python的格言：There should be one and preferably
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2023-08-11 10:13:36
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加班加点整理出来的Python库，希望看到此篇文章的各位小伙伴，都可以学好Python~一、数据处理python-nameparser # 解析人名，分解为单独的成分；
pyparsing # 通用解析器生成框架
tablib # 表格数据格式，包括，XLS、CSV，JSON，YAML；
python-docx # docx文档读取，查询和修改，微软Word 20
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2023-08-06 13:44:48
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图像加法运算1:借助Numpy库进行加法运算；运算方式为: 目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算 当像素值 <=255 时，结果图像1+图像2 eg: 120 + 48 =168 当像素值 >= 255 时，结果为对255取模的结果 eg: (255+56) %255=562:OpenCV加法运算；目标图像 = cv
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2023-07-03 10:32:04
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一、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图片的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和手机摄像头基本都带有图片自动全景拼接的功能，但是一般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单方向的移动取景以实现较好的拼接结果。这是因为拼接的图片之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现多张图片的自动拼合。1.2 基本原理
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2024-06-08 22:17:55
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一、背景有关高斯金字塔、拉普拉斯金字塔的相关背景知识可以参考OpenCV之图像金字塔与图像融合二、图像融合图像金字塔一个典型的应用就是图像融合。图像融合的实现步骤为：读入两幅大小相同的图像 img1 img2；构建 img1 img2的 高斯金字塔，层数根据需要设定（本实验为7层）；根据高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的关系，推出拉普拉斯金字塔的Li（也为7层，第一层大小和原图相同）；在拉普拉斯图层的每
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2024-04-25 21:01:12
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怎样才能让人声和伴奏很好的融合？这个问题不是一句两句就能说清楚的。今天，我要和大家分享一个小窍门，除去我们平时说的让不同的声音直接产生不协调因素的几个原因，还有一个：“音量”。音量其实是很容易忽略又很重要的一个因素，不同的乐器之间音量的配合，能够帮助你的歌曲在不同的音乐设备上转换。我们经常会遇到一些问题，就像我们听同一首歌用不同的耳机，或者从家里的音响拿到车里的音响时，好像某些乐器的声音就不一样了
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2023-10-25 20:07:10
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