我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改，如果要在第一时间知道哪些数据被修改过，通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件，我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面，我们以在Excel 2019中操作为例来说明。 1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记
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2023-11-11 23:39:31
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
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2023-11-20 10:41:28
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# Python 变点检测入门指南
变点检测（Change Point Detection）是数据分析中的一个重要领域，特别是在时间序列分析中。本文将带领刚入行的开发者实现Python中的变点检测。我们将分步进行，最终完成一个简单的变点检测模型。
## 整体流程
为了更清晰地理解整个过程，下面是我们要进行的步骤表：
| 步骤 | 描述
iamlaosong文我们经常需要监督Excel工作表中单元格的值是否变化，例如我们客服有一个报表要通报，报表的内容来自很多地方，需要将这些数据复制到这个表中，由于数据较多，为了防止有遗漏，希望更新后的数据有个标志，这样没有更新的就一目了然了。为此，很自然就会想起利用Worksheet_Change事件完成。当工作表任何单元格发生变化时就会激活这个事件。另一个事件函数Worksheet_Selec
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2024-03-18 09:02:16
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文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
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2024-02-19 14:28:32
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一，原图二，腐蚀和膨胀# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
# opencv里所说的腐蚀，膨胀是针对白色区域，腐蚀是缩小白色区域，膨胀是扩大白色区域
img = cv2.imread('D:/2.jpg', 0)
# OpenCV定义的结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT
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2024-09-28 19:03:36
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异常点检测算法（二）矩阵分解 前面一篇文章《异常点检测算法（一）》简要的介绍了如何使用概率统计的方法来计算异常点，本文将会介绍一种基于矩阵分解的异常点检测方法。在介绍这种方法之前，先回顾一下主成分分析（Principle Component Analysis）这一基本的降维方法。（一）主成分分析（Principle Component Analysis）对高维数据集合的简化有各种各样的原因，例如：
您请细品!!!处理过程可能较为繁琐,但是精度指标很具有代表性!!! 对多时相影像进行精度评估，通常都是使用混淆矩阵求其精确率、漏检率和虚警率；但是要想使用混淆矩阵求上述指标一般都需要知道参考图，也就是在变化检测前知道变化
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2024-07-21 09:20:06
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时间序列变点检测https://zhuanlan.zhihu.com/p/354342827
原创
2021-06-29 14:15:10
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"""Reference:https://techrando.com/2019/08/14/a-brief-introduction-to-change-point-detection-using-python/https://github.com/kperry2215/change_point_detection"""import numpy as npimport pandas as pdim
原创
2022-07-18 11:09:07
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背景1、传统的按键检测使用阻塞式延迟去抖动，容易造成CPU浪费。2、对于输入动作容易造成重复，引发混乱（假设我按住一个按钮，得到了111111111111111111111111111的结果）因此，我们引入通过检测跳变来间接检测输入按键的检测。原理很简单：1、初始化一个flag，给定默认值。2、按下按钮以后，电平发生变化，同时让flag置到某个状态。3、在还没松开按键之前，系统将定期检测（检测间隔
概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯0. 前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学的详细生平在这里。以下摘一段 wikipedia 上的简介：
Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images该篇论文利用Siamese网络作为特征提取网络，为了利用像素点之间的信息关系添加了KNN算法用来提高变化检测性能。由于本篇论文提出时间较早，很多方法已经不适用，但其思想指的借鉴。 该篇论文提出的损失函数添加了频率用来解决数据不平
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2024-01-05 22:36:38
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文章目录环境准备和数据预处理第一步 探索性分析第二步：基准模型 - 不使用外生变量的单变量预测第三步：改进模型 - 单变量预测与外生变量第四步：评估模型第五步：简约模型 - 有限外生变量的单变量预测第六步：进行未来预测第六步A：使用预测获取未来外生变量的值第六B步：加载模型并对目标变量进行未来预测第七步：自动机器学习第七A步：使用内生变量和外生变量进行单变量自动机器学习 在这组笔记本中，我们将
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2024-06-18 10:42:40
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作者，AI天才研究院（AI Genius Institute）的高级研究员，同时也是《禅与计算机程序设计艺术》（Zen And The Art of Comp
零之前言这一章的数学我真的有点看不懂，没有认真专研过，所以，这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置，然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取，一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道，如果没有角点的搜寻图，纯色搜寻很容易搜索到其他的东西，那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢？尝试移动一下这三个框，就很容易知道结果了。二.Harris
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2023-10-24 00:40:02
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手机屏幕消费者使用手机时最先接触的一环，承载着画面显示和触控操作，手机屏幕的大小、亮度、刷新率、对比度等等都影响着消费者的使用体验。手机屏幕性能也成为各手机品牌之间差异化的体现和竞争的关键性因素。手机屏幕分为LCD屏幕和OLED屏幕两种，在制造完成后，都需要经过专业的性能测试，才能得以应用，为了避免劣质屏幕流入市场，在手机屏幕测试中，要选择专业的测试仪器和模组，例如大电流弹片微针模组。
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2023-12-13 23:20:28
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自我理解贝叶斯算法也就是通过概率来判断C是属于A类还是B类，下面是具体代码（python3.5 测试通过）文字流程解释一波 1 ） 加载训练数据和训练数据对应的类别 2） 生成词汇集，就是所有训练数据的并集 3） 生成训练数据的向量集，也就是只包含0和1的向量集 4） 计算训练数据的各个概率 5） 加载测试数据
文章目录贝叶斯与近似贝叶斯KL散度变分贝叶斯平均场变分族(mean-field variational family)MCMC黑盒变分推断(BBVI)参考 贝叶斯推断的优势在于可以结合一些我们已知的先验信息。对于复杂的一些问题建模也非常灵活，很适合用于应用统计方面的工作。但是贝叶斯模型有一些问题，如果用传统的MCMC来求的话速度会非常慢，而现今问题的数据量和维度都比较大，在这样的问题上做贝叶
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2024-03-01 13:31:28
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一 理解描述： 离群点检测，是发现于大部分其他对象显著不同的对象。大部分分析都会把这些差异信息丢弃，然而在一些场景中，这些数据可能存在巨大的价值应用范围： 诈骗检测；贷款审批；电子商务；网络入侵；天气预报等领域二 离群点成因及类型成因： 数据取值来源不同；自然变异造成；数据测量不准；收集误差 离群点的类型：分类标准分类标准分类描述数据范围全局离群点和局部离群点离群特征是从局部和总体来看的，可用二维
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2023-11-05 07:47:04
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