| 图像处理知识库图像测量技术综述摘要：图像测量技术是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术。图像测量该技术把图像作为信息传递的载体，依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究，得到需要测量的信息，目前已经成功应用于几乎所有的领域。本文简要地介绍了图像测量技术的历史背景，详细地总结了视频测量系统硬件和软件的发展现状
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2024-10-12 19:22:03
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# 深度学习模型在波形去燥中的应用
波形是信号处理中的一种重要表现形式，广泛应用于音频信号、医学信号（如心电图）等领域。然而，这些波形往往会受到噪声的影响，导致数据不够准确，从而影响后续的分析和决策。近年来，深度学习技术的快速发展为波形去燥提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习模型来对波形进行去燥，并提供一个简单的代码示例。
## 波形去燥的基本概念
波形去燥是通过某种方法将噪声从信
原创
2024-11-01 06:43:55
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主流深度学习模型总结
深度学习是解决问题的一系列模型与方法。主流的深度学习模型有CNN、RNN（LSTM）、transformer、VAE、GAN等。但深度学习模型不是深度学习领域中唯一的研究方向，且不一定是最重要的研究方向。除了模型之外，比较重要的还有优化算法、损失函数、采样方法等。CNN 卷积神经网络基本原理卷积层 – 主要作用是保留图片的特征池
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2023-09-25 22:15:51
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# 使用SVD进行去噪处理
奇异值分解（SVD）是一种强大的数学工具，广泛应用于数据分析、图像处理和信号处理等领域。通过将数据矩阵分解成奇异值，可以有效地去除噪声。本文章将介绍如何在Python中使用SVD进行信号去噪处理，并提供相应的代码示例。
## 什么是SVD？
奇异值分解是将一个矩阵 \(A\) 分解为三个矩阵的乘积：
\[ A = U \cdot S \cdot V^T \]
主要分享Python 及Django教程以及相关的博客参考书目：《大话数据结构》一、排序的基本概念和分类所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序的稳定性：
经过某种排序后，如果两个记录序号同等，且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变，则称所使用的排序方法是稳定的
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2024-09-13 20:48:48
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# JAVA高德轨迹去燥：一种有效的轨迹数据清洗方法
在现代社会，位置数据的准确性至关重要，尤其是在导航、物流、出行等领域，如何针对应用需求对轨迹数据进行去燥处理，是每个开发者需要面对的问题。本文将探讨如何使用Java对高德轨迹数据进行去燥处理，并提供详细的代码示例。
## 什么是轨迹去燥？
轨迹去燥是指通过一定算法对震荡、错误或冗余的轨迹数据进行处理，以提高数据的准确性和可用性。噪声通常来
# 深度学习图像去噪方法
在数字图像处理中，噪声是影响图像质量的重要因素。噪声可以来自不同的来源，比如传感器噪声、传输噪声等。为了解决这一问题，研究者们提出了多种图像去噪方法，其中深度学习作为近年来的新兴技术，展现出了良好的效果。本文将介绍深度学习在图像去噪中的应用，并提供相关代码示例，帮助您理解这一技术的实现过程。
## 1. 图像去噪基本概念
图像去噪（Image Denoising）是
原创
2024-10-28 05:48:55
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# pytorch svd去噪
## 引言
在现实世界中，我们经常会遇到噪声干扰的情况。噪声的存在会对数据分析和模型建立产生不良影响，因此去噪是数据处理的重要任务之一。而SVD（奇异值分解）是一种常用的线性代数方法，可用于处理噪声数据。本文将介绍使用pytorch库中的SVD方法进行去噪的流程，并提供相应的代码示例。
## SVD简介
奇异值分解（Singular Value Decomp
原创
2023-12-29 03:39:24
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1.空间过滤器如果说按照属性筛选要素是带有数据库特征的话，那么，根据空间位置的筛选就是纯GIS了。在OGR中，使用了Spatial filters（空间过滤）这一术语表征这一功能。OGR提供的空间过滤功能有两种，一种是SetSpatialFilter(geom)—过滤某一类型的Feature，如参数中的Polygon，效用就是选出Layer中的所有Polygon覆盖的要素（注意，只要相交即可，不必
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2023-10-19 00:23:40
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本文长度为1857字，预计阅读5分钟前言在使用OpenCV进
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2022-11-09 13:37:08
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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友友车友模拟学车软件2013是针对个人用户开发的一套汽车驾驶模拟训练系统的配套软件，该软件采用了三维地形模块，利用计算机三维虚拟仿真技术，能够产生逼真的三维立体的道路驾驶场景，从而让用户更好的学习驾驶技术，更好的通过驾照考试。友友车友模拟学车软件目前拥有基础知识、基础训练、场地驾驶、综合训练4大模块，涉及的内容包括直角转弯、起伏路、百米加减档、倒车入库、起步停车、定点停车、调头练习、单双边桥等等场
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2024-01-14 08:35:03
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目录一、特征值分解（EVD） 二、奇异值分解（SVD） 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。一、特征值分解（EVD）如果
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2023-12-10 10:02:05
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的矩阵分解算法，这里对SVD原理 应用和代码实现做一个总结。3 SVD代码实现SVD>>> from numpy import *
>>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]])
>>> U
array
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2023-06-19 15:01:40
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注：在《SVD（奇异值分解）小结 》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如果大家还不明白它的原理，可以去看看《SVD（奇异值分解）小结 》1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)的实数矩阵\(A\)，我们可
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2023-07-05 12:35:21
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，后面简称 SVD）是在线性代数中一种重要的矩阵分解，它不光可用在降维算法中（例如PCA算法）的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语
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2023-05-23 19:26:47
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1.SVD SVD: Singular Value Decomposition,奇异值分解SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。假设我们现在有一个矩阵M(m×n)，如果其存在一个分解：M = UDVT 其中，U（m×m，酉矩阵，即UT=U-1）； D（m×n，半正定矩阵）； VT（n×n，酉矩阵，V的共轭转置矩阵）；这样的
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2023-12-01 12:17:14
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改进点(跟Funk-SVD比)：一句话总结：SVD++算法在Bias-SVD算法上进一步做了增强，考虑用户的隐式反馈。也就是在Pu上，添加用户的偏好信息。主要思想：引入了隐式反馈和用户属性的信息，相当于引入了额外的信息源，这样可以从侧面反映用户的偏好，而且能够解决因显式评分行为较少导致的冷启动问题。目标函数：先说隐式反馈怎么加入，方法是：除了假设评分矩阵中的物品有一个隐因子向量外，用户有过行为的物
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2023-10-07 12:55:06
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0.背景在线性代数领域，SVD分解常用的场景是对长方形矩阵的分解；而在机器学习领域，SVD可用于降维处理；但是这么说实在是太抽象了，我们从一个例子出发来重新看一下SVD到底是一个啥玩意儿叭1.特征值与特征向量其中是一个n*n的矩阵，是的一个特征值，是一个属于特征值的n*1的特征向量。2.特征值分解根据上式，可以推出：可知，我们可以用特征值+特征向量来替代原矩阵。3.奇异值与奇异值分解(SVD)上面
01Singular Value Decomposition奇异值分解奇异值分解指任一mxn的矩阵A都可以分解为一个mxm酉矩阵U乘一个mxn对角阵Σ再乘一个nxn酉矩阵V共轭转置的形式。下面的讨论都是基于n阶实方阵，故奇异值分解的结果是一个n阶正交阵x一个n阶对角阵x一个n阶正交阵的转置。任意的n阶实矩阵都可以分解为如下形式 前面的正定矩阵(对称矩阵)性质好，可以分解为如下形式 这刚好对
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2024-06-29 07:36:42
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