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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# 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：
\[ A = U \cdot S \cdot V^T \]
| 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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影像去条带噪声经常和遥感影像打交道的同学，不知道有没有碰到过条带噪声的情况，或者叫“丢线”、“坏线”，即一副影像上出现规则的黑色条带，这些黑色条带里的像元值是无效的。例如下面这张图：咱们放大点来看下：咱们先来说一说条带噪声产生的原因，来看一段专业解释：条带噪声是影像中具有一定周期性、方向性且呈条带状分布的一种特殊噪声。
原创
2021-07-22 15:50:22
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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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前言最近短视频是越来越火，也出现了很多自媒体公司。刚好我有个朋友就是做短视频这块的业务，因为前期发展需要，避免不了使用很多营销号通过搬运别人视频的方式来吸引一些粉丝。比如很火的抖音短视频，搬运一般需要的是没有水印的视频，所以就产生一个去水印的服务。说是去水印倒不如说是下载无水印的视频，因为本身并没有涉及到任何去水印的技术，仅仅是根据接口返回的数据里面提取出来无水印视频的下载地址然后下载回来就完事儿
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2024-06-14 09:03:46
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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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python2与python3的区别1、python2.x和python3.x的最大区别是编码（Unicode）,代表python3里面可以默认直接写中文了。2、print的用法： python2的写法：print 'zwt' python3的写法：print('zwt') 也就是python3里必须要加括号，不然会报错3、input的用法： python2的写法：u
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2023-06-20 09:47:26
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如何实现“DWT python”
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现DWT（离散小波变换）。DWT是一种非常有用的信号处理技术，它可以将信号分解成不同的频率成分，从而方便地进行分析和处理。我们将一步一步地介绍DWT的实现过程，并提供相关的Python代码示例，让你可以轻松地跟随并理解每个步骤。
## DWT实现流程
下面是实现DWT的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-17 09:43:47
103阅读
# Discrete Wavelet Transform (DWT) in Python
## Introduction
The Discrete Wavelet Transform (DWT) is a widely used mathematical tool for analyzing signals and images, particularly in the field of sig
原创
2023-07-22 18:50:44
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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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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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# Python实现离散小波变换 (DWT)
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种重要的信号处理工具，广泛应用于信号压缩、去噪和特征提取等领域。与传统的傅里叶变换不同，DWT能够在时域和频域上同时分析信号，使其在处理瞬态信号和非平稳信号时更具优势。本文将介绍如何使用Python实现DWT，并提供示例代码。
## DWT的基本原理
DWT的基本思
DWT变换在Python中的应用
离散小波变换（DWT）是信号处理中的一种重要工具，广泛应用于图像压缩、信号去噪等场景。本文将详细介绍如何使用Python进行DWT变换，并探讨其在实际应用中的整合与优化。
## 环境准备
在开始DWT变换的实施之前，确保您的系统环境符合以下技术栈兼容性要求：
- **Python**：推荐使用Python 3.x版本
- **NumPy**：数值计算库
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# 使用Python实现离散小波变换（DWT）
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种重要的信号处理技术，通常用于图像压缩、去噪和特征提取等任务。今天，我将以简单易懂的方式教会你如何在Python中实现DWT。
## 实现DWT的步骤
以下是实现DWT的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码文本
# Python中的离散小波变换（DWT）实现
离散小波变换（DWT）是一种信号处理技术，广泛应用于图像处理、音频压缩以及特征提取等领域。DWT能够有效地将信号分解成不同的频率成分，使得我们能够分析和处理信号的时间和频率特征。本文将介绍如何在Python中实现DWT，并提供示例代码和实际应用的说明。
## 1. 什么是离散小波变换？
离散小波变换是一种用于信号分解和分析的数学工具。与传统的傅
