机器视觉之 ICP算法和RANSAC算法
临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ，可能有理解错误的地方，希望发现了告诉我一下主要是了解思想，就不写具体的计算公式之类的了（一） ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点）ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法，如下图1如下图，假设PR（红色块
查看数据样本import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
data = pd.read_csv("./data/creditcard.csv")
data.head()这个数据，并不是最原始数据，而是通过降维操作把数据进行特征压缩。我们可以根据这些特征进行建模。
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2024-03-11 10:59:03
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本文会将原理知识穿插于代码段中，相关代码和数据集空降文末可以获取。前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。通过这
第一：在.net1.1时，还有很多和我一样的程序员，都会常用到ArrayList,当时要想对这种集合元素进行查找，大多会采用for循环来完成，当然也可以采用BinarySearch 方法。但自从有了.net2.0以及.net3.5后，ArrayList就已经很少使用了，大家都认为List<T>在性能上要优越于ArrayList。既然有了List<T>，有了LINQ,对于LI
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2024-09-28 07:12:45
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文章目录一、什么是采样频率？二、什么是采样定理？三、采样率究竟应该定？四、让python来看看采样率问题五、结论 一、什么是采样频率？ 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。二、什么是采样定
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2023-09-21 10:27:37
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
https://www.cnpython.com/qa/38388 这个网站总结的非常详细。 import numpy as npa = np.arange(1,11,1)print(a)print(a[::3])
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2021-06-04 13:01:00
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# 实现Python在list中均匀采样5个值
## 整体流程
为了实现在list中均匀采样5个值，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入random模块 |
| 2 | 获取list的长度 |
| 3 | 计算采样间隔 |
| 4 | 采样5个值 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：导入random模块
在P
原创
2024-06-28 06:29:05
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最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，
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2023-10-18 21:34:27
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# Python采样：简单实用的技巧
在数据科学和机器学习的领域，采样是一个重要的概念。采样是从一个数据集中选择一部分数据的过程，常用于将庞大的数据集简化为更小、更易于处理的样本，以提高计算效率和分析速度。本文将介绍Python中的采样方法，并提供代码示例，帮助你理解如何在实际应用中使用采样技术。
## 1. 采样的概念
采样旨在通过对数据集的子集进行研究来推断整体特征。根据不同的需求，常用
原创
2024-08-10 04:43:43
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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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图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的
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2024-05-28 15:36:13
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分
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2023-09-28 15:33:37
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• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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2023-05-24 09:13:42
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作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。基本用法框架from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)针对不同的上采样算法,修
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2023-08-17 23:17:24
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