数据类型：整数：整数运算，结果为整数。A/B整数，A%B余数，0x前缀表16进制浮点数：包含浮点数的运算，结果为浮点数。1.23*10^9=1.23e9；0.000012=1.2e-5字符串：'',""内部的文本；'',""符号本身不包含在字符串内，文本包含'',""的要另外用引号布尔值：True，False，首字母大写。and,or,not布尔运算，运算内容用括号或空格。布尔值和其他类型数据运算
三维视图模型原理1.demo效果2.相关知识点2.1 视点、视线、观察点、上方向2.2 创建视图矩阵3. demo代码 1.demo效果如上图，这个demo中三个不同颜色的三角形展示在三维坐标中。2.相关知识点2.1 视点、视线、观察点、上方向视点 指的是观察者所处的位置。视线的起点，用(eyeX, eyeY, eyeZ)表示观察目标点 指被观察目标所在的点。用(atX, atY, atZ)表示
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2023-12-15 21:51:07
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Transformer是2017年的一篇论文《Attention is All You Need》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，全面击败了当时的SOTA，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。它开创性的思想，颠覆了以往序列建模和RNN划等号的思路，现在被广泛应用于NLP的各个领域。目前在NLP各业务全面开花的语言模型如GPT, BERT等，
之前忙于搬家移居，无暇顾及博客，今天终于得闲继续我的“政治课”了，希望之后至少能够补完TOGAF方面的内容。从前面文章可以看出，笔者并无太多能力和机会对TOGAF进行理论和实际的联系，仅可对标准的文本进行翻译和整理,间或掺杂点个人理解，望各位看官海涵，如能有所帮助则足以欣慰。5. 构建块（Building Blocks） &n
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2024-09-28 16:52:29
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平时闲暇之时，经常游荡于各个技术论坛里，在论坛中我一般只看技术问题不灌水。偶尔发几个问题帖子，或者帮助网友回答他们的问题。时间长了，也算是个阅帖无数的主儿了。经常有网友抱怨自己发出的帖子很长时间没有人回应。一些论坛的版主也总是疑惑为什么自己的版块总是人气不高？甚至有些人悲观地认为国内的技术论坛已经垮掉。真的是这样吗？其实你是否注意到，这些现象的背后与我们每一个网络人都有着息息相关的缘由呢？
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原创
2008-11-17 11:15:17
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愿景已经确定架构愿景和目标。需求分析明确架构要解决当前什么问题。那接下来就是如何着手开始做架构设计。 一、如何开始设计一个架构：方式方法架构不是像平常写代码一样，对就是对，错就是错，它并无对错之分，是一个取舍的过程。当我们从0开始做架构的时候，的确是比较困难。虽然万事开头难，但是一个好的开始相当于成功了一半，会给我们接下去的工作打下结实的基础。我的经验步骤是：业务->功能->
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2023-06-30 14:30:51
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前沿研究员Noah SnavelyPo-Han (Patrick) Huang必备基础知识量子位 PPT学习极市开发者社区极市开发者平台机器之心Googlegithub主页（2019年深度估计）...
原创
2022-07-22 18:21:52
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本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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没有按照顺序做，因为第4题是困难题，虽然代码通过了测试，但解法存在两层进阶，需要仔细整理，待后面专门抽时间整理；又因为把第6题想简单了，所以也临时跳过了第5题。LeetCode刷题笔记（Python3）——6. Z 字形变换（点击查看题目）（点击查看官方题解）注意：此题的官方题解没有Python代码，但提供了两种解题思路：按行排序和按列排序。 LeetCode刷题笔记（Python3）——6. Z
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2023-11-20 07:32:16
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经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。8.1 图像Radon变换从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。8.1.1 Radon正变换1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换
2 clear all; close all;
3 I=zeros(200, 200); %建立图像
4 I(
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2023-11-20 02:47:17
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学过信号处理的都应该知道傅立叶变换把时域上的信号处理为频域上的信号叠加对于在空间域上的数字图像，我们也能通过傅立叶变换转换为频域类的信号在实现某些图像处理的时候，频域类的处理比空间域更简单好啦，我们来看看二维离散信号的傅立叶变换数字图像的二维离散傅立叶变换所得的结果的频域成分如图所示，左上角是直流成分，变换结果四个角周围对应于低频成分，中央部分对应于高频部分。为了便于观察，我们常常使直流成分出现在
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2023-06-13 14:38:07
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# 小波变换 图像变换 Python 实现教程
## 简介
小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号，并且可以实现图像的压缩和特征提取。本教程将介绍如何使用Python实现小波变换来进行图像变换。
## 整体流程
下表展示了实现小波变换图像变换的整体流程。
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 将图像转换
原创
2023-12-21 09:49:40
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很多同学需要源文档，所以添加了下载链接，方便大家共同学习进步~Gabor变换是D.Gabor 1946年提出的。为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数，得到了窗口Fourier变换。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gab
1 Box－Cox变换在回归模型号中，Box－Cox变换是对因变量Y作如下变换： （1.1） 这里是一个待定变换参数。对不同的，所做的变换自然就不同，所以是一个变换族。它包括了对数变换（＝0），平方根变换（）和倒数变换（＝-１）等常用变换。 图１. 变换前变量的分布 图２.变换后变量分布 对因变量的n个观测值，应用上述变换，得到变换后的向量 （1.2
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2024-01-29 11:22:22
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本周要完成的作业记录一下可以用的参考资料需要实现2种方法，也就是奇偶和虚实的方法对噪声进行fft变换然后再算加权和不加权的方法白噪声？ 谱级https://zhuanlan.zhihu.com/p/102303274谱级是指定信号在某一频率的谱密度与基准纳密度之比的以10为底的对数乘以10，以分贝计。只适用于对所读频率范围内为连续谱的信号。谱级前应冠以适当定语来说明其种类，如
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2024-06-18 09:52:36
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图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。数字图像现在已经成为我们日常生活的一部分。因此，数字图像处理变得越来越重要。如何提高图像的分辨率或降低图像的噪声一直是人们热门话题。傅里叶变换可以帮助我们解决这个问题。我们可以使用傅立叶变换将灰度像素模式的图像信息转换成频域并做进一步的处理。今
# 使用 Python 实现傅里叶变换与逆变换
傅里叶变换是一种用于分析信号频率成分的工具，而逆变换则可以将频率信息转换回时间域信号。在这篇文章中，我将指导你如何使用 Python 来实现傅里叶变换与逆变换。我们将分步进行，确保你能理解每一部分的代码及其作用。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-07-31 08:45:26
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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傅里叶变换的入门：如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧http://zhuanlan.zhihu.com/wille/19759362 数字信号处理书籍The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing：http://www.dspguide.com/pdfbook.htm（其中有傅里叶变换的相关内容）傅里
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2023-11-12 18:42:27
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凭借独特风味和品质走俏国际市场——
云南咖啡 香飘世界(国际视点)
地处北回归线附近、低纬度、高海拔、昼夜温差大、土壤肥沃且弱酸性……中国云南的自然条件，与国际知名咖啡产区相似。特别是小粒咖啡，在彩云之南找到了绝佳的安身之所。如今，云南咖啡不仅香飘国内街头巷尾，还跨越国界“圈粉”无数。据昆明海关统计，2024年云南咖啡出口量达3.25万吨，同比增长358%，主要出口至德国、荷兰
