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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排序算法（续）1. 快速排序2. 归并排序3. 常见排序算法效率比较4. 搜索5. 小结 1. 快速排序快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变
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2024-05-30 10:52:12
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1、数组排序NumPy ndarray对象具有一个名为sort()的函数，该函数将对指定的数组进行排序。例如：排序数组：import numpy as np
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
print(np.sort(arr))注意：此方法返回数组的副本，而原始数组保持不变。还可以对字符串数组或任何其他数据类型进行排序：例如：按字母顺序对数组排序：import numpy
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2023-06-05 10:51:25
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在使用 PyCharm 开发 Python 项目时，文件的顺序有时会变得混乱，造成开发效率的下降。这种情况常常发生在项目结构复杂或文件数量较多的情况下。为了帮助大家解决这个问题，下面将详细记录解决过程。
## 问题背景
在资源共享与团队协作的环境中，项目的结构和文件排列顺序变得尤为重要。PyCharm 是一个强大的集成开发环境（IDE），提供了多种管理和组织文件的方法。然而，由于项目更新、模块
# R语言变换列顺序
## 引言
在R语言中，我们经常需要对数据进行处理和分析。其中一项常见的任务是变换数据框（data frame）的列顺序，即改变列的排列顺序。本文将向你介绍如何使用R语言实现这一操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载数据]
B --> C[变换列顺序]
C --> D[保存结果]
D -->
原创
2023-12-22 07:09:11
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# 如何在Python中转换矩阵的维度顺序
在数据科学和机器学习的领域，矩阵的维度顺序转换是一个重要的技能。尤其是使用NumPy库时，我们经常需要对多维数组进行维度的重排。在这篇文章中，我将教你如何使用Python和NumPy实现这一目标，并使你深入理解相关的步骤和代码。
## 流程概述
在进行矩阵维度顺序转换时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
在Java中，可以使用多种方法来变换数组的顺序。下面将介绍三种常用的方法来实现数组的变换顺序：使用临时数组、使用Collections工具类和使用Arrays工具类。
### 1. 使用临时数组
第一种方法是创建一个临时数组，将原始数组中的元素按照需要的顺序复制到临时数组中，然后再将临时数组赋值给原始数组。
```java
public static void transformArray(
原创
2023-07-27 12:06:26
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一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
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2024-05-09 12:09:12
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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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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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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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# 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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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
# 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
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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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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傅里叶提出，任何周期函数可以表示为不同频率的正弦和/或余弦和的形式。无论函数多复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和表示。甚至非周期函数（但该曲线下的面积是有限的）也可以用正弦和/或余弦和乘以加权函数的积分来表示。用傅里叶级数或者变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。这是这种表示方法的最重要特征之一：不丢失任何信息。而数字图像，尤其是计算
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2024-02-27 13:54:42
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