最近心情有点儿浮躁，难以静下心来 Python提供了强大的网络编程支持，很多库实现了常见的网络协议以及基于这些协议的抽象层，让你能够专注于程序的逻辑，而无需关心通过线路来传输比特的问题。1 几个网络模块 1.1 模块socket 网络编程中的一个基本组件是套接字(socket)。套接字基本上是一个信息通道，两端各有一个程序。这些程序可能位于(通过网络相连接的)不同的计
转载
2024-06-10 07:10:13
42阅读
## 去除扰动：Python中的噪声消除技术
在机器学习和数据分析中，我们经常会面临处理噪声数据的问题。噪声数据可能来自于传感器、测量设备或者数据采集过程中的偶然干扰。这些噪声数据会对我们的分析结果产生负面影响，降低模型的准确性和可靠性。为了解决这个问题，我们需要运用噪声消除技术来去除这些干扰信号，提高数据的质量和准确性。
Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多噪声消除的工
原创
2023-07-31 05:44:23
202阅读
## 高斯扰动与其在Python中的应用
在机器学习和数据分析的领域中，数据清洗和预处理常常是最为关键的步骤之一。其中，添加噪声是一种常见的方法，用于增强模型的健壮性，或在数据稀缺的情况下生成更多的训练数据。高斯扰动就是这样一种常用的噪声生成技术。本文将介绍高斯扰动的基本概念，如何在Python中实现，并附上流程图和状态图来帮助理解。
### 什么是高斯扰动？
高斯扰动是通过高斯分布（也称为
# 扰动分析Python
在数据科学和机器学习领域，扰动分析是一种重要的技术，用于评估模型的鲁棒性和稳定性。通过引入不同类型和程度的扰动来测试模型的表现，可以更好地了解模型的优劣势，从而做出更准确的预测和决策。
## 什么是扰动分析？
扰动分析是一种通过对原始数据集或模型进行一系列小幅度的修改，来评估模型对这些扰动的敏感程度的方法。这些扰动可以是添加噪声、删除部分数据、调整参数等。通过分析模
原创
2024-04-22 04:15:15
280阅读
前言符号表第1章 绪论1.1 材料概述1.2 关于工程材料力学行为的思考1.3 研究方法1.4 二元扰动理论1.5 各章 概要第2章 二元扰动状态概念2.1 概述2.2 材料状态改变的机理2.3 表观行为2.4 二元扰动状态概念的公式化2.5 异种材料单元的二元扰动方程2.6 多孔饱和介质的二元扰动2.7 粘合材料的二元扰动2.8 二元扰动的特点和架构第3章 应力应变及其基本关系3.1 概述3.2
转载
2023-12-07 07:06:58
69阅读
MobileNetv1：针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。MobileNet的核心部分也就是深度可分离卷积。然后描述描述MobileNet的网络结构和两个模型收缩超参数即宽度乘法器和分辨率乘法器。
深度可分离卷积MobileNet是一种基于深度可分离卷积的模型，
转载
2023-10-27 14:45:28
54阅读
最近需要用到摄动法，开一个贴来记录一下。先来看一个扰动法的例子：（1）假设我们目前没有确切的解法来求出x的值，但是我们有一个近似的方程：（2） 我们可以得到这样一个式子：（3） 我们把式（1）作为式（2）的一个扰动方程（4） 我们假设扰动方程的解接近没有扰动方程的解： 然后我们将扰动解带入原方程式（1），得到： 因为被假设为很小的值，那
转载
2023-12-12 14:04:51
131阅读
python脚本运行时经常出现一些警告信息，大量的警告信息会对输出信息造成干扰，可以通过以下方式忽略。例子忽略警告
在文件开头引入warnings库import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=Warning)
转载
2023-06-27 08:33:44
103阅读
1 内容介绍近年来随着全球性的环境污染问题与能源危机日益突出,人们的环保意识与节能意识不断提高,使得微电网成为了电力系统领域的研究热点之一。相对于传统的大电网,微电网具有自身的特点和优势,发电过程产生的污染物少、发电效率高、化石能源使用率低、可忽略电能传输损耗。在对微电网进行工程运用时,优化微电网的调度模型具有十分重要的现实意义,微电网运行成本归根结底在于机械设备的使用维护消耗,各机械设备运行状态
# 数据增强与噪声扰动在机器学习中的应用
在机器学习和深度学习领域，数据的质量和数量对模型的性能起着至关重要的作用。有时候，数据集可能不够大，或其中的数据可能存在噪声，这使得我们需要采用数据增强的方法，以提高模型的泛化能力。本文将探讨数据增强的概念、常见方法以及如何利用Python实现噪声扰动来增强数据集。
## 什么是数据增强
数据增强是一种通过对原始训练数据进行变换、扩充新样本的方法，以
1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
转载
2023-10-18 22:59:58
183阅读
主要内容来自于CCCF 2019年第11期数字图像在数字化和传输过程中， 常常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响， 引入了不同类型的复杂噪声。 图像的去噪任务要求在尽可能去除图像中噪声的同时， 还应保持原有图像的边缘、 纹理等细节结构信息。对于普遍存在的图像模糊问题， 如何有效估计模糊过程、 处理噪声和估计误差等， 将对恢复高质量、清晰的图像至关重要。Kai Zhang, Wangmeng Zu
转载
2023-09-04 14:36:12
181阅读
大气扰动也叫“乱流”，主要指空气作不规则的流动。其主要是近地面气流受崎岖地面影响或因地面
原创
2022-07-05 09:54:39
1535阅读
1. 概念哈希函数的扰动算法是一种用于改善哈希值均匀性的技术。这种算法通常用于对输入的原始哈希码进行处理，以消除潜在的模式、增加随机性，并确保哈希值在哈希表中更均匀地分布。常见的扰动算法包括：位运算：位运算通常用于对原始哈希码进行位移、按位与（AND）、按位异或（XOR）等操作。 通过位运算，可以将哈希码在不同的位上进行变换，消除可能存在的规律性，使哈希值更加随机化。乘法：乘法哈希是一种常见的扰动
扩展方法的目的就是为一个现有类型添加一个方法，现有类型既可以是int，string等数据类型，也可以是自定义的数据类型。 扩展方法使你能够向现有类型“添加”方法，而无需创建新的派生类型、重新编译或以其他方式修改原始类型。 扩展方法是一种特殊的静态方法，但可以像扩展类型上的实例方法一样进行调用。简单说就是某个类，他不能动，但是需要新增一个方法，这时候就需要使用扩展方法。 一个简单的示例：using
转载
2024-09-13 19:15:53
44阅读
神经网络与深度学习笔记汇总四 学习内容 1、在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差，信噪比就是信号与噪声的方差比，越大越好。 2、标准正态分布说明，各个点的纵坐标与均值偏差不大（二维）,这样的话离散型弱，即线性更强，线性回归更好。实际上，线性类模型都需要标准化。 3、标准化-》主要目的是方便数值优化，因为线性类模型都是涉及梯度的 遇到问题：手动导入wordcloud库遇到问题
转载
2023-11-07 16:56:01
48阅读
# Java HashMap扰动的实现方法
## 引言
在Java开发中，HashMap是常用的集合类之一，它用于存储键值对，并提供了快速的查找、插入和删除操作。然而，在某些场景下，如果使用不当，可能会导致性能下降或哈希冲突问题。为了解决这些问题，我们可以使用扰动（hashing）技术来改善HashMap的性能和效率。
## 整体流程
下面是实现Java HashMap扰动的整体流程，我将使用
原创
2023-12-27 09:14:50
52阅读
一、安装环境 Lua编辑器： https://github.com/rjpcomputing/luaforwindows/releases 此编辑器使用的是SciTE来执行Lua脚本二、Lua学习资料 推荐一个比较系统的网址：http://www.runoob.com/lua/lua-basic-syntax.html 三、Lua基本语法1、注释
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究 近年来，随着可再生能源的并网以及非线性负载和固态开关器件的数量不断增加，导致了大量严重的电能质量问题。同时，精密电子设备的广泛使用需要极高质量的电源。为合理有效地改善电能质量，电能质量扰动问题的准确分类
电能质量扰动识别，通过S变换对电能质量扰动（谐波，闪变，暂升等单一扰动和复合扰动）进行变换得到时频图，并对其进行特征提取，通过决策树对所提取的特征识别分类，达到对电能质量扰动的识别。
含时频图，ROU曲线，混淆矩阵matlab，有注释，清晰明了，可讲解。
matlab程序
这段代码主要是一个电能质量扰动函数的分析程序。它包含了多个变量和函数，用于生成不同类型的电压波形，并对这些波形进行时频分析。
原创
2023-06-21 19:28:52
76阅读
