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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【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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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
上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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上采样（Upsampling）在数据处理和计算机视觉领域是一个常见的操作，目的在于将低分辨率数据转换为高分辨率数据。例如，在图像处理场景中，通过上采样可以提高图像的清晰度和细节。这篇博文将详细记录我在Python环境下实现上采样的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在进行上采样操作之前，需要确保系统满足一定的要求。以下是系统要求的
## Python上采样实现指南
### 1. 简介
在一些数据处理任务中，我们常常需要处理不平衡的数据集。不平衡数据集是指其中一类样本的数量远远大于另一类样本的情况。为了解决这个问题，可以使用上采样技术。上采样是指通过增加少数类样本的数量，使得数据集变得更平衡。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python进行上采样。我们将使用`imbalanced-learn`库来实现上采样。
### 2
原创
2023-11-04 10:03:18
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# Python 中的上采样技术
在数据处理和机器学习中，我们常常会遇到样本不均衡的情况，即某一类别的样本数量远远少于其他类别。为了解决这个问题，我们可以使用上采样技术来平衡各个类别之间的样本数量。在本文中，我们将介绍Python中的上采样方法以及如何应用它来处理样本不均衡的情况。
## 什么是上采样
上采样是一种通过增加少数类样本的数量来平衡各个类别之间样本数量的方法。它可以通过复制少数类
原创
2024-05-02 06:55:42
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interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spati
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2023-08-28 15:06:22
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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
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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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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采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，编译整理如下。
数据科学实际上是就是研究算法。
我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。
本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。
简单随机
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2023-12-11 21:59:25
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一、采样：采样是对图像像素点的选择或拒绝，是一种空间操作1.上采样为了增加图像的大小，需要进行上采样——即增加一些在原来小图像中没有的像素1.1最近邻上采样from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
im = Image.open('D:/test.jpg')
plt.imshow(i
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2023-08-18 13:23:59
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之前总是听上采样，下采样一直不懂，这学期学了数字图像课终于明白了。采样是指对图像像素点的选择或拒绝，采样是对图像在空间上的操作，采样分为上采样和下采样，上采样是用来增大图像的，下采样是用来缩小图像的。为了增加图像的大小采用上采样，会出现一个问题：新的图像会有一些像素点在原来的小图像中没有对应的像素，需要采用插值的办法来补充像素点。比如最近邻插值，双线性插值，三次插值。最近邻插值法： 在放大图像时，
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2023-09-05 22:13:21
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分类问题中，经常会碰到类别极度不平衡的情况，这个时候可对样本进行上下采样，让训练数据集的类别接近平衡即可。数据格式是一个dataframe,数据分为两类：多数类别和少数类别，数据量相差大。一般而言一个数据集中负样本数量远远大于正样本，故数据预处理已将多数类别的Label标记为0，少数类别的Label标记为1。以下分别是python实现采样代码：一.下采样下采样则是从多数量的类别中随机抽取样本（抽取
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2023-07-06 22:01:30
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# Python图片上采样
在图像处理领域，上采样是指将图像的分辨率增加。这意味着我们可以通过增加像素来改善图像的细节和清晰度。Python提供了许多方法来实现图片的上采样，让我们一起来了解一下。
## Pillow库
在Python中，我们可以使用Pillow库来处理图像。Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，它提供了丰富的图像处理功能。使用Pil
原创
2023-07-20 06:15:36
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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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采样和量化一幅图像必须要在空间和灰度上都离散化才能被计算机处理。 空间坐标的离散化叫做空间采样（简称采样），它确定了图像的空间分辨率。灰度值的离散化叫做灰度量化（简称量化），它确定了图像的幅度分辨率。 采样过程可看作将图像平面划分成规则网格，每个网格中心点的位置由一对笛卡尔坐标(x,y)决定，x和y均取整数。量化过程是给点(x,y)赋予灰度值f，f取整数。采样和量化示意图如图所示。分辨率与数据量如
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2023-07-27 18:41:03
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# 图片上采样 Python 实现流程
## 引言
在图像处理中，采样是一种常见的操作，它可以改变图像的分辨率。上采样是指将低分辨率图像放大到高分辨率，以提高图像的细节和清晰度。本文将教会刚入行的小白如何使用 Python 实现图片上采样的操作。
## 流程概述
首先，让我们来整理一下实现图片上采样的流程。我们可以使用以下流程图来描述整个过程：
```mermaid
flowchart
原创
2024-02-05 09:19:33
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