其中，Landsat的云及阴影检测使用的是Fmask算法。 首先我们要了解Landsat的QA波段像元值都代表什么意思。这里我们以Landsat-8为例。...bitwise_and可以把输入的两个数或者数组都自动转换为二进制，并进行比较，只有两个二进制数某个位置都为1，才会输出1.比如说两个数转换为二进制以后分别为100100100和100，那么输出的值就会是...那么去云的话，我们就用QA和8（二进制为1000）作为bitwise_and的输入参数，输出值如果是8（二进制为1000）话，就是云，云阴影就把8替换为16。...识别云及阴影位置 cloud_mask=(np.bitwise_and(QA_array,8)==8) cloud_shadow_mask=(np.bitwise_and(QA_array,16)==16) #对波段进行去云及阴影...， 原始图像 去云后的红波段 这样去云和阴影就完成拉！
使用IMF选择器有选择地查看生成的IMF，原始信号和残差。 ? 从列表中选择要显示的IMF。选择是否在图上显示原始信号和残差。 ? 选定的IMF现在显示在图上。 ?...使用该图可视化从原始信号中分解的各个组件以及残差。请注意，残差是根据IMF总数计算的，并且不会根据IMF选择器窗口中选择的IMF进行更改。 非常感谢您阅读本文，有任何问题请在下方留言！
具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪。图像去噪效果可能是肉眼可见的。我使用PSNR和SSIM指标来衡量图像去噪器性能。...对这些低质量图像进行降噪以使其与理想条件下的图像相匹配是一个非常苛刻的问题。 将归纳到DL的问题 我们有两个图像对，一个是嘈杂的，另一个是干净或真实的图像。我们训练卷积架构以消除噪声。这不是分类问题。...MRDB作为构建模块，MRDN采用与RDN类似的方式构建网络，MRDB之间通过密集连接进行级联。采用Conv 1×1对mrdb的输出进行级联压缩，并采用全局残差连接获取干净特征。...我对上述架构进行了修改，用于对摄影图像进行图像去噪 ########################################## EDSR MODEL ####################...我们可以对图像的去噪部分进行估计，并将其组合生成一幅大图像。
最近做的项目中有使用到 OpenCV ，并且利用了 OpenCV 对图片做一些简单的处理。所以今天打算记录一下一些常用的 OpenCV 操作。...如果发现二值化后燥点比较多，这时候就需要使用去燥处理了。...其中参数 d 为去燥的强度。...Utils.bitmapToMat(bitmap, origin); Imgproc.cvtColor(origin, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); // 去燥...20190118220610.png 去燥： ? denoising
X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}] 难点 字典列表 大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合，自动去重。...但是集合是使用hash来计算并去重的，但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典，但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。...extend()而不是append()，因为我们需要拼接的是字典列表，而不是列表的列表 # lamda s: s not in X, M 匿名函数，对i中的元素是否在X中进行判断 # filter()...对上面匿名函数中不满足条件（即重复的字典）进行过滤，返回尚未添加到X中的字典元素列表 # 使用extend()进行追加到X中 应用 主要是从neo4j中取出关系数据，分离节点,连接的关系，并转换为前端适用的数据返回...，重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的source link.update(source=link.pop('startNode')) # 使用推出键值对
SVM, 全称为support vector machines, 翻译过来就是支持向量机。该算法最常见的应用场景就是解决二分类问题，当然也可以用于回归和异常值检测。...在SVM中就是通过引入分类间隔这个指标来进行评估，在上图中，中间的绿色实线是用于分类的直线，两边的虚线构成了分类间隔，在分类间隔上的样本点所构成的向量，就叫做支持向量了。...以上只是线性可分时的情况，对于线性不可分的情况，就无法直接使用分类间隔了，此时的做法是通过核函数来升维，如下图所示 ?...升维的方法是通过核函数，所谓核函数，就是对原有变量的一个组合函数，在下图中通过两个变量乘积的这一核函数来进行升维 ?...对于线性不可分的数据，函数的使用方法也是一样的。对于二分类问题，除了最常见的逻辑回归外，SVM也是一个值得一试的模型。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3....对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...文本内容中每个term对应的权重如何确定要根据实际的项目需求，一般是可以使用IDF权重来进行计算。
现在再看看这张Bayer Mosaic图 很明显我们看到每个像素只有1种颜色信息，这意味着我们需要“猜测”出其他两个颜色的信息 这个过程就叫做去马赛克(Demosaic) 在我的知识星球中，我讲解了如何完成去马赛克操作...，并通过Python编码，进行了4种不同的去马赛克。
我们的目的是用盲噪声对彩色图像进行去噪，没有延迟的限制，因为我想对图像进行降噪处理，使其尽可能接近真实值实况，即使它花费了合理的时间 盲去噪是指在去噪过程中，用于去噪的基础是从有噪声的样本本身学习来的。...有大量的滤波器可用于对图像进行降噪。每个人都有其优点和缺点。在这里，我将讨论非局部均值（NLM）算法，该算法被认为可以很好地对图像进行去噪。 NLM的公式， ?...考虑以下图像，该图像已使用NLM滤波器进行了去噪。 ? 可以清楚地看到，去噪后的图像太模糊了，大部分关键细节都丢失了。例如，观察蓝色卡车的橙色前灯。...因此PRIDNet实施的过程是，首先对输入进行全局平均池化，然后从2个全连接层传递它，其结果应该是带有通道数的向量。这些是注意权重μ。 多尺度特征提取模块/金字塔模块 ? 这是整个体系结构的核心。...最近，研究人员正在使用GAN来对图像进行降噪，事实证明，这种方法会产生令人惊讶的结果。好的GAN架构肯定会进一步改善去噪效果。
赋值部分SET也是固定写法，就是对变量@I进行赋值，=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了，每次只需要修改赋值部分，查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量对其进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...3、什么时候该/不该使用变量 常见的在线查询一遍都可以使用到变量，将变量作为参数传递给数据库，可以实现一次查询，重复使用执行计划。...如果单独查询某个语句时间很久，比如超过半个小时了，这种使用变量没有什么明显的效果。 4、变量窥测 事物都存在两面性，变量对常见查询可以提高查询效率。...今天的内容讲到这里，如果对变量还有什么不明白的，可以在底下留言，我会一一回复的。
[1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和
果然，梁振就是强，对微软的产品十分熟悉，两三下帮我搞定了。 具体做法是这样的： （1）打开Outlook，新建个文件夹，然后选择“工具”菜单下的“规则和通知”选项。
五、使用 MongoTemplate 完成 CRUD MongoTemplate 基于 Spring 容器提供了一组对 MongoDB 操作的基本方法，只要将 MongoTemplate...查看 test 下的集合，可以看到在 test 数据库下自动创建了一个 Student 的集合，如下图所示： 可以看到，在我们执行上面的方法之前，并没有去创建 test 数据库，也没有创建...regex，而不是 is，就可以使用正则表达式来进行查询。...六、总结 MongoDB 已经被越来越多的使用，它适合于对大量的、无固定数据结构的数据进行存储。...本文简单的介绍了通过使用 MongoTemplate 来对 MongoDB 进行 CRUD 的操作。下次来介绍通过 MongoRepository 对 MongoDB 的 CRUD 操作。
首先安装 tinygo 工具，前往 https://github.com/tinygo-org/tinygo/releases/tag/v0.30.0 下载对应的版本，比如我们这里是 Linux 系统，可以使用下面的命令进行安装...docker 镜像来进行编译。...部署 WASM 我们可以将这个 main.wasm 文件放到一个 ConfigMap 中，然后挂载到 Envoy 中，这样就可以在 Envoy 中使用了，比如我们可以使用下面的命令来创建一个 ConfigMap...为了解决这个问题，Istio 便引入了一个新的用于自定义 Wasm 插件对 Istio 代理功能进行扩展的新顶层 API - WasmPlugin CRD，不再需要使用 EnvoyFilter 资源向代理添加自定义...url 字段指定了 Wasm 模块的拉取位置，这里的 url 是一个 docker URI，除了通过 HTTP、HTTPS 和本地文件系统 （使用 file://）方式加载 Wasm 模块之外，还可以使用
我们常用的Visual Studio建立的工程可以很方便地对程序进行调试运行。但是对于FFMpeg这样的工程，想要进行单步调试就没这么容易了。...如果一定要调试运行FFMpeg，最好按照我们之前博文的描述编译完成之后，放在Eclipse中进行调试运行。...最保险的办法就是，将FFMpeg的源代码拷贝到Eclipse的workspace中进行编译，并在其中进行调试操作，可保证万无一失。
UROPA是一个命令行工具，可以对基因组区域进行注释，这里的基因组区域要求是BED格式，比如chip，ATAC_seq等数据产生的peak区间。...docker镜像，用法如下 docker pull loosolab/uropa 该软件需要三个输入文件： GTF格式的注释文件 BED格式的peak文件 JSON格式的配置文件 用法也比较简便， 我使用官方的是测试数据
以下例子是对QStringList进行数字优先且区分大小写比较排序。
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。...但是在此数据集中，所有文件夹中都可以使用所有（10）类数据。建议使用10折中的9折作为训练数据，其余的折作为测试数据。...专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。...在ML中音频数据通常会转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征向量。librosa软件包用于生成这些系数。此外该视频还提供了对MFCC的深入了解。...或者可以使用Kaggle部署其ML模型。Kaggle提供了基于云的GPU，每周可使用30个小时。
题目 定义一个数有2种状态，“不存在这个数”，“存在这个数”，你只有1G出头的运行内存，给出算法设计，对一百亿个数字（数字x∈[0,1010]）进行排序并去重，最后给出所需内存大小（注，直接读取一百亿个数字大概需要...37.26G的运行内存） 运存计算所需公式: 1byte=8bit（1字节等于8位） 1024byte=1kb 1024kb=1Mb 分析 在前置知识中，已经提示使用二进制位来表示数的状态，则：...假设需要“判断一个数字是否出现多次”，可以通过以下设计来实现： 00：数字不存在 01：数字仅有一个 10：数字出现多次 二进制本身就是组成多姿多彩计算机世界的基础，理论上，直接操纵二进制就可以进行任意运算...利用数组本身的性质“下标”，来实现数据的“间接存储”（实际上并没有保存这个数字，但是却能够操作这个数字） 凡是需要对一定范围内的正整数进行排序去重，都可以使用这个办法（空间换时间）。
七月份的时候刚好自己打算写一个简易的 redis sentinel 数据解析的服务端项目，于是想用 ChatGPT 的对话模式来对提交的 git 代码进行 review。...将近两个月使用下来，自己觉得 review 效果还不错。 1 实现逻辑 已知 GitHub 自带了 Webhooks 功能，每次 git push 提交代码等操作都会触发钩子函数。...这里我主要是在自己的服务器上建立了一个 http 服务，接收 Webhooks 触发的 json 通知，然后异步拉取本次 push 的 commit 内容，再使用 ChatGPT 的 gpt-3.5-turbo...模型进行 review，最后把对话结果写入到该 commit 的 comment 中。...所以通过 review 可以很快的进行修正，即写成 NULL == https。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
