向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling...从图中即可看到两者结果的不同。 简单来说：上采样指的是任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如***双线性插值***等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。...在FCN、U-net等网络结构中，我们见识到了上采样这个东西。 图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。...附录 反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)、可视化代码： https://github.com/heuritech/convnets-keras
每个采样器的子类必须提供一个__iter__()方法，提供一个数据集元素指数上进行迭代的方法，并且__len__()方法返回迭代器的长度。...如果不能重复采样，样本来自打乱后的数据集。如果可以重复采样，使用者可以指定需要的样本数num_samples。...参数： data_source (Dataset) – 需要采样的数据集 replacement (bool) – 是否可以重复采样 num_samples (int) – 需要采样的样本数，默认为数据集的长度...注意数据集假定是一个固定的尺寸。参数： dataset – 用来进行采样的数据集。 num_replicas (int, optional) – 参与到分布式训练的进程数。...在分布式group的所有进程上数量将是一样的。默认是0。 注意：在分布式模式中称为:meth`set_epoch(epoch) `方法，在每个epoch开始的时候。
上采样、反卷积、上池化概念区别 通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。...目录 一 Upsampling（上采样） 二 上池化 三 反卷积 四 一些反卷积的论文截图 01 Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。...上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...第一幅图中右边4*4矩阵，用了四种颜色的正方形框分割为四个区域，每一个区域内的内容是直接复制上采样前的对应信息。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
大数据开发的工具有哪些? 作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？...Cascading Cascading是一个架构在Hadoop上的API，用来创建复杂和容错数据处理工作流。...Flume FlumeFlume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理...，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce...它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上 ? ? Pig Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？ 下面为大家介绍下主流的大数据开发工具。 1....Cascading 是一个架构在Hadoop上的API，用来创建复杂和容错数据处理工作流。它抽象了集群拓扑结构和配置来快速开发复杂分布式的应用，而不用考虑背后的MapReduce。...Hadoop分布式文件系统（HDFS） HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。...它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。...Tez Tez建立在Apache Hadoop YARN的基础上，这是“一种应用程序框架，允许为任务构建一种复杂的有向无环图，以便处理数据。”
，利用深度学习分析三维点云是一个具有挑战性的课题。...本文提出了一种数据驱动的点云上采样技术。其核心思想是学习每个点的多层次特征，并通过特征空间中的多分支卷积单元对点集进行隐式扩展。扩展后的特征被分割成多个特征，然后重构成一个上采样点集。...网络是在补丁级别上应用的，具有一个联合损失函数，该函数使上采样点以均匀分布保持在非平坦表面上。我们使用合成和扫描数据进行了各种实验来评估我们的方法，并证明了它优于一些基线方法和基于优化的方法。...结果表明，我们的上采样点具有更好的均匀性和潜在的曲面更加贴合。 本文主要贡献： 该工作主要解决3D点云的上采样问题，提出了一个数据驱动的点云上采样网络。...然后，使用Poisson disk采样的方法在每个小块上随机生成N个点，作为小块上的真实点分布。在我们的上采样任务中，局部和全局信息被被一起用来平滑和统一的输出。
样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将会很差。...样本分布不均的解决方法： 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。...方法中, 当由边界的样本与其他样本进行过采样差值时, 很容易生成一些噪音数据....(X, y) # # EasyEnsemble 通过对原始的数据集进行随机下采样实现对数据集进行集成. # EasyEnsemble 有两个很重要的参数: (i) n_subsets 控制的是子集的个数...:样本分布不均的解决(过采样和欠采样)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
尝试了下STM32的ADC采样，并利用DMA实现采样数据的直接搬运存储，这样就不用CPU去参与操作了。...我这里用了3路的ADC通道，1路外部变阻器输入，另外两路是内部的温度采样和Vrefint，这样就能组成连续的采样，来测试多通道ADC自动扫描了，ADC分规则转换和注入转换，其实规则转换就是按照既定的设定来顺序转换...，我在调变阻器的时候，发现会影响其他2路采样的数据，且数据变化比较大，我就先测试ADC的参考电压即Vref+和Vref-，没发现变化，那采样的初始化是否会有问题，在网上找了不少的资料，都没表明我的设置有问题...239Cycles5); ADC_RegularChannelConfig(ADC1,ADC_Channel_Vrefint,3,ADC_SampleTime_239Cycles5); 复制代码 即最大的采样时间...，结果发现确实是这个问题，后来又试了下其他几个采样时间，最短也要ADC_SampleTime_71Cycles5，不然数据都会被影响，大概采样周期不能太短， 不然DMA数据传输可能会被影响。
本文介绍IEEE TMM 2020 论文：用于解决上采样引起振荡的细化超分辨网络（Coarse-to-Fine CNN for Image Super-resolution），代码已开源。 ?...现已有深度学习方法为了保证效率，一些方法都是通过在网络末端利用上采样操作来放大分辨率来获得高清图像，但这样操作会使训练过程发生振荡，从而使SR模型稳定性下降，这是真实相机设备无法容忍的。...对此，CB将FEBs中第一个FEB得到LR特征和EB得到LR特征分布经过上采样操作放大之后利用残差学习技术进行融合，这样能捕获互补的SR特征，有效地降低由上采样造成的信息损失。...为了防止图像像素的过度增强，使用堆积多层来平滑所获得LR特征。 （3）利用残差学习和上采样操作集成全局和局部特征能防止由于突然放大像素而造成LR特征丢失。...之后细化网络能使训练过程平稳并能提取更为精准的SR特征。 ? 贡献： （1）利用一个级联网络结构结合LR和HR特征来解决有上采样操作带来不稳定训练从而引起的性能下降问题。
在WPF中我们该如何显示这种具有层级关系的数据呢？ 今天给大家介绍的是用TreeView与HierarchicalDataTemplate进行显示。...它允许您定义如何呈现包含子项的数据对象。 通过HierarchicalDataTemplate，您可以指定一个模板，用于呈现数据对象本身，以及一个模板，用于呈现其子项。...这使得在TreeView等控件中轻松显示复杂的数据结构，如文件夹和文件、组织架构等。...通过使用HierarchicalDataTemplate，您可以更灵活地控制数据的呈现方式，使您能够创建具有深层次结构的动态UI。...层级数据模板进行层级数据的显示。
疑惑一 MySQL常用的图形化管理工具有哪些？ 现在随着PHP+MySql越来越火，周边相关产品也受到众多人的关注。在PC上修改数据库，查看数据库内容是研发人员常用的操作。...下面就介绍几种常用的MySql的图形化管理工具： ? MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。...你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移。...其中一个更大的优势在于由于phpMyAdmin跟其他PHP程式一样在网页服务器上执行，但是您可以在任何地方使用这些程式产生的HTML页面，也就是于远端管理MySQL数据库，方便的建立、修改、删除数据库及资料表...Navicat是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具（现在有免费版），专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。
作者：炼丹笔记 在实践中，采样是非常重要的，本质上它是利用少量的样本来近似总体的分布，从特定的分布中抽取相应样本的过程。...根据有向图的顺序，对节点进行采样，包括最简单的祖先采样、参考重要性的似然加权采样和采用Metropolis Hastings方法的采样等。...推荐、搜索、广告的数据样本采样 01 数据采集和理解 1.1 数据收集机制理解 关于我们的数据收集形式对我们进行后续数据的使用和预处理起到非常关键的作用，我承认这块我做得不是很好，导致在实验的过程中无脑的把数据直接丢入模型...03 训练数据采样 数据采样：因为大模型这块数据量非常大，很多时候数据经过各种merge操作之后，都可以达到上PB级别，所以模型的训练经常需要有合理的采样策略；而目前最为常见的采样策略是基于随机的，基于启发式的...3.2 基于某些规则的启发式采样 在电商等应用中，很多用户对于position位置可能比较敏感，而这些position也具有非常大的参考价值，很多用户可能就只浏览了前面部分的商品，后面的曝光商品根本就没有看
简介 ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成...日均值由每天的快门周期结果得出。ACR3L2DM_1是一个数据集，包含主动空腔辐射计辐照度监测仪的数据。这个数据集可以用于研究辐照度的变化和分析，也可以用于开发辐射计监测系统和算法。...ACR3L2DM_1数据集可能包含不同时间段的辐射度监测数据，可以通过对数据集的分析和处理来得出辐照度的相关信息和趋势。 摘要 ACR3L2DM_1是一个主动空腔辐射计辐照度监测仪数据集。...ACR3L2DM_1数据集将不同时间段的辐照度监测数据收集并整理到一起。这个数据集的使用可以有很多方面，例如用于研究辐照度的变化和分析。...通过对数据集中的辐照度数据进行统计和分析，我们可以得到辐照度的平均值、最大值、最小值等信息，从而了解辐照度的分布和变化趋势。这对于环境监测、气候研究、太阳能发电等领域都具有重要意义。
作者 | Sourish Dey 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 近几年来，经历了计算机视觉在生活中几乎每个角落的应用 - 得益于大量数据和超级动力GPU的可用性，这些GPU已经对卷积神经网络进行了训练和部署...在下一节中，将简要讨论该概念在实时视频数据上的实现。详细代码以及所有输入（内容视频和样式图像）和输出（生成的图像帧）可在此处找到。...然而，作为实验选择了VGG-16（具有高分类精度和对特征的良好内在理解）。...Gram矩阵，希望两个图像具有相同的样式（但不一定是相同的内容）。...2）先进的CNN架构：对于NST应用，通常具有非常先进的连接的更深入的神经网络可以更准确地捕获高水平（空间）和详细的纹理特征。
本文介绍了一种用于生成式对抗网络（GAN）的迷你卷积神经网络（Mini-CNN）的代码和实现，该网络旨在提高图像分类任务的效率。该代码使用TensorFlow和...
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。...代码埋点： 采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码 场景：以业务价值为出发点的行为分析 优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦 劣势：与其他两种相比，开发人员多 全埋点： 采集说明：嵌入...SDK 场景：无需采集时间；适用于活动页、着陆页关键页面设计体验衡量 优势：简单、快捷；与代码埋点相比，开发人员工作量较少 劣势：数据准确性不高；上传数据多、消耗流量高；数据纬度单一 可视化埋点： 采集说明...访问与访客 访问次数与访问人数是几乎所有应用都需要统计的指标，这也是最基础的指标。在计算访问人数时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。...停留时长的数据并不都是一定采集得到的，比如页面进入时间（11：13），离开出现异常或是退出时间没有记录，这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点的状况，剔除这样的无效数据。
dataset.append(line) file.close() print(dataset) 输出dateset是[[1,2,3]，[85,9,7]，[99,1,58]]这个样子 怎么再做下去求出这些数据的总和和平均值
27 1.515246 2019-12-28 -0.622776 2019-12-29 0.609221 Freq: D, Length: 363, dtype: float64 # 采样月份数据...2019-01-29 -0.222650 2019-01-30 1.248396 2019-01-31 -0.051844 Freq: D, dtype: float64 # 一个月份的平均值...(将值放进新的Series，但pd实现了一个更方便的方法) s1['2019-01'].mean() 0.05791979036590383 # pd实现了时间采样(天数据->月数据) s_m1 =...0.132957 2019-11-30 0.076836 2019-12-31 0.203451 Freq: M, dtype: float64 # (天->小时)resample提供了填充数据的几种方式...# 画图 import matplotlib.pyplot as plt plt.show() # 改成每周采样 week_df = DataFrame() week_df['AL'] = df['AL
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