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基于 CNN 模型选择 VVC 质量增强

来源:PCS 2021 主讲人:Fatemeh NASIRI 内容整理:冯冬辉 本文来自 PCS2021 Special Session 1 第 4 场演讲,介绍了一种 CNN 多模型选择后处理滤波方案...讲者训练了帧内/帧间,使用/不使用预测信息四种模型,并选择其中最佳增强模型传输其 index。该方法获得了 7.62% 增益,并超过了现有的方法。...在编码器普遍采用基于混合编码框架中,在块边界部分产生不连续性导致了块效应失真。...最近提出 CNN 滤波方法 方法 下图是所提出基于 CNN 后处理增强方法,其关键之处在于使用了编码信息,背后动机在于伪影是编码工具造成,应该让 CNN 了解这些信息。...在编码端,将视频帧分块,对每个块选择 MSE 最优增强模型,并传输该模型序号。在解码端通过序号选择不同增强模型。 训练四个模型 模型选择框架 下图展示了所使用网络模型。

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删除 WordPress 导航菜单多余 CSS 选择

在默认情况下,WordPress 导航菜单会输出很多如menu-item、menu-item-type-taxonomy、menu-item-object-category等加上 id 组成CSS...选择器,无疑,对于一些人来说,这些选择器导致整个html 格式变得难看,看着碍眼东西最好是将它去掉,下面介绍删除(去除)WordPress 导航菜单多余 CSS 选择方法。...如本站 DeveWork.com 导航菜单相关CSS 代码如下: ? ?...代码如下,还是加入到主题functions.php 文件中(代码来源网络,作者未知): add_filter('nav_menu_css_class' , 'special_nav_class' ,...current-menu-item", "menu-item-home", 'last'); $classes = array_intersect($item->classes,$current_and_home); //保留有需要

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删除 WordPress 导航菜单多余 CSS 选择

在默认情况下,WordPress 导航菜单会输出很多如menu-item、menu-item-type-taxonomy、menu-item-object-category等加上 id 组成CSS...选择器,无疑,对于一些人来说,这些选择器导致整个html 格式变得难看,看着碍眼东西最好是将它去掉,下面介绍删除(去除)WordPress 导航菜单多余 CSS 选择方法。...如本站 DeveWork.com 导航菜单相关CSS 代码如下: ? ?...代码如下,还是加入到主题functions.php 文件中(代码来源网络,作者未知): add_filter('nav_menu_css_class' , 'special_nav_class' ,...current-menu-item", "menu-item-home", 'last'); $classes = array_intersect($item->classes,$current_and_home); //保留有需要

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重要选择

不过,在我看来,无论选择计算机科学还是软件工程,大部分同学最终选择都是做一名软件工程师。...选择 Java 吧,常听人说“人生苦短,我用 Python”;选择 Python 吧,常听人说“Go 是 Google 亲儿子,发展势头正劲”;选择 Go 吧,常听人说“前端(JavaScript 必学...)更容易学习一些”;选择 JavaScript 吧,常听人说“C/C++ 具备现代程序设计基础要求,是很多编程语言基础。”...我是从大一就开始学习 Java,当时没有选择,因为不知道还有其他编程语言(嘘),学校让学 Java 就学了 Java。只能说非常幸运,选对了。...当然了,你也可以选择 C 语言,这也是一个无法反驳选择,C 语言是其他很多编程语言基石,学了这个,再学其他任何一门编程语言都是很好基础,只不过,指针这块确实令人头痛!

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铣刀选择

为了满足加工要求,尽量选择短柄,为了提高刀具刚性。在生产中,部分加工几何形状是根据不同工具选择。 1)选用铣刀。...,以确保精度,一般用两个侧键槽铣刀; 2)孔加工刀具选择。...数控机床中切割进料速度是一个重要参数,主要根据零件加工精度和表面粗糙度要求和材料特性,所选择刀具工件。规定最大速度由机床刚度和进给系统性能。...要确定进给速度原则: (1)当工件质量要求可以得到保证,为了提高生产效率,可以选择较高进给速率。范围一般在100粗精铣外形。...(2)切割,加工深孔加工高速钢切削工具,选择进给速度低,一般在20~50mm/min范围。

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转载︱案例 基于贪心算法特征选择

本文转载于R语言中文社区,详情链接 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 ————————————————————————————————...———————————————————————— greedy Algorithm Feature Selection 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好选择。...也就是说,不从整体最优上加以考虑, 它所做出是在某种意义上局部最优解。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略选择选择贪心 策略必须具备无后效性,即某个状态以前过程不会影响以后状态,只与当前状态有关。...magrittr) require(dplyr) require(glmnet) # Greedy Algorithm GreedyAlgorithm = function(dataSet) { # 基于逻辑回归

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基于遗传算法特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

来源:DeepHub IMBA 本文约2200字,建议阅读5分钟 这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。 遗传算法是一种基于自然选择优化问题技术。...下一代由竞赛获胜者组成并进行交叉(用其他获胜者特征更新获胜特征集)和变异(随机引入或删除一些特征)。...,群体最优成员就是选定特征。...对于较弱成员,虽然提供了暂时性能提升,但最终这会导致整体性能降低,因为较弱选项没有得到改进机会。 自然选择 在自然选择中,遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。...虽然不像 sklearn 中现成方法那么传统,但遗传算法提供了一种独特而实用特征选择方法。这些算法优化方式与大多数其他特征选择方法有很大不同。该过程基于纯自然选择方法。

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基于遗传算法特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

遗传算法是一种基于自然选择优化问题技术。在这篇文章中,我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。...在可能性排列情况下,确定最优特征集成本是非常高。 遗传算法使用一种基于进化方法来确定最优集。对于特征选择,第一步是基于可能特征子集生成一个总体(种群)。...下一代由竞赛获胜者组成并进行交叉(用其他获胜者特征更新获胜特征集)和变异(随机引入或删除一些特征)。...,群体最优成员就是选定特征。...对于较弱成员,虽然提供了暂时性能提升,但最终这会导致整体性能降低,因为较弱选项没有得到改进机会。 自然选择 在自然选择中,遗传信息存储在染色体中。在繁殖过程中一些遗传物质从父母传给孩子。

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标签选择

所以今天我们着重给大家来讲解一下如何选择标签,以最精简代码实现我们页面制作。...本文内容概要: 1 标签默认样式 2 标签语义性 3 标签嵌套规则 4 标签选用原则 5 合理选择标签案例展示 一、标签默认样式 通过这么长时间页面制作,我们知道在每次制作时候都需要引入一个叫做...; 标签语义为定义文档中已被删除文本; 三、标签嵌套规则 如上,我们看到了所有标签含义是什么,也可以通过它们自身语义性来做相应选择,做好页面优化工作。...所以在自己会选择标签了之后,小编再为大家整理了一个前端开发中需要遵守标签嵌套规则。 具体如下: 1) body可以直接包含块状元素、ins、del、script。...五、合理选择标签案例展示 如下给出两个案例是我们最常用页面导航制作,两种方式对应着两种标签选择方法,各有各特点。 制作导航栏,直接使用div~a形式,减少层级嵌套。如下: <!

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传统特征选择(非因果特征选择)和因果特征选择异同

传统特征选择(非因果特征选择)和因果特征选择是两种不同特征选择方法,它们在目标、方法和应用场景上有所区别。...一、传统特征选择 传统特征选择(非因果特征选择)。定义:传统特征选择,也称为非因果特征选择,主要关注于从原始特征中识别出对预测模型构建或数据理解有用特征子集。...这类方法不考虑特征之间因果关系,而是通过评估特征与目标变量之间相关性来进行选择。 特点: 基于相关性:传统特征选择方法通常基于特征与目标变量之间相关性或依赖性来评估特征重要性。...这种方法通过考虑特征之间局部因果关系来选择特征,从而促进更可解释和稳健预测建模。 特点: 基于因果关系:因果特征选择考虑特征之间因果关系,而不仅仅是相关性。...尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈,但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说,在需要因果解释场景,如疾病基因识别或政策效果评估中,因果特征选择具有显著优势。

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特征选择介绍及4种基于过滤器方法来选择相关特征

特征选择是面试中一个非常受欢迎问题。 这篇文章能带你了解这方面相关知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花数据集吗?...采用特征选择方法去除相关特征。此外,将特征空间维数降至相关特征子集,可以减少训练计算量,提高模型泛化性能。 特征选择是从数据集中删除无关和冗余特征过程。...过滤方法 根据特征与目标变量关系选择特征子集。选择不依赖于任何机器学习算法。相反,过滤方法通过统计检验来衡量特征与输出“相关性”。...零假设是两个变量是独立。但是,如果方差值大,则应拒绝原假设。在选择特征时,我们希望提取那些高度依赖于输出特征。...但是请不要将特征提取与特征选择混淆。PCA是一种无监督线性变换技术。

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k8s 缩容时待删除pod选择

基于该背景,笔者决定深入k8s调度器源码中,对缩容时选择pod机制一探究竟,并研究是否能够通过某种方式介入该过程。...podsToDelete := getPodsToDelete(filteredPods, relatedPods, diff) 最终发现,待删除pod选择依赖 getPodsToDelete函数 func...控制器控制pod数量较多pod 优先删除Ready时间更晚pod Ready时间相同时,优先删除Container重启次数较少 上述条件相同时,优先删除创建时间较新pod 结论 根据上述在规则...,简单整理可知,deployment在需要对pod缩容场景中会优先删除未就绪pod,对于已就绪pod默认情况下优先删除“就绪”时间更近、以及容器重启次数更少pod,这里基于假设应该是稳定运行越久...不过,对于已就绪pod,可以利用k8s新特性(pod-deletion-cost)手动接入待删除pod选择

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专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:特征选择(一)

1.1.1 Univariate Filter Methods 单变量特征过滤 单变量过滤方法依据单变量统计量或统计检验选择最佳特征。其仅仅考虑单个变量与目标变量关系(方差选择法仅基于单个变量)。...1.1.1.1 Variance Threshold 方差选择法 方差选择删除变量方差低于某个阈值所有特征。...例如,我们应删除方差为零特征(所有观测点中具有相同值特征),因为该特征无法解释目标变量任何变化。...# array([[2, 3], # [2, 7]]) # 虽然测试集中第二个变量方差也为0 # 但是我们选择基于训练集,所以我们依然删除第一个变量 1.1.1.2 Pearson...列表 return np.absolute(result[:,0]), result[:,1] # SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高变量 # 这里判别方程为皮尔森相关系数

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专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:特征选择(二)

但是实际上,一种极有可能情况是,x和y中一个可能是离散变量,而另一个是连续变量。因此在sklearn中,它基于[1]和[2]中提出基于k最临近算法熵估计非参数方法。 [1] A....# SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高变量 # 这里判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(udf_MI, k=2) # k => 我们想要选择变量数...# SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高变量 # 这里判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(chi2, k=2) # k => 我们想要选择变量数...但是实际上,一种极有可能情况是,x和y中一个可能是离散变量,而另一个是连续变量。因此在sklearn中,它基于[1]和[2]中提出基于k最临近算法熵估计非参数方法。 [1] A....数据预处理(三) 专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:数据预处理(四) 专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:特征选择(一) 目前该项目完整中文版正在制作中,请持续关注哦~ 中文版

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专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:特征选择(三)

多元变量过滤则解决了这一问题,其考虑了变量之间相互关系,基于整个特征空间选择最佳特征。因此多元特征过滤在删除冗余变量方面表现更好。...1.1.2.2 Correlation-based Feature Selection (CFS) 基于相关性特征选择 与mRMR类似,基于相关性特征选择(CFS)也基于一个类似的假设:一个好特征子集应包含与目标高度相关且彼此不相关特征...中删除 ????????...1.1.2.5 Spectral Feature Selection (SPEC) 基于谱图特征选择 基于谱图特征选择(SPEC)方法是基于谱图理论无监督方法。...(三) 专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:数据预处理(四) 专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:特征选择(一) 专栏 | 基于Jupyter 特征工程手册:特征选择(二)

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