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【短道速滑】OpenCV中cvResize函数使用双线性插值缩小图像长宽大小一半时速度飞快（比最近邻还快）之异象解析和自我实现。

个人认为，出现该现象核心还是由双线性插值算法的本质引起的。...双线性插值算法在插值时涉及到周边四个像素，当源图像宽度和高度都为2的倍数，如果此时的目标图像的长度和高度又恰好是源图像宽度和高度的一半，这个时候的双线性插值就退化为对原图像行列方向每隔一个像素求平均值（...如果不是双线性插值，他涉及到领域范围就不是4个，比如三次立方就涉及到16个领域，而非2的倍数或非一半的大小则无法规整到0.25的权重（4个像素的平均值）。...那么我们再谈谈为什么这个速度比最近邻插值还要快吧，最近邻算法中，不存在插值，直接在源图像中选择一个坐标位置的点作为新的像素值，在放大时其会出现多行像素相同的特性，这个特性可以用来加快算法执行速度，但是对于缩小...还有，一般情况下图像多次缩小2倍要比直接缩小大于2倍的效果更好，或者说通过多次缩放得到的结果一般要比直接一次性缩放得到的结果要更好，比如，下面左图是直接缩放到原图1/4长宽的结果，右图是先缩小一半，在缩小一半的结果

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【短道速滑一】OpenCV中cvResize函数使用双线性插值缩小图像到长宽大小一半时速度飞快（比最近邻还快）之异象解析和自我实现。

个人认为，出现该现象核心还是由双线性插值算法的本质引起的。...双线性插值算法在插值时涉及到周边四个像素，当源图像宽度和高度都为2的倍数，如果此时的目标图像的长度和高度又恰好是源图像宽度和高度的一半，这个时候的双线性插值就退化为对原图像行列方向每隔一个像素求平均值（...如果不是双线性插值，他涉及到领域范围就不是4个，比如三次立方就涉及到16个领域，而非2的倍数或非一半的大小则无法规整到0.25的权重（4个像素的平均值）。 　　...那么我们再谈谈为什么这个速度比最近邻插值还要快吧，最近邻算法中，不存在插值，直接在源图像中选择一个坐标位置的点作为新的像素值，在放大时其会出现多行像素相同的特性，这个特性可以用来加快算法执行速度，但是对于缩小...还有，一般情况下图像多次缩小2倍要比直接缩小大于2倍的效果更好，或者说通过多次缩放得到的结果一般要比直接一次性缩放得到的结果要更好，比如，下面左图是直接缩放到原图1/4长宽的结果，右图是先缩小一半，在缩小一半的结果

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模型优化4. 正则化+数据增强 Mixup Family代码实现

y分别进行线性加权，使用融合后的$\tilde{x}, \tilde{y}$进行模型训练 \tilde{x} = \lambda x_i + (1-\lambda) x_j \\ \tilde{y} =...图片对y的融合，如果是2分类问题且$\lambda=0.3$, 一个y=1的样本融合一个y=0的样本后d得到$\tilde{y}=0.3,0.7$，等价于两个样本损失函数的线性加权，既0.3 CrossEntropy...感觉不限制插值类别才是保证分类边界远离样本高密度区的关键，因为mixup会使得模型在两个分类cluster中间未覆盖的区域学到一个线性插值的分类，从而使得分类边界远离任意类别样本的覆盖区域是否需要限制mixup...样本之间的相似度，避免引入过多噪声作者尝试把mixup的范围限制在KNN200，不过效果没有随机mixup效果好混合权重的选择论文并没有对应该如何选择插值的权重给出太多的建议，实际尝试中我也一般是从大往小了调...，变成了每个step都随机选一层进行插值。

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视频技术快览 0x1 - 视频编码

这里只对 Y 分量进行分析（U、V 分量同理）。假设 Y 分量这 16x16 个像素就是一个个数字，从左上角开始之字形扫描每一个像素值，则可以得到一个“像素串”。...# 亚像素插值 为了能够解决这种半个像素或者 1/4 个像素的运动带来的压缩效率下降的问题，通过对参考帧进行半像素和 1/4 像素插值（统称为亚像素插值）的方式来解决。...亚像素插值的思想跟前面的插值算法的思想是一样的，都是通过已经有的像素点经过一定的加权计算得到需要求得的像素。先通过整像素插值得到半像素，然后再通过半像素和整像素插值得到 1/4 像素。...半像素点的插值是以 6 个整像素点使用六抽头插值滤波器计算得到的，滤波器权重系数为：(1/32, -5/32, 5/8, 5/8, -5/32, 1/32)。...得到了半像素之后，1/4 像素就比较简单，由整像素和半像素求平均值得到，其插值过程可以通过下图表示： 其中，红色点为 1/4 像素点，具体计算方法如下： 整个半像素和 1/4 像素的插值过程可以通过下图表示

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第三章：HEVC中的空间（帧内）预测

此模式中的每个值 p(x,y) 都是作为两个插值结果 h(x,y) 和 v(x,y) 的算术平均值计算得到的。 h(x,y) 和 v(x,y) 是水平和垂直方向上的线性插值结果。插值过程如图4所示。...图4 模式1的计算示例 为了得到 h(x,y) ，需要计算 l(y) 和位于 N+1 位置的 t(N) 的插值结果。...而得到 v(x,y) 则需要对 t(x) 和 l(N) 进行插值，这个过程可以表述为： h(x,y)=(N-1-x)l(y)+(x+1)t(N) \quad (2) h(x,y)=(N-1-x)l(y...)+(x+1)t(N) \quad (2) v(x,y)=(N-1-y)t(x)+(y+1)l(N) \quad (3) 于是， h(x,y) 就是两个插值结果的算数平均数： p(x,y)=\left...这意味着，在对负角度进行预测之前，有必要计算 y^{'} 的所有可能值，并将对应的 l(y^{'}) 放入到 r(x) 的负半轴上。 HEVC会以类似的方式执行水平方向上的角度预测（模式2到17）。

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Carson带你学Android：手把手带你全面学习补间动画的使用！

android:toXDelta="500" // 视图在水平方向x 移动的结束值 android:fromYDelta="0" // 视图在竖直方向y 移动的起始值 android...移动的起始值 // toXDelta ：视图在水平方向x 移动的结束值 // fromYDelta ：视图在竖直方向y 移动的起始值 // toYDelta：视图在竖直方向y 移动的结束值 /...:缩放轴点的x坐标的模式 // 6. pivotXValue:缩放轴点x坐标的相对值 // 7. pivotYType:缩放轴点的y坐标的模式 // 8. pivotYValue:缩放轴点y坐标的相对值...:缩放轴点的x坐标的模式 // 6. pivotXValue:缩放轴点x坐标的相对值 // 7. pivotYType:缩放轴点的y坐标的模式 // 8. pivotYValue:缩放轴点y坐标的相对值...:缩放轴点y坐标的相对值 // pivotXType = Animation.ABSOLUTE:缩放轴点的x坐标 = View左上角的原点 在x方向 加上 pivotXValue数值的点(y方向同理

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临时抱佛脚

临时抱佛jio 需要打的板子 高斯消元 FFT/NTT 拉格朗日插值 凸包 LCT K-D Tree 可并堆/左偏树 线段树合并 可能还需要重新学一下的东西 整体二分 Polya定理 dp 区间dp 对于满足...背包dp 枚举子树dp的复杂度是\(O(n^2)\) 上面的dp如果是卷积形式可以用NTT优化 树形依赖背包可以用点分治+dfs序转移优化为\(n log n\)，(不选直接从i+siz[i]+1的位置转移否则从...首先我们要先对整棵树dfs一遍，求出他们的dfs序，然后对每个节点以dfs序为关键字从小到大排序 同时维护一个栈，表示从根到栈顶元素这条链 假设当前要加入的节点为\(p\)，栈顶元素为\(x = s[top...设栈顶元素为\(x\)，第二个元素为\(y\) 若\(dfn[y]>dfn[lca]\)，可以连边\(y->x\)，将\(x\)出栈； 若\(dfn[y]=dfn[lca]\)，即\(y=lca\)，...拉格朗日插值 \(\sum_{i=1}^n i^k\)是一个\(k\)次多项式，可以\(O(k \log k)\)计算 数据结构 平衡树 set启发式合并复杂度\(n \log^2 n\) 势能均摊线段树

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Android：这是一份全面 & 详细的补间动画使用教程

:toXDelta="500" // 视图在水平方向x 移动的结束值 android:fromYDelta="0" // 视图在竖直方向y 移动的起始值 android:toYDelta...移动的起始值 // 2. toXDelta ：视图在水平方向x 移动的结束值 // 3. fromYDelta ：视图在竖直方向y 移动的起始值 // 4. toYDelta：视图在竖直方向y 移动的结束值...:缩放轴点的x坐标的模式 // 6. pivotXValue:缩放轴点x坐标的相对值 // 7. pivotYType:缩放轴点的y坐标的模式 // 8. pivotYValue:缩放轴点y坐标的相对值...= Animation.RELATIVE_TO_SELF:缩放轴点的x坐标 = View左上角的原点 在x方向 加上 自身宽度乘上pivotXValue数值的值(y方向同理) // pivotXType...// 4. pivotXValue：旋转轴点x坐标的相对值 // 5. pivotYType：旋转轴点的y坐标的模式 // 6. pivotYValue：旋转轴点y坐标的相对值 // pivotXType

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Android 动画：手把手教你使用 补间动画 (视图动画)

="500" // 视图在水平方向x 移动的结束值 android:fromYDelta="0" // 视图在竖直方向y 移动的起始值 android:toYDelta="500" /...移动的起始值 // 2. toXDelta ：视图在水平方向x 移动的结束值 // 3. fromYDelta ：视图在竖直方向y 移动的起始值 // 4...:缩放轴点的y坐标的模式 // 8. pivotYValue:缩放轴点y坐标的相对值 // pivotXType = Animation.ABSOLUTE:缩放轴点的x...:缩放轴点的x坐标 = View左上角的原点 在x方向 加上 父控件宽度乘上pivotXValue数值的值 (y方向同理) scaleAnimation.setDuration(3000...插值器 & 估值器 具体请看文章Android 动画：你真的会使用插值器与估值器吗？（含详细实例教学） ---- 7.

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带宽节省利器——帧率上采样

单向双边运动估计就是进行正反两次搜索，计算出两组运动向量最后插值出两幅插值帧。将这两幅插值帧加全合并得到最终的插值帧，这样就可以弥补单项搜索中遮挡引起的运动估计错误问题。 ?...亚像素插值 使用单向双边运动估计计算出的结果是全运动向量是从当前帧到前一帧的距离（或者反过来），中间插值时需要使用半运动向量来移动，即 ，当运动向量为奇数时，半运动向量则出现小数部分。...使用自身mv取得的样本的权重为wselfsbl=wcos (x=9,…,16,y=9,…,16),见下图(b)。...使用左邻块mv取得的样本权重为wselfsbl=wcos (x=1,…,8,y=9,…,16),见下图(d)。...使用上邻块mv取得的样本权重为wselfsbl=w_cos (x=9,…,16,y=1,…,8),见下图(h)。 ? ? ? ? 子块的4个样本权重中每个像素都满足： ?

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【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 09 Shading 3 （纹理映射）

aligned}$$ 举例来说，A点的重心坐标为(1,0,0) [重心坐标] 上面重心坐标的三个系数是从坐标的角度计算得到的，其实也可以从几何角度来计算。...(x{C}-x{B}\right)}{-\left(x{A}-x{B}\right)\left(y{C}-y{B}\right)+\left(y{A}-y{B}\right)\left(x{C}-x{B...Simple Texture Mapping: Diffuse Color 简单的纹理映射伪代码如下： 我们需要遍历每个光栅化后的屏幕采样点（即每个像素），得到该像素的中心坐标(x,y)，之后通过某种对应关系找到该像素点...(x,y)在二维的纹理平面的坐标（u,v），然后得到该坐标的纹理信息（通常是漫反射系数$k_d$）,最后将纹理信息设置到对应像素即可。...，我们在$u_0$和$u_1$之间再做一次线性插值不就求解出红点的值了嘛，即$f(x,y) = lerp(t,u_0 ,u_1 )$ [ewv7obzvhd.png] 总结来说，双线性插值其实就是横向和纵向两个方向做插值

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经典排序算法（三）插入排序

这时候14就是排好序的子列表： 插入排序向前移动到第二个元素，比较33和27： 发现33、2,7不是自然序的： 交换33和27，同时会检查已经排好序的子列表中的所有元素...这样3趟之后，我们得到的有序子列表如下10,14,27： 按这样的处理过程继续下去，直到所有的未排序的值均包含在一个有序的子表中。插入排序就完成了。...Step 2 − 获取下一个元素 Step 3 − 和已经排序列表中的所有元素比较 Step 4 − 移动有序列表中比当前待排序元素的值要大的所有元素 Step 5 − 插入当前待排序元素 Step 6...依次重复执行知道整个列表都是有序的 插入排序Java代码完整实现 最后编写Java代码实现插入排序： package org.byron4j.sort; /** * * @author Byron.Y.Y...（即放到当前待插元素最开始的位置上） arr[holePosition] = arr[holePosition - 1]; //此时待插元素已经往前挪了一位了

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全局多项式（趋势面）法与逆距离加权（IDW）法插值的MATLAB实现

2 实际操作部分 2.1 空间数据读取 本文利用MATLAB求取空间数据的变异函数并绘制经验半方差图中的数据为范例，其包括湖北省荆门市沙洋县658个土壤采样点的空间位置（X与Y，单位为米）、pH值、有机质含量与全氮含量...得到异常值后，将其从原有658个采样点中剔除；剩余的采样点数据继续后续操作。...二阶多项式形式如下： 三阶多项式形式如下： 上述两公式中，W(x,y)为待插点(x,y)的插值，x与y为坐标，φ为常数，其它字母代表各对应项系数。...，p为幂参数，W(x_0,y_0 )为待插点(x_0,y_0 )的插值，Z(x_i,y_i )为第i个已知点对应属性数值。...，xllcorner与yllcorner对应数值分别代表插值结果x、y坐标的最小值（即起始值），cellsize对应数值代表像元大小。

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Android属性动画：核心使用类ValueAnimator学习指南

()内置了整型估值器,直接采用默认的.不需要设置，即默认设置了如何从初始值 过渡到 结束值 // 关于自定义插值器我将在下节进行讲解 // 下面看看ofInt()的源码分析 ->>关注1...作用：设置动画 如何从初始值 过渡到 结束值 的逻辑 插值器（Interpolator）决定 值 的变化模式（匀速、加速blabla） 估值器（TypeEvaluator）决定 值 的具体变化数值 从上面可知...float y; // 构造方法用于设置坐标 public Point(float x, float y) { this.x = x; this.y...= (Point) endValue; // 根据fraction来计算当前动画的x和y的值 float x = startPoint.getX() + fraction...只是是采用将 多个值 封装到一个对象里的方式 同时对多个值一起操作而已 就像上面的例子，本质还是操作坐标中的x，y两个值，只是将其封装到Point对象里，方便同时操作x，y两个值而已 6.

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【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

而灰度值未知的插值点 (x, y)，根据双线性插值法的约束，可以先由像素坐标点 (x0, y0) 和 (x0, y1) 在 y 轴向作一维线性插值得到 f(x0, y)、由像素坐标点 (x1, y0)...和 (x1, y1) 在 y 轴向作一维线性插值得到 f(x1, y)，然后再由 (x0, y) 和 (x1, y) 在 x 轴向作一维线性插值得到插值点 (x, y) 的灰度值 f(x, y)。...先由像素坐标点 (x0, y0) 和 (x1, y0) 在 x 轴向作一维线性插值得到 f(x, y0)、由像素坐标点 (x0, y1) 和 (x1, y1) 在 x 轴向作一维线性插值得到 f(x,...y1)： 然后再由 (x, y0) 和 (x, y1) 在 y 轴向作一维线性插值得到插值点 (x, y) 的灰度值 f(x, y)： 合并上式，得到最终的双线性插值结果...在这种方法中，插值点 (x, y) 的像素灰度值 f(x, y) 通过矩形网格中 最近的十六个采样点的加权平均 得到，而 各采样点的权重由该点到待求插值点的距离确定，此距离包括 水平和竖直 两个方向上的距离

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