SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包，使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前，需要引进它，语法如下：
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的候选区域(proposal region)。
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第16天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的84天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计76字，阅读时间5分钟 3.2.11.1.1. Texture Object API A texture object is created using cudaCreateTextureObject() from a r
，构造一个解析函数(其图形为一曲线)通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。
最近有读者问人民币 FR007 掉期的估值总是和系统上对不上，加上 RFR 代替 IBOR 后有新的 RFR 掉期出现，其估值方法中有很多细节。以上两种产品都可以叫做利率掉期。笔者想趁着写《金融工程》一书的利率掉期这章时，顺便给大家做一个估值利率掉期高度概览，并指出所有应该注意的细节，避免大家在复现结果或者验证模型时少走点坑。
U-Net是一个基于卷积神经网络（CNN）的端到端图像分割模型，其主要特点是其对称的编码器-解码器结构。编码器负责提取图像特征，而解码器则重建并生成分割后的图像。
比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等
文章目录 一、线性插值动画示例 二、非线性插值动画示例 三、动画计算方式 四、时间经过分数 ( Elapsed Fraction ) 五、插值分数 ( Interpolated Fraction ) 六、类型估值器 ( TypeEvaluator ) 一、线性插值动画示例 ---- 📷 线性插值动画示例 : 1.动画内容 : 上图描述了一个假设的组件 , 修改其 x 属性生成动画 , 该属性代表组件在屏幕上水平方向的位置 ; 2.动画时长 : 40ms ( 毫秒 ) , 动画从开始到结束 , 持续时间 40
首先我们考虑 一维 情况(即通过一维坐标来获取随机值),如果我们仅使用一般随机方法的话,得到的随机数值是这样的:
编程不是人人都会，但Excel电子表格就是当代白领的必备技能啊！如果用Excel实现图像生成，那岂不是。。。
pandas.date_range()可以产生一定时间范围内的时间数据，具体参数如下：
在公有云的数据库产品清单里，近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了，时序数据库的用途是什么？为什么会诞生该产品？我们今天一起来看一下！
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
标题中的“完整指南”并不意味着，它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
在播放视频时，常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布，需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。
NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）
MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method')
1 导读 本文详细讲解了 RoIPooling 、RoIAlign 和 RoIWarp ，用非常的图来帮助理解，相信通过本文阅读能让你对这三者有更加深刻的理解 如果对你有所帮助请点个在看、点或分享，鼓励一下小编
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
，称F(x)为f(x)在区间[a,b]上的插值函数，称(xi, yi)为插值节点。若F(x)为多项式，称为多项式插值(或代数插值) ；常用的代数插值方法有：拉格朗日插值，牛顿插值。
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2012 年的 19 家银行串通起来操纵 LIBOR 的丑闻还历历在目。巴克莱支付了 4.5 亿美元罚款，瑞银用 15.3 亿美元终结操纵指控，苏格兰皇家银行用 6.12 亿美元终结操纵指控，花旗、美银、摩根大通、德意志、汇丰等都涉嫌其中。大家肯定说天哪这真是天价罚款，别闹，它们靠操纵 LIBOR 赚的更多！
本文是 Python 系列的 SciPy 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读5分钟本文将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。 本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖。 卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。 在本文中，将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。这有助于解决与计算机视觉相关的各种其他问题。在CNN出现之前，传统的方法是使用最近邻插值、双线性或双三次插值等上采
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,’method’)
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
对二元函数数据进行插值，得到指定自变量值对应插值函数值。其中样本点数据为 meshgrid 格式。 【注】meshgrid 格式为一种完整网格格式（可使用 meshgrid 函数创建），即元素表示矩阵区域内的网格点。一个矩阵包含 x 坐标，另一个矩阵包含 y 坐标。x 矩阵中的值沿行方向严格单调递增，沿列方向为常量；y 矩阵则相反。
传统的GPU渲染流水线（管线）是基于光栅化的一套流程，之所以要强调传统，是为了将之区别于基于光线追踪（ray trace）的流水线和基于体素化的流水线。在光栅管线中，最基本的2个着色器是顶点着色器和像素着色器，在下图中，除了2个着色器可编程，中间三个时钟节点都是固定的，只能配置不可编程。
曲线拟合与插值 在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点；连接数据点的实线描绘了线性内插，虚线是数据的最佳拟合。 11.1 曲线拟合 曲线拟合涉及回答两个基本问题：最佳拟合意味着什么？应该用什么样的曲线？可用许多不同的方法定义最佳拟合，并存在无穷数目的曲线。所以，从这里开始，我们走向何方？正如它证实的那样，当最佳拟合被解释为在数据点的最小误差平方和，且所用的曲线限定为多项式时，那么曲线拟合是相当简捷的。数学上，称为多项式的最小二乘曲线拟合。如果这种描述使你混淆，再研究图11.1。虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。
这是我接单的一个单，看了数据源，马发现很有印象，马上就知道来源kaggle中国北京上海广州成都，沈阳的Pm2.5数据集，对应的链接：https://www.kaggle.com/uciml/pm25-data-for-five-chinese-cities，数据集去kaggle下载，在kaggle上就是一个时间序列的问题。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
该论文提出了一种有效且快速的场景解析方法。通常，提高场景解析或语义分割性能的常用方法是获得具有强大语义表示的高分辨率特征图。广泛使用的有两种策略：使用带孔（空洞）卷积或特征金字塔进行多尺度特征的融合，但会有计算量大、稳定性的考验。
http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf
返回AV1专栏目录 AV1中的Smooth帧内预测模式通过对左边和上方的参考像素值进行线性插值滤波来生成smooth像素值。
CoMoGAN是一个依赖于函数流形上目标数据的无监督重组的连续GAN。为此，我们引入了一种新的函数实例归一化层和残差机制，它们将图像内容从目标流形上的位置中分离出来。我们依靠原始的物理模型来指导训练，同时允许私有的模型/翻译功能。CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用，并允许新类型的图像翻译，例如循环图像翻译（如延时生成）或分离线性翻译。在所有数据集上，它都优于文献。
近五十年来，基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究，并成功地应用于许多计算机视觉应用中。然而，由于能见度低，在恶劣天气条件下检测物体仍然是一项重大挑战。在本文中，我们通过引入一种新型的双子网(DSNet)来解决雾环境下的目标检测问题。该双子网可以端到端训练并共同学习三个任务：能见度增强、目标分类和目标定位。通过包含检测子网和恢复子网两个子网，DSNet的性能得到了完全的提高。我们采用RetinaNet作为骨干网络(也称为检测子网)，负责学习分类和定位目标。恢复子网通过与检测子网共享特征提取层，采用特征恢复模块增强可见性来设计。实验结果表明我们的DSNet在合成的有雾数据集上达到了50.84%的mAP，在公开的有雾自然图像数据集上达到了41.91%的精度。性能优于许多最先进的目标检测器和除雾和检测方法之间的组合模型，同时保持高速。
理解了二维的 Value 噪声,我们就可以进一步来看 二维的 Perlin 噪声了.
这次的文章内容关于如何在嵌入空间变形中得到更好插值效果, 由于题目长度限制名字没有写全, 全名是《Phong Deformation: A better C^0 interpolant for embedded deformation》.这篇文章的主要贡献是利用了两种简单的插值方法加权平均得到了更好的插值效果, 整体的计算代价不会那么大却大大提高了嵌入变形的渲染效果, 未来可期.
在用python绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：
今天给大家介绍7种插值方法：线性插值、抛物插值、多项式插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、Hermite插值，并提供Python实现案例。
今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。
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