一.初始化音频重采样器 在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。... 音频重采样用到的核心函数是swr_convert()，不过在进行重采样的时候，需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数，如果大于，需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将重采样后的数据写入输出文件 在初始化重采样器的时候，我们设置了目标采样格式为...write_packed_data_to_file(uint8_t *data,int32_t size){ fwrite(data,1,size,output_file); } 四.销毁音频重采样器
swr_convert(struct SwrContext *s, uint8_t **out, int out_count, const uint8_t **in , int in_count); //音频重采样转换...这里填入frame->data即可 //in_count :输入缓冲区每通道数据数量,这里填入frame->nb_samples即可 //返回值:转换成功后每个通道的输出样本数，出错则为负值 音频解码并重采样示例...输出 (const uint8_t**)frame->data,frame->nb_samples ); //输入 //将重采样后的
第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术，称为重采样方法，使您可以准确估计算法在新数据上的表现。...在这篇文章中，您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...更新Oct / 2017：用Python 3更新打印语句。 使用Douglas Waldron的 Resampling Photo （保留某些权利）评估Python中机器学习算法的性能。...关于方法 在本文中，使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。 每个方法都是独立设计的，因此您可以将其复制并粘贴到您的项目中并立即使用。 在糖尿病的数据集的皮马印第安人发生在每个配方中使用。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
今日分享： 后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。 01 主要内容 ?...1.以30m空间分辨率的DEM数据为基础数据，重采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率的DEM。 2....使用ArcPy进行处理 1.1 将五景DEM数据镶嵌起来然后利用ArcPy进行批量重采样，具体代码如下所示： import arcpy in_raster = r"C:\Users\Admin\Desktop...1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM，利用行政区的矢量边界，编写Python代码进行批量剪裁，具体代码如下所示： import arcpy,os,glob from arcpy import env...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误，我们对DEM数据进行重采样，从30米到120米一共有10景DEM数据，输出的每个DEM的名称肯定是不一样的，都是根据DEM数据的分辨率来进行命名，采用的Python
偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大（相关性越高的方差越大）· 统计量：样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体的估计都是用统计量作为估计量的。...详见1· Bootstrap（自助法）指在训练集里有放回的重采样等长的数据形成新的数据集并计算相关参数，重复n次得到对参数的估计，计算标准误。...Bootstrap会受到样本量和采样次数的影响· 参数bootstrap Vs.
前言： 大家晚上好，今天给大家分享FFmpeg里面的重采样实践，话不多说，直接开始！ 一、重采样： 1、什么是重采样？...通俗的讲，重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数，使之按照我们期望的参数输出。 2、为什么需要重采样？...那么为什么需要重采样呢？...);如果我们接下来需要使用解码后的音频数据做其它操作的话，然而这些参数的不一致会导致有很多额外工作，此时直接对其进行重采样的话，获取我们制定的音频参数，就会方便很多。...3、重采样参数解析： sample rate(采样率)：采样设备每秒抽取样本的次数 sample format(采样格式)和量化精度：这个应该好理解，就是采用什么格式进行采集数据；每种⾳频格式有不同的量化精度
plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy') plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:') 重新采样数据以使INR读数均匀分布...使用resample当时在以后每星期五估计病人的INR。指定每周一次读数的采样率，或等效地，每秒读数1 / （7 × 8 6 4 0 0 ）。使用样条插值进行重采样。...使用diff构建测量之间的时间间隔的向量。以周为单位表示间隔，并使用与以前相同的x轴绘制它们。 plot(Date,diff(datenum([Date;nxt]))/7,'o-', ......重采样的大幅波动可能是过冲的迹象。然而，华法林对身体有很大的影响。华法林剂量的微小变化可以大大改变INR，饮食，飞机上花费的时间或其他因素也会发生变化。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中，参数rule用来指定重采样的时间间隔...，例如'7D'表示每7天采样一次；参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据，不过该参数很快会被丢弃不用了；参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...，label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。...假设有文件“超市营业额2.xlsx”存放于C:\Python36文件夹中，其中有工号、姓名、日期、时段、交易额、柜台这几列数据，包含2019年3月1日至2019年3月31日的数据，格式如图所示： ?
为了防止这种情况的发生，我们可以使用现成的imblearn。 imblearn是一个开源的由麻省理工学院维护的python库，它依赖scikit-learn，并为处理不平衡类的分类时提供有效的方法。...本篇文章中我们将使用随机重采样技术，over_sampling和under_sampling方法，这是最常见的imblearn库实现。...检查y_smote的value_counts（使用重采样方法将y_train转换为y_smote） 我们将数据分为训练和测试，并将RandomOverSampler仅应用于训练数据（X_train和y_train...使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。
重采样及频率转换 重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 默认是纵轴，横轴设置axis=1 fill_method : str, default None 升采样时如何插值...label : {'right', 'left'}, default None 在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：30-9：35会被标记成9：30还是9：35,默认9：35 convention...: {'start', 'end', 's', 'e'}, default 'start' 当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（'start'或'end'）。...如何标记各个聚合面元，用区间的开头还是末尾。
重参数化（Reparameterization）技巧是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于将一个随机变量转换成另一个随机变量，同时保证它们的概率分布保持不变，在生成模型中有着重要应用。...简介 重参数化技巧，就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样，而该分布是带有参数 {\theta} 的，如果直接进行采样（采样动作是离散的，其不可微），是没有梯度信息的，那么在BP反向传播的时候就不会对参数梯度进行更新...重参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样，同时又能保留梯度信息。...连续分布采样 我们考虑以下形式: J_{\theta}=\int p_{\theta}(z) f(z) d z 其中 。这样就解决了采样导致梯度不可传递的问题。
FFMPEG 音频重采样流程 III . FFMPEG 音频重采样 IV . FFMPEG 初始化音频重采样上下文 SwrContext V . FFMPEG 计算音频延迟样本数 VI ....FFMPEG 计算音频重采样输出样本个数 VII . FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 VIII . FFMPEG 音频重采样 IX . FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 X ....初始化音频重采样上下文 : 音频重采样需要先初始化 音频重采样上下文 SwrContext , 首先要调用 swr_alloc_set_opts ( ) 初始化内存 并 设置 SwrContext 参数...FFMPEG 计算音频延迟样本数 swr_get_delay ( ) 函数使用示例 : 这里传入样本采样率 , 获取的是样本个数 ; //OpenSLES 播放器设定播放的音频格式是 立体声 , 44100...FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 ---- 1 .
文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[
音频重采样 FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行音频重采样，即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式，否则是无法正常播放的。...音频重采样涉及两个步骤： 1) 打开音频设备时进行的准备工作：确定SDL支持的音频格式，作为后期音频重采样的目标格式 2) 音频播放线程中，取出音频帧后，若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配...)则进行重采样，否则直接输出 6.1 打开音频设备 音频设备的打开实际是在解复用线程中实现的。...auddec, audio_thread, is); audio_open()函数填入期望的音频参数，打开音频设备后，将实际的音频参数存入输出参数is->audio_tgt中，后面音频播放线程用会用到此参数，使用此参数将原始音频数据重采样...is->audio_buf1) return AVERROR(ENOMEM); // 音频重采样：返回值是重采样后得到的音频数据中单个声道的样本数
Google Earth Engine（插值与重采样） 本期我们讲一下如何利用GEE对矢量的点进行插值。...还有就是如何把低空间分辨率的影像进行重采样 克里金插值 克里金插值是我们常用的插值方法，在GEE中为kriging，类似的还有反距离权重插值（inverseDistance） 主要函数：kriging...我们在进行不同分辨率的影像计算时，一般都需要进行重采样。...GEE默认的重采样方法为最近邻的方法。但是，这样采样出来的效果不好，会出现网格的效应，就像之前我们计算地表蒸散的那样子（地表蒸散发计算）。...本次我们讲了如何运用GEE进行插值和重采样。下次我们应该会讲用NDWI提取水体。
前言 由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：...基础知识准备 如何获取dataframe的行数 pandas.DataFrame.shape 返回数据帧的形状 df.shape[0] 返回行数 de.shape[1] 返回列数 只听到从架构师办公室传来架构君的声音...或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量，可以类似于SQL中的count(*) group by 操作 df.groupby('字段名...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，依据一个已知的面要素矢量图层文件，对上述文件夹中的全部.tif格式遥感影像进行掩膜，并对掩膜后的遥感影像文件再分别加以批量重采样，使得其空间分辨率为1000 m。 ...对全部图像文件完成掩膜操作后，我们继续进行重采样操作。...和前述代码思路类似，我们依然还是先遍历文件，并在其原有文件名后添加"_Re.tif"后缀，作为新文件的文件名；随后，利用Resample_management()函数进行重采样。...其中，1000表示重采样的空间分辨率，在这里单位为米；"BILINEAR"表示用双线性插值的方法完成重采样。
enable-libx264 --extra-cflags="-I/usr/local/include" --extra-ldflags="-LIBPATH:/usr/local/lib/" 原来实现重采样的代码...dst_bufsize = av_samples_get_buffer_size(&dst_linesize, dst_nb_channels, len_swr, outSamplefmt, 1); 这一个函数是用于计算重采样完成之后实际得到的数据的字节大小
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...”就可以了 将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换（计算值工具里面的数据类型还挺多的） ?
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