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
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。...DataFrame结构的resample()方法语法为： resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None...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。
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。
本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别和填补时间序列数据的空白是非常有用的。例如，我们正在使用的原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...下一步我们就要使用各种方法用实际数字填充这些NA值。 向前填补重采样 一种填充缺失值的方法是向前填充（Forward Fill）。这种方法使用前面的值来填充缺失的值。...df.resample('1D').mean().ffill() ffill就是 Forward Fill的简写，下面可视化看看效果 向后填补重采样 类似的方法是反向填充。...使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。 作者：Barrett Studdard
此外，本文还将结合代码和数据探讨非参数化的自助重采样方法在逻辑回归中的应用及模型差异分析。...非参数化的自助重采样方法在Logistic回归应用及模型差异分析|附数据代码 本文探讨了计算逻辑回归参数抽样分布的不同方法，包括非参数化的自助重采样方法、参数化的自助方法以及一种混合模式。...关键词：重采样；逻辑回归；参数化自助法；非参数化自助法 一、引言 计算抽样分布的不同方法会产生不同结果，但在实践中差异通常较小，我们可以选择方便的方法。...二、数据来源与处理 （一）数据来源 本文使用来自一般社会调查（GSS）的数据，存储库下载包含已重新采样的 GSS 数据子集的 HDF 文件。...四、非参数化自助重采样方法 （一）方法描述 基于自助重采样，对data的行进行有放回抽样，并对重新采样的数据运行回归模型。
使用CRC32还可实现图片去重功能，如下FindRepeatFile函数，运行后通过对所有文件做crc校验并将校验值存储至CatalogueDict字典内，接着依次提取CRC特征值并将其存储至CatalogueList...//lyshark/",".png") 运行上述代码，则会扫描d://lyshark/目录下所有的png格式文件，并输出这些文件特征值，以及该特征的重复次数，如下图所示； 有了上述方法我们就可以实现去重了...，当然上述方法还可以优化，通过使用groupby功能可以自动实现分组，f恩组后我们只需要对分组进行排序，并寻找对应符合条件的特征，找到后直接调用os.remove将其移除即可，实现代码如下所示； import...parser.add_argument("-t","--types",dest="types",help="指定文件类型") args = parser.parse_args() # 使用方式
在这里可以下载到所使用的数据集。在这篇文章中我会重复的展示数据集中的一部分特点，并且展示我们在过采样的情况下该如何进行合适的交叉验证。...类别不均衡的数据 当我们遇到数据不均衡的时候，我们该如何做： 忽略这个问题 对占比较大的类别进行欠采样 对占比较小的类别进行过采样 忽略这个问题 如果我们使用不均衡的数据来训练分类器，那么训练出来的分类器在预测数据的时候总会返回数据集中占比最大的数据所对应的类别作为结果...下面的实验则使用了欠采样的方法。 对大类样本进行欠采样 处理类别不平衡数据的最常见和最简单的策略之一是对大类样本进行欠采样。...正确的使用过采样和交叉验证 正确的在交叉验证中配合使用过拟合的方法很简单。就和我们在交叉验证中的每次循环中做特征选择一样，我们也要在每次循环中做过采样。...总结 在这篇文章中，我使用了不平衡的 EHG 数据来预测是否早产，目的是讲解在使用过采样的情况下该如何恰当的进行交叉验证。关键是过采样必须是交叉验证的一部分，而不是在交叉验证之前来做过采样。
<<endl; return -1; } return 0; } 二.初始化输入音频帧 在这一步需要给输入音频帧设置一些参数，包括采样率，采样点个数，声道布局，音频帧格式等...注意一定是每次，不要只初始化一次，这样只有第一帧初始化了，后面的帧还是会报错，因为输入帧的格式要和滤镜上下文保持一致，如果没有每次都初始化，后面的帧的格式和采样率就识别不到，为null了。...return -1; } } return 0; } 四.将编辑后的数据写入输出文件 在这一步需要注意的是，由于在滤镜图中有一个滤镜实例将音频帧的采样格式设置为了...return -1; } destroy_audio_filter(); close_input_output_files(); return 0; } 最后，可以使用下面的指令测试输出的
image.png 引言 在具备一定的Python编程基础以后，我们可以结合for循环进行多角星的编写，只要简单的几次循环，即可以极大的解决重复编写相同代码方面的问题，下面小编将以三角星、五角星为例，...进而引入如何绘制多角星。...在成功绘制出三角形以后，我们开始尝试进一步的增加角的个数，需要注意的是在进行五角星的绘制时其转角的度数十分重要，下面以标准的五角星为例，运用相同的for实验简单快捷。...(5):#5表示边长为5的五角星 turtle.forward(300) turtle.left(144)#正多边形的外角是固定的 turtle.end_fill() turtle.done...in range(9):#共有9条边 turtle.forward(80) turtle.left(40) turtle.end_fill() turtle.done() 4 结语 针对如何绘制多角星问题
来源：python ID：python6359 美国队长的锅 emmmmmmmm.......没错就是他的锅 代码 # 所需依赖：python3 pycharm # print 打印 print('...自带的工具箱，这里将工具箱导入就能使用了 # turtle 模块是 python 用来画图的工具箱 import turtle # 将 turtle 里的工具拿出来，赋给 t 变量 # 照猫画虎用就是了...30) # square(140, 150, 30) # square(180, 150, 30) # square(220, 150, 30) # square(260, 150, 30) # 使用.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: dong dong # @Env: python 3.6 from turtle import...write('by dongdong', font=("Bradley Hand ITC", 30, "bold")) mainloop() 效果图 马哥教育618年中大促进行中 四重福利十重豪礼等你来拿
辰哥教大家如何用Python画爱心图跟自己喜欢的人表白。目的：一来是学习python技术，二来可以用来跟自己喜欢的人表白（尤其是那些不敢开口的人） 下面开始讲解如何用Python绘制。...01 Turtle介绍 本文的绘图库是Turtle，通过组合使用此类命令，可以轻松地绘制出精美的形状和图案。...pensize() | width() 画笔粗细 颜色控制 color() 颜色 pencolor() 画笔颜色 fillcolor() 填充颜色 填充 filling() 是否填充 begin_fill...() 开始填充 end_fill() 结束填充 上面这些方法都是比较常用，具体更加详细的使用，可以去python官方的turtle官网学习： https://docs.python.org/zh-cn...t.left(140) t.begin_fill() t.forward(51*0.20) for i in range(150): t.forward(0.20) t.right(
介绍 swagger 是一个api文档工具，集api管理，测试，访问于一体的网页版api文档工具 了解更多，请访问相关网站 swagger 官网 swagger github OpenApi 参数说明 python...相关包 connexion flasgger flask-swag，flask-swagger Flask-RESTPlus python swagger-codegen java 版，可生成简易版的...python项目，搭配swagger-client即可使用 使用 flasgger 该工具与python web 服务框架 flask 高度集成 自带前端页面，无需安装其他 使用示例 注意： flasgger.../usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import random from flask import Flask, jsonify, request from...yaml 和 json 格式 openAPI 详情https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/tree/OpenAPI.next swagger 全局配置 python
md5码的应用领域 在计算机领域中，一般使用MD5算法来验证文件的完整性。...还有一种应用广泛的领域，那就是去重，早几年网络上传分享内容，比如优酷视频上传，只需要更改视频文件的md5码值，即能通过平台的重复内容初筛，这是比较简单的去重机制。...Python 读取文件md5码去重操作应用 在计算机领域，md5是常见的加密算法之一，而Python自带了hashlib库，这个库包含用于安全哈希和消息摘要的许多方法。...pwd=cyxr 提取码: cyxr 详解如何使用Python实现删除重复文件 https://www.jb51.net/article/264574.htm 利用python实现批量修改文件的md5.../p/298042816 python实现MD5进行文件去重的示例代码 https://www.jb51.net/article/217069.htm
通过 Python，我们可以方便地与 Elasticsearch 进行交互。本文将详细介绍如何在本地使用 Python 连接到服务器上的 Elasticsearch，并进行基本的操作。...二、本地 Python 连接 Elasticsearch 在确保服务器端配置无误后，接下来我们在本地使用 Python 连接到 Elasticsearch。...安全措施：在生产环境中，建议配置合适的安全措施，例如使用 HTTPS 和防火墙规则。...结论 通过以上步骤，你应该能够成功使用 Python 连接到 Elasticsearch，并进行基本的文档存储和搜索操作。...希望这篇文章能帮助你更好地理解如何使用 Python 操作 Elasticsearch。
#-*-coding:utf-8-*- ''' 使用继承 ''' class SchoolMember: def __init__(self,name,age,addr,hoppy):...__init__(self) b = Son() ''' 为了解决类名变动后引起大批量修改，需要使用关键字Super来调用父类中的方法 ''' class PersonStar(object):
google 提供了多种语言的实现：java、c#、c++、go 和 python，每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件。由于它是一种二进制的格式，比使用xml行数据交换快许多。...二、windows7下载安装protobuf 由于下的Python是3.6.2版本，所以protobuf要下3.0版本的，不然后面运行那个setup.py 有问题，不能安装。...） cmd切换到C:\protobuf-python-3.0.0\protobuf-3.0.0\Python目录下，依次执行下列命令 python setup.py build python...--python_out=./ people.proto -I=源文件目录，--python_out=编译生成的文件的路径 ，people.proto是要编译的协议文件 编译好之后你就会在目标目录里面看到输出的结果文件...，如下：people_pb2.py 然后我们就可以使用生成的python文件了， 1.首先新建一个程序文档，代码如下：pbFirstPeople.py import people_pb2 pbFirstPeople
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