本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
librosa是一个音频和音乐处理的Python包，我用它来做音频的特征提取。但是在使用时，发现librosa.load将音乐文件转化为时间序列的过程中，速度实在难以忍受，cpu跑的非常高，程序好像假死的状态。 查阅官方文档发现，默认情况下，librosa会使用scipy.signal进行音频信号的重采样，这在实际使用时是很慢的。如果要获得很高的性能，官方建议安装libsamplerate和其相应的python模块scikits.samplerate。 这就是说，在Windows下进行安装的话，要先编译libsamplerate得到相应的lib和dll文件，再安装python的接口模块。 我试着在linux下进行安装，过程是很流畅的，因为使用apt-get可以方便安装libsamplerate，pip进行scikits.samplerate安装的时候，系统可以直接找到libsamplerate编译好的lib文件。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。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。
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。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件（见geotrellis使用（十四）导出定制的GeoTiff），但是实际中有时会有BUG，就是数据值发生非常明显的变化，理论上只进行了切割、重投影操作，数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题，发现是因为采样方式造成的。 二
对长尾数据集的tricks进行了分析和探索，并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略，取得了非常好的效果。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
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）
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。
在当今的主流采集卡上，采样频率一般共分为22.05KHz、44.1KHz、48KHz三个等级，
不管是在金融学、经济学的社会学科领域，还是生态学、系统神经的自然学科领域，时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。
糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示，我国约11%的成年人患有糖尿病，而在住院患者中这一比例更高。
这里首先要介绍官方文档，对python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现，网上不管csdn或者简书上还是什么地方，教程来源基本就是官方文档，所以英语只要还过的去，推荐看官方文档，就算不够好，也可以只看它里面的sample就够了
类似bagging的思想，有多个基学习器，每个基学习器都抽取一部分majority class，并且使用全部的minority class。这样，每个majority样本都能够被利用上，不会有信息的损失。
本文整理自Bitmovin的VideoTech Deep Dive: Super-Resolution with Machine Learning博文系列，作者是Adithyan Ilangovan，介绍了超分辨率的基本概念以及相关技术。
resample有一个类似于groupby的API，调用resample可以分组数据，然后会调用一个聚合函数：
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。
Origin是一款功能强大的数据分析和绘图软件，它可以帮助用户高效地进行科研工作、生产工作和教学工作。本文将详细介绍Origin的特色功能和使用方法，并通过实例来说明其应用价值。
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
在《不平衡问题: 深度神经网络训练之殇》一文中，笔者已对缓解不平衡问题的方法进行梳理。限于篇幅原因，介绍比较笼统。事实上，针对重采样方法有很多研究，包括类别平衡重采样和Scheme-oriented sampling。
近一段时间在图像算法以及音频算法之间来回游走。 经常有一些需求，需要将音频进行采样转码处理。 现有的知名开源库，诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心。 而音频重采样其实也就是插值算法。 与图像方面的插值算法没有太大的区别。 基于双线性插值的思路。 博主简单实现一个简洁的重采样算法， 用在对采样音质要求不高的情况下，也是够用了。 编解码库采用dr_wav https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 近期有点强迫症，纯c
上图左为原始图片，比如是小明家后院的军车。现在小明想把图片发到朋友圈稍稍显摆下，但是又不想太暴露，所以他用PhotoShop把图片中一辆车用一大片树叶遮盖住了。本以为这样就可以把敏感内容掩藏，何曾想这样会引入新的痕迹—两片完全相同的叶子（上图右红圈所示）。莱布尼茨他老人家看到“世界上有两片完全相同的树叶”不知会不会醒来。
导读：在CVPR 2022上，新加坡南洋理工大学和商汤研究院的科研团队提出了SAM-DETR —— 利用语义对齐匹配加速DETR检测器收敛。它仅引入一个简单的即插即用的模块，通过采样“目标显著点”的特征使object query和图像特征的语义对齐，使DETR能够在MS-COCO数据集上迅速收敛。由于此方法即插即用的特性，SAM-DETR可以轻易地与现有的其他加速收敛的方法结合，实现更好的结果。根据作者已开源的代码，在MS-COCO数据集上，仅用ResNet-50，所提出的方法能在12 epoch内达到42.8% AP的检测精度，并能在50 epoch内达到47.1% AP的检测精度。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
AudioContext 属于 Web Audio 中的一个 API，创建音频你可以使用
MNIST [LeCun et al., 1994, Bottou et al., 1994] 是一个由 Yann Lecun 等人创建的手写数字图像数据集，是研究者研究机器学习、模式识别等任务的高质量数据库。它包含训练集和测试集，训练集包含 60000 个样本，测试集包含 10000 个样本。
在使用多线程的过程中,我们知道,python的线程是没有stop/terminate方法的,也就是说它被启动后,你无法再主动去退出它,除非主进程退出了,注意,是主进程,不是线程的父进程.
NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。
2023-04-30：用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例，它实现了音频重采样的功能。
图像超分辨率模型的基本假设是，如果低空间分辨率图像遵循与创建低空间分辨率图像相同的重采样过程，则低空间分辨率图像中的缺失细节可以被重建或从其他高空间分辨率图像中学习。基于这一假设，近十年来，人们一直致力于精确预测点扩散函数(point spread function, PSF)，它代表了形成低分辨率像素的混合过程。主要有三组方法:1)基于插值的方法，2)基于重构的方法，3)基于学习的方法。
易患血液凝固的人用华法林治疗，血液稀释剂。国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
Pandas中的resample，重新采样，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。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此，作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集，并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应，并得到了更加丰富的元数据，如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集，其中包含60000个测试样本，而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用，因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
在3D医学影像中进行物体定位的标准方法是使用分割模型对感兴趣的目标进行 Voxel 到 Voxel 的标注。虽然这种方法使模型具有很高的准确性，但也存在一些缺点。为医学影像生成 Voxel 级准确的标注是一个耗时的过程，通常需要多个专家来验证标签的质量。由于标注者之间的变异性，器官或病变的医学术准确的分割可能会出现结构边界不确定的问题，这可能会导致附近组织中包含无关信息或排除相关信息。即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。总之，这使得分割模型的训练成本过高，同时可能会限制下游诊断或分类模型的预测能力。
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
之前有大概介绍了音频采样相关的思路，详情见《简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)》。 音频方面的开源项目很多很多。 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control) 自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。 ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression) 探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音。 AEC是回声消除器
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
