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。...这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...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。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
所有对总体的估计都是用统计量作为估计量的。当我们用一个统计量作为某个参数的估计量时，为考察这个估计量的好坏程度，我们需要求出这个估计量的期望以考察无偏性，方差以考察有效性等。...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。...适用于独立样本，样本间有相关如时间序列数据可采用block法分组屏蔽掉进行bootstrap- bootstrap分布与样本分布的比较当我们不知道样本分布的时候，bootstrap方法最有用。...Bootstrap会受到样本量和采样次数的影响· 参数bootstrap Vs.
MODIS数据进行重投影 由于MODIS数据采用的是SIN正弦投影 ，我们平常一般都是采用地理坐标，一般我们都会对MODIS数据进行重投影。...所以今天我们就介绍一下两种基于Python中的GDAL对MODIS进行重投影的方法。 gdal.Warp gdal.Warp是一个很好用的函数们可以用来重投影、影像裁剪等。...用它对MODIS数据进行重投影很简单。...from osgeo import gdal import numpy as np from osgeo import osr #使用gdal.Warp对MODIS数据进行重投影。...from osgeo import gdal import numpy as np from osgeo import osr #使用gdal.Warp对MODIS数据进行重投影。
{dict2} ] B = [ {dict3}, {dict2} ] C = [ {dict3}, {dict4} ] M = [A,B,C] X = [] 将M去重后的字典放入列表...X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}] 难点 字典列表 大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合，自动去重。...但是集合是使用hash来计算并去重的，但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典，但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。...中的元素是否在X中进行判断 # filter() 对上面匿名函数中不满足条件（即重复的字典）进行过滤，返回尚未添加到X中的字典元素列表 # 使用extend()进行追加到X中 应用 主要是从neo4j中取出关系数据...lambda relation: to_echarts(link=relation), relationship_list) # 为什么要用set而不是list来转化map对象: # 1.去重
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？...);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。...再比如说，在将音频进行SDL播放的时候，因为当前的SDL2.0不支持plannar格式，也不支持浮点型的，而最新的FFpemg会将音频解码为AV_SAMPLE_FMT_FLTP，这个时候进行对它重采样的话...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
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对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',periods=30) ts=pd.Series...182 2018-02-05 30 dtype: int32 上面的代码就可以看出label=right就是指label等于右区间的值，如果label=left就是指label等于左区间的值 重采样...降低时间的细粒度，对于重采样，主要是涉及到值的填充。...00 1 2018-01-01 07:00:00 2 2018-01-01 14:00:00 2 2018-01-01 21:00:00 2 Freq: 7H, dtype: int32 总结 重采样和降采样一般用在时间序列里面...以上这篇python中resample函数实现重采样和降采样代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...max_dst_nb_samples:"<<max_dst_nb_samples<<",dst_nb_channels:"<<dst_nb_channels<<endl; return 0; } 二.循环对音频帧进行重采样... 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
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。...降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘...在向前或向后填充时，允许填充的最大时期数 kind = None 聚合到时期（‘period’）或时间戳（‘timestamp’），默认聚合到时间序列的索引类型 convention = None 当重采样时期时...:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3T, dtype: int64 到此这篇关于pandas的resample重采样的使用的文章就介绍到这了...,更多相关pandas resample重采样内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
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。...rule : DateOffset, Timedelta or str 表示重采样频率，例如‘M’、‘5min’，Second(15) how : str 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如'mean...: {'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'）。...在用resample对数据进行降采样时，需要考虑两样东西： 各区间哪边是闭合的。...时间戳 重采样 In frame = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), index=pd.date_range('1/
in_sample_fmt, int in_sample_rate, int log_offset, void *log_ctx); //如果第一个参数指向为NULL,则创建一个新的SwrContext，否则对其进行参数配置...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...data数据发送到输出设备,进行播放 ... ...
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。
, 采样位数 , 声道数 参数的音频 , 因此需要将 AVFrame 中的音频数据 , 进行重采样 , 将其转换为我们创建的 Android 播放器可以播放的音频数据 ; 3 ....对延迟的理解 : swr_get_delay ( ) 获取的是下一次的样本数据 A 输入 经过多长时间延迟后 , 才能将样本 A 播放出来 , 这个延迟就是积压的数据的播放时间 , 因此每次处理时将少部分积压数据进行处理...Hz 采样 , 16位采样位数 // 解码出来的 AVFrame 中的数据格式不确定 , 需要进行重采样 /* int64_t swr_get_delay( struct SwrContext..., 采样率 , 采样位数 等信息 , 调用 swr_convert ( ) 函数 , 传入上述参数 , 即可进行音频重采样 ; 2 . swr_convert ( ) 函数原型 : FFMPEG 音频重采样的核心方法...获取延迟数据 //OpenSLES 播放器设定播放的音频格式是 立体声 , 44100 Hz 采样 , 16位采样位数 // 解码出来的 AVFrame 中的数据格式不确定 , 需要进行重采样 /
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 -*
= "blue"; // 再一次重绘s.backgroundColor = "#ccc"; // 再一次 重绘s.fontSize = "14px"; // 再一次 回流+重绘// 添加node，再一次...因为在display属性为none的元素上进行的DOM操作不会引发回流和重绘。避免频繁读取会引发回流/重绘的属性，如果确实需要多次使用，就用一个变量缓存起来。...对具有复杂动画的元素使用绝对定位，使它脱离文档流，否则会引起父元素及后续元素频繁回流。...参看文章：回流与重绘：CSS性能让JavaScript变慢？...转载本站文章《chrome对页面重绘和回流以及优化进行优化》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/webfront/browser/webkit/2016_0506_
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 ?...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...Tips： 在编写ArcPy代码进行DEM数据的批量重采样的时候出现了报错，经过排查发现主要原因是因为out_raster = out_raster_workspace +"resample_" + str...(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
因为工作中会经常遇到不同采样率的声音文件的问题，特意写了一下重采样的程序。 原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值，经过测试，是没有问题的。 #!...numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率...:param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal)...i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s') 以上这篇基于Python 的语音重采样函数解析就是小编分享给大家的全部内容了
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。...audio_decode_frame()函数名起得不太好，它只是进行重采样，并不进行解码，叫audio_resample_frame()可能更贴切。...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。
题目 定义一个数有2种状态，“不存在这个数”，“存在这个数”，你只有1G出头的运行内存，给出算法设计，对一百亿个数字（数字x∈[0,1010]）进行排序并去重，最后给出所需内存大小（注，直接读取一百亿个数字大概需要...假设需要“判断一个数字是否出现多次”，可以通过以下设计来实现： 00：数字不存在 01：数字仅有一个 10：数字出现多次 二进制本身就是组成多姿多彩计算机世界的基础，理论上，直接操纵二进制就可以进行任意运算...利用数组本身的性质“下标”，来实现数据的“间接存储”（实际上并没有保存这个数字，但是却能够操作这个数字） 凡是需要对一定范围内的正整数进行排序去重，都可以使用这个办法（空间换时间）。
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