今天我先介绍一个有趣的自然饱和度算法，并讲解如何一步步进行优化。 ❞ 1....原始实现 今天要介绍的自然饱和度算法是一个开源图像处理软件PhotoDemon（地址：https://github.com/tannerhelland/PhotoDemon）上的，原版是C#的，代码如下...自然饱和度算法优化第一版 首先，我们可以考虑去掉算法中的浮点运算，即是将float AmtVal = (abs(Max - Avg) / 127.0f) * VibranceAdjustment;这里的...自然饱和度算法优化第二版 在上面算法的基础上如果使用多线程(OpenMP)来优化的话那么会获得多少加速呢？...结论 这篇文章介绍了如何一步步优化一个自然饱和度算法，从原始算法的115.36ms优化到了13.04ms，「加速比达到了9.09倍」，还是比较可观的。 6.
图片处理中，调节饱和度、明度、色相是非常常见的功能，这篇文章带你深入理解饱和度的调节，文末附录代码实现。 一、饱和度与明度的定义 一个彩色像素由RGB组成。...饱和度指RGB三通道中最大值与最小值之差，差别越大，饱和度越大，颜色看起来越鲜艳。 饱和度调节 明度调节 饱和度与明度的关联性： 从饱和度、明度的定义来看，两个值的调节是相互影响的。...参考下图，饱和度取最大值255时，就限制最大值、最小值分别为255和0，则明度值为127.5。明度值取最大值255或最小值0时，则最大值和最小值相同都是255或0，即饱和度为0。...二、调节饱和度的算法原理 上面介绍的是比较简单的理解，略去了细节，实际上HSV模型，是基于人的视觉感知来定义的，本没有公式计算 参考：孟塞尔颜色体系 饱和度的算法有很多种，这里介绍一种，设饱和度S的取值范围...当前饱和度为： L为明度 联系上面明度和饱和度的关系曲线，就能理解为什么以128为分界线，有两个算法 根据设置的饱和度s，反求出新的RGB值 实现效果 三、调节饱和度的代码实现 #include"f_Saturation.h
Vibrance这个单词搜索翻译一般振动，抖动或者是响亮、活力，但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词，也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理。...确实是和饱和度有关的，这样理解中文的翻译反而倒是合理，那么只能怪Adobe的开发者为什么给这个功能起个名字叫Vibrance了。 ...闲话不多说了，其实自然饱和度也是最近几个版本的PS才出现的功能，在调节有些图片的时候会有不错的效果，也可以作为简单的肤色调整的一个算法，比如下面这位小姑娘，用自然饱和度即可以让她失血过多，也可以让他肤色红晕...我们重点讲下这个算法的优化及其SSE实现，特别是SSE版本代码是本文的重中之重。 ...结论： 简单的分析了自然饱和度算法的实现，分享了其SSE实现的过程，对于那些刚刚接触SSE，想做图像处理的朋友有一定的帮助。
今天就来絮叨一下OS资源饱和度应该如何衡量。 现在kubernets盛行，所以这里来借用k8s中部署的prometheus+grafana来看直观的看图。 CPU资源： 先看一个图： ?...一边是CPU使用率，一边是CPU饱和度。 饱和度如何来算的呢？...知道了这个cpu饱和度的来源之后，我们再来看上面的图。即是说，我们在判断CPU是否够用的时候，不仅是要看CPU使用率，还要看CPU饱和度才可以。 内存资源： 再上图 ?...磁盘的IO饱和度是比较容易判断的，我们来看看它是如何判断，同样来看看它的query。...这样就知道这个饱和度的来源了。 网络资源： ? 在网络资源的判断上，这里用了一个非常直接的词dropped。直观理解就是丢包，来看它的query语句。
算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响，但算法是否存在被滥用的情况？本文对算法使用问题提出了自己的看法。...通常使用算法做决策的出发点是好的，但是照样会导致出人意料的后果。一些组织在大肆宣传使用各种算法时，经常避开一个重要的问题：使用这些算法会削弱还是增强系统性不公平？...分析这个问题需要综合考虑很多因素，我觉得一个机构斟酌是否采用算法决策时必须要考虑一下几个问题。 一、算法是否会对生活产生负面影响 机构在采用基于算法的决策系统前必须要评估算法对生活可能产生的影响。...阿勒格尼县显然没有这些条件，然而 CYF 依旧推进使用这项算法。 那么最后结果如何？该算法精度实在有限。...算法对我们的生活影响越来越大，算法、机器学习是否被滥用着实值得思考。 via EFF，AI科技评论编译
GPUImageSaturationFilter 属于 GPUImage 颜色处理相关，用来处理图片饱和度，shader 源码如下： /*********************************...*********************/ //@Author:猿说编程 //@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com //@File:IOS – OPenGL ES 调节图像饱和度...textureColor.rgb, saturation), textureColor.w); } ); #endif 二.效果演示 图片 三.源码下载 下载地址：IOS – OPenGL ES 调节图像饱和度...ES 调节图像曝光度 GPUImageExposureFilter IOS – OpenGL ES 调节图像对比度 GPUImageContrastFilter IOS – OPenGL ES 调节图像饱和度
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型：预测建模 生物学启示：认知脑功能（神经元） 用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型：搜索/寻路算法 生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖） 用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
为了验证当前测序量能否满足需求，或者说加大测序量是否能够进一步挖掘的更大量的信息，通常需要进行饱和度分析。...在转录组和扩增子测序中，饱和度分析应用的已经非常成熟，对于WES/WGS等基因组测序而言，对测序深度也已经基本形成了统一共识。对于ATAC而言，测序饱和度分析要怎么做呢？本片文章就来解密一下。...如上图所示，ATACseqQC的饱和度分析思路如下，对effectice fragment进行随机抽样，比如10%，20%到100%， 对于每个梯度分别进行peak calling, 统计其peak个数...在ATACseqQC中，提供了saturationPlot函数，可以直接读取一系列peak文件，然后绘制测序饱和度图，具体的用法可以查看该函数的帮助文档。...ATACseqQC给我们提供了一个很好的思路，来进行ATAC文库的测序饱和度分析，类似的，这个做法也可以推广到chip_seq, m6A_seq等IP类型的实验中去。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表： ? 从上表中，我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作，来完成新个体的产生。...当新个体产生后，我们就可以根据个体的适应值，遵循自然选择法则，适者生存来选取优秀个体再次进化，直到进化完成。 其中，遗传算法的流程图如下： ? 举例讲解： 根据上述流程图我们来一步一步理解下： 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则：适应值高的存活的概率大，即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择： (1)....遗传算法如何模拟大自然的进化？
本次算法分享，我们提供了一种可以通过Twitter（或微博）信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪：贪婪？恐惧还是观望？ ?...具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ?...算法基本内容 在此，我们并不重点分析市场的情绪如何，而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ ...在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上，不知不觉已经摸索了三年有余，遗忘算法也算略成体系，虽然仍觉时机未到，还是决定先停一下，将脑中所积梳理成文，交由NLP的同好们点评交流。...在自然语言处理中，很多对象比如：词、词与词的关联、模板等，都具备按相对稳定重现的特征，因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式 那么，我们用什么来模拟遗忘呢？ ...提到遗忘，很自然的会想到艾宾浩斯遗忘曲线，如果这条曲线有个函数形式，那么无疑是模拟遗忘的最佳建模选择。遗憾的是它只是一组离散的实验数据，但至少让我们知道，遗忘是呈指数衰减的。 ...四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子，那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来，而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去，虽然殊途但同归，所处理的任务也都是主流中所常见。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表： ? 从上表中，我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作，来完成新个体的产生。...当新个体产生后，我们就可以根据个体的适应值，遵循自然选择法则，适者生存来选取优秀个体再次进化，直到进化完成。 其中，遗传算法的流程图如下： ? 举例讲解： 根据上述流程图我们来一步一步理解下： 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则：适应值高的存活的概率大，即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择： (1)....这样，适应值高的个体存活的概率大，进行遗传操作的概率高，产生后代的机会就大，符合自然进化的选择方法。 在进行遗传操作后，在保证种群大小不变的情况下进行淘汰适应值低的个体。然后进行下一代进化。
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord...CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。...PS:部分带标记的是半监督学习 （3）训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means...、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
最近因为工作需要，有一组RNA探针测序数据要求检查其测序饱和度的情况，来评估测序的冗余度。 测序饱和度的评估参考RNA-seq的定义，并非10X定义的根据UMI计算的测序饱和度。...3）饱和度评估 得到sam文件后其实我们可以计算出每一条reads落在哪里，基因间区或者基因区（基因区的话在哪个基因上也可以列出来）。...import gzip import os import re import random # fastq.gz文件路径，只以一个测序文件为例 os.chdir("F:\\python\\测序饱和度"...res_align = align(fastq_seq, ref_seq_str) res_align[:3] # ['RNA42588', # 'RNA46325', # 'None'] 随机抽样获取饱和度数据...饱和度数据其实就是重抽样数据，筛选到比对结果后，去重并计数。
Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。...我们会在后面给出一个同MaxMatch算法相结合的更为复杂的例子。...3、最大匹配算法（MaxMatch） MaxMatch算法在中文自然语言处理中常常用来进行分词（或许从名字上你已经能想到它是基于贪婪策略设计的一种算法）。...我们可以通过一个英文的例子来演示MaxMatch算法（其实中文处理的道理也是一样的）。算法从右侧开始逐渐减少字符串长度，以此求得可能匹配的最大长度的字符串。...以上便是我们对NLTK这个自然语言处理工具包的初步探索，最后，我想说《Python 自然语言处理》仍然是当前非常值得推荐的一本讲述利用NLTK和Python进行自然语言处理技术的非常值得推荐的书籍。
自然语言处理背后的数据科学 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。 NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。 Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。
4、将远山背景置入画布，并调整"高斯模糊"、“色相饱和度” ? ? ? 5、复制草地图层，使用“叠加”提升色彩质感 ? 6、给汽车绘制一个投影层，复制汽车层加“柔光”使色彩表现更柔和细腻 ?...8、添加“色相饱和度”，让背景与主体色彩产生强对比 ? 9、完成 ? 上述操作步骤的发布，旨在帮助大家对设计方法及技巧有所了解。
这个假设分词无关的公式，也是本文所介绍的分词算法所使用的。 三、算法分析 问：假设分词结果中各词相互无关是否可行？ ...答：可行，前提是使用遗忘算法系列（二）中所述方法生成的词库，理由如下： 分析ICTCLAS广受好评的分词系统的免费版源码，可以发现，在这套由张华平、刘群两位博士所开发分词系统的算法中假设了：分词结果中词只与其前面的一个词有关...3、算法特点 3.1、无监督学习； 3.2、O(N)级时间复杂度； 3.3、词库自维护，程序可无需人工参与的情况下，自行发现并添加新词、调整词频、清理错词、移除生僻词，保持词典大小适当...往期回顾 ： 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（一）：算法概述 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（二）：大规模语料词库生成
一文理解Skip-Gram上下文的预测算法 自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。...它和连续词袋模型(CBOW)算法相反。 在Skip-gram中，中心词是输入词(input word)，上下文词是输出词(output word)。 因为要预测多个上下文词，所以这一过程比较困难。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...所以我们可以得知，正向传播算法在每段时间内会执行 |v|*k次。...训练这个算法耗时较长。 编译组： 章文斐、苏英豪
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