我有一些数据有点吵。我想把它和衍生产品都清理干净。一个非常简单的“过滤器”,如Y(n)=0.2*X(n)+0.8*Y(n-1),非常适合我:换句话说,输出是足够平滑的。下面是一个数据及其派生函数的示例:
然而,由于它是实时的,我不能接受数据的大滞后.对于导数,滞后约为10次:5次迭代(获取过滤的数据),然后是另外5次迭代(获得过滤后的导数数据)。
我如何在Matlab中实现一个算法--总之,我需要一个c实现--它产生类似的结果,但是滞后很小,例如,甚至最多3次迭代,特别是对于导数。
下面是Matlab代码:
%Here is data input;
data = [5554 5767
在Phil Friedman的论文Declarative UIs are the future -- and the future is comonadic中,他在介绍cofree comonad时提出了这样的主张: ...this approach is reminiscent of the approach taken in the Halogen user interface library. 这一说法在其他几个地方也得到了响应,我假设这篇论文就是从这篇文章中产生的,直到最近,我才把这篇文章放在我的“以后再考虑更多”一堆中,因为我不熟悉卤素是如何工作的。然而,现在我对卤素有点熟悉了,我
在我的存储过程中,我有一个临时表,它是为了提高性能而创建的。
对于存储过程中的实际select语句,使用了几个标量UDF,并使用临时表替换它们:
INSERT INTO #BEDRAGEN
SELECT
DD.ColumnA, DD.ColumnB, DD.ColumnC,
ISNULL(DBO.SIF_get_SalesAmount(DD.ColumnA, DD.ColumnB, DD.ColumnC), 0) AS Totaalbedrag,
FROM
T_InvoiceDetailDosDet as IDD
我的问题是
我目前正在开发一个图像分类的任务。这些图像是手工绘制的,黑白的,以及相对简单的形状(房子、圆圈等)。
为此,我采用了SIFT方法:
def getData(folder, min_num_descr = 20):
lista_imagenes = []
for x in os.listdir(folder):
path_local = folder + "/" + x
for j in os.listdir(path_local):
imagen = cv2.imread(path_local + "