首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

【PS算法理论探讨三】 Photoshop中图层样式之 颜色叠加渐变叠加图案叠加 算法原理初探讨。

颜色叠加:这个和编辑菜单下的填充 颜色 基本是一个意思,相当于在原有的图层上部添加了一个纯实色的虚拟图层,选项里的不透明度和混合模式和普通的概念是一个意思。...图案叠加:这个和编辑菜单下的填充 图案 基本是一个意思,相当于在原有的图层上部添加了一个虚拟的图案图层,图案图层大小和原图大小一样,所以可以通过图案来平铺,里面的缩放就是指图案本身的放大和缩小,选项里的不透明度和混合模式和普通的概念是一个意思...渐变叠加:这个编辑工具里的渐变功能也基本是一个意思,相当于在原有的图层上部添加了一个虚拟渐变图层,里面所有的选项也是和渐变工具里的类似,只不过渐变工具需要手工的指定两个坐标点,这里坐标点是自动设定的,猜测一个是图像的中心点

1.4K30

振动耐久试验——正弦叠加随机

本文将详细介绍振动耐久试验中的正弦叠加随机。...结合前两篇文章介绍的正弦扫频和宽频随机,本篇仍分别从时域和频域的角度来讲解正弦叠加随机,以方便理解” 01 — 前言 正弦叠加随机SOR (Sine On Random),顾名思义,即:正弦信号叠加了随机信号...结合前两篇文章,可以对正弦叠加随机信号有一个直观的理解。...正弦叠加随机,在时域上看,就是某个时间段内纯正弦信号上增加了很多毛刺(如图1右下图)。当然,如果随机信号量级比较大,叠加后正弦信号的轮廓就不是那么明显了。 ?...图3 03 — 为什么要用正弦叠加随机 图4 和视频3,是正弦叠加随机信号在频域上的瀑布图(为了方便凸显随机信号,特意将01前言部分随机信号放大了3倍,即PSD放大了9倍)。

2.9K31

geopandas轻松叠加在线底图

本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间,抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图,在geopandas已经被正确安装的情况下,使用pip install contextily...source='https://{s}.tile.openstreetmap.fr/hot/{z}/{x}/{y}.png', zoom=8) fig.savefig('图2 叠加在线地图示例...图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」,在图2所示的例子中,我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」,接着正常绘图,在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后(如果没有“特殊”的上网技巧,可能要多等一段时间),我们的底图便自动获取拼接完毕,之后直接导出图像文件即可,是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后

1.9K50

geopandas轻松叠加在线底图

本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间,抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图,在geopandas已经被正确安装的情况下,使用pip install contextily...source='https://{s}.tile.openstreetmap.fr/hot/{z}/{x}/{y}.png', zoom=8) fig.savefig('图2 叠加在线地图示例....png', pad_inches=0, bbox_inches='tight', dpi=300) 图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」,在图2所示的例子中,我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为...在稍事等待之后(如果没有“特殊”的上网技巧,可能要多等一段时间),我们的底图便自动获取拼接完毕,之后直接导出图像文件即可,是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后

86520

利用误分类样本来防御对抗样本

作者首先讲正确分类的样本集合记做 ? ,误分类的样本集合记做 ? 。统一使用对抗训练进行防御,分别只对 ? 和 ? 进行扰动,以及两者均进行扰动,比较这三者的对抗鲁棒性。...这里的扰动,指的就是生成对应的对抗样本加入到训练集合中 对抗鲁棒性指的是,在对抗样本作为输入时,模型的精度 ?...首先作者改变了扰动的方法,将PGD切换成FGSM,分别单独作用于两个样本集合中,从最终的结果上看,仍然是对误分类样本扰动对鲁棒性的提升比较明显,如下图所示: ?...(反之,如果模型对于对抗样本和正常样本的输出分布类似,鲁棒性越高?)...然后我们看蓝色虚线(BCE[以扰动样本作为输入]+KL散度)和绿色线(BCE[以普通样本作为输入]+KL散度),说明基础的精度那一项的输入还是扰动样本要优。 KL项的系数 ?

58910

样本和少样本学习

而·少样本学习的思想是通过比较数据来学习区分类,这样模型使用的数据更少,并且比经典模型表现得更好。在少样本学习中通常会使用支持集(support set)代替训练集。 少样本学习是一种元学习技术。...K-Way N-Shot支持集:支持集具有K类,每个类都有N样本。N-Shot意味着为每个类提供的样本数。如果每个另类都有更多样本,模型可以学习的更好。...孪生网络 孪生网络使用正面和负样本进行分类。...通过比较这样就得到了我们的预测分类 单样本学习 one-shot learning是少样本学习的一种特殊情况,即从一个样本学习并再次识别物体。...从监督到零样本的模式识别 我们以前在经典的分类模型中的做法是这样的: 但当出现新的类别时,该怎么做呢?关键是零样本学习。零样本学习的主要思想是将类别嵌入为向量。

70620
领券