DepthBuffer做DepthTest 低分辨率的效果叠加到原分辨率的场景上, 需要根据两个DepthBuffer的进行插值, 避免边缘出现锯齿状的走样 性能提升是显而易见的: 节省填充率, 节省采样带宽消耗
前言 由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：.../test.csv') # 获取正样本的数量 z = data[data['label'] == 1] # 获取负样本的数量 f = data[data['label'] == 0] 上采样 就是不断复制样本少的数据达到和样本多的数据平衡...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat
这个时候我们就需要用到负采样（negative sampling）的技术。 下面通过Skip-Gram来讲解负采样技术。...为了提升训练的速度，减少更新权重的数量，我们就需要对节点进行负采样。首先来了解两个概念 postive word 和 negative word。...负采样的目的就是在 negative word 中，找出一部分节点进行权重的更新，而不需要全部都更新。...负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（一定程度上还可以增加随机性） 参考1 参考2 参考3 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样...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。...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。
在前面一篇量子系统模拟的博客中，我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程。...，为了方便计算，我们将态矢量先转换为概率幅矢量，再进行采样。...采样示例一 我们先假设一个概率幅的分布，再对其进行采样。...均匀随机数 这里我们直接使用python的random函数，就可以生成 [0,1) 之间的均匀随机数，撒点数量越多，呈现的均匀分布的结果就越明显。...总结概要 对一个量子态矢量进行采样的过程，主要可以分为三个步骤： 计算量子态对应的概率分布函数(矢量); 计算量子态对应的累积分布函数(矢量); 均匀随机采样，映射到累积分布函数中所对应的量子态，在足够多的采样次数下就可以完整的模拟出原始的量子态分布
一、采样定理 只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。 二、过采样和欠采样 1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。...2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。 三、基带信号和频带信号的采样 1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。...2、对频带信号进行采样可以是过采样，也可以是欠采样。只要保证采样频率高于原始信号带宽的两倍，就可以从欠采样信号中恢复出原始信号。...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息
1、下载Python2.5.4： wget http://www.python.org/ftp/python/2.5.4/Python-2.5.4.tar.bz2 2、安装Python： tar xvf...Python-2.5.4.tar.bz2 cd Python-2.5.4 ..../configure make all make install make clean make distclean 3、修改系统链接： mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak...ln -s /usr/local/bin/python2.5 /usr/bin/python 4、修改yum配置，系统默认yum使用的是2.4的版本，要修改yum配置文件使用python2.4 vi.../usr/bin/python 修改为： #!/usr/bin/python2.4
python3（作为python的安装路径，以免覆盖老的版本） [root@template Python-3.5.2]# mkdir /usr/local/python3 #开始编译安装 [root.../python3/bin; ln -s python3.5-32 python3-32) \ fi rm -f /usr/local/python3/share/man/man1/python3.1...@template Python-3.5.2]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python_old #再建立新版本python的软链接 [root@template Python...-3.5.2]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python #就会显示出python的新版本信息 [root@template Python.../usr/bin/python 修改为：/usr/bin/python2.6 #查看版本 [root@template Python-3.5.2]# python --version Python
下面，我们来总结下MCMC的采样过程 ? 上述过程便是MCMC采样理论，但很难在实际应用，为什么呢? 因为α可能非常小，比如0.1，导致大部分采样值都被拒绝转移，采样效率很低。...可能我们采样可上百万次，马尔科夫链还没有收敛。实际应用中，我们可以通过M-H采样方法进行采样。...3.M-H采样 M-H采样解决了MCMC采样接受率过低的问题，我们首先回到MCMC采样的细致平稳条件 ? 采样效率过低的原因是α(i,j)太小，比如0.1，α(j,i)为0.2，即 ?...通过上述的转换，我们便可在实际应用中使用M-H算法进行采样，M-H采样算法过程如下所示 ?...4.M-H采样总结 M-H采样解决了使用蒙特卡罗方法需要的任意概率分布样本集的问题，因此在实际生产环境中得到广泛应用。
对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。...2、实现 其实在matlab中自带升采样函数(upsample)和降采样函数(downsample)，读者可以查找matlab的帮助文件详细了解这两个函数。...% 输入：采样图片 I, 升采样系数N % 输出：采样后的图片Idown % author:gengjiwen date:2015/5/10 %=======...对 于升采样，这里用了频域方法实现。将原图像进行二维傅里叶变换，之后在变换后的中间补零插值，再反变换回时域。...由于sinc函数的旁瓣比较大，故在升采样后的图像中会存在振铃现象。读者可以观察上面的实现结果图片。如果想减小这种情况，则可 以对其进行频域加窗。
采样速率是ADC重要参数之一，围绕采样速率，有一条著名的定理：奈奎斯特采样定理。...采样定理： 只要采样频率大于或等于有效信号最高频率的两倍，采样值就可以包含原始信号的所有信息，被采样的信号就可以不失真地还原成原始信号。...为方便介绍，我们统称之为采样定理。 在详细介绍采样定理之前，我们一定要知道一个非常有趣的频率现象：‘任何模拟信号，在离散化后，在频率上都会按照采样率周期性延拓。’...而这里面就隐含着著名的采样定理。 同样的，我们从时域和频域分别看下采样定理的理解。...采样定理与过采样率 上文中的fa是信号的带限（信号的最大频率范围），2*fa是采样定理的基本要求；M*2*fa中，M就是过采样率，过采样率是对‘采样定理的最低采样频率’而言的。
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 ?...本次实验下载的是GDEMV2 30M分辨率数字高程数据，利用Python提取不同分辨率的DEM，基于上述不同分辨率DEM提取每种地貌类型的平均坡度，最后以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图...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...图1｜批量剪裁结果 1.3 将上述批量剪裁完的不同分辨率的DEM数据进行批量提取坡度，具体的Python代码如下所示: import arcpy from arcpy import env env.workspace...(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
Python-for-data-重新采样和频率转换 ? 什么是重新采样 重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。...向下采样：高频率—>低频率 向上采样：低频率—>高频率 但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种 pandas中使用resample方法来实现频率转换 ?...05 0.147573 2020-06 -0.194357 2020-07 -0.027795 2020-08 -0.030770 Freq: M, dtype: float64 向下采样...11 NaN NaN NaN NaN 2020-05-12 NaN NaN NaN NaN 2020-05-13 1.056361 0.815583 1.627846 0.326976 使用区间重新采样...在向下采样中，目标频率必须是原频率的子区间：变小 在向上采样中，目标频率必须是原频率的父区间：变大 annual_frame.resample("Q-MAR").ffill() .dataframe
样本分布不均的解决方法： 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。...python代码： # 生成不平衡分类数据集 from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification...因此, 在过采样之后需要对样本进行清洗....base_estimator=DecisionTreeClassifier(), ratio='auto', replacement=False, random_state=0) bbc.fit(X, y) 以上这篇python...数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)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。
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。 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 17-7-21 下午2:32 # @Author : Lei.Jinggui # @Site...多线程的退出/停止的一种是实现思路 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...= 0 for 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，希望能给大家一个参考。
在MCMC采样和M-H采样中，我们讲到M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集问题。...2.二维Gibbs采样 根据上面提到的状态转移矩阵，我们就可以得到二维Gibbs采样，这个采样需要两维度之间的条件概率，具体过程如下 ? 用下图可以直观的看出，采样是在两个坐标轴上不断变换的。...当然，坐标轴轮换不是必须的，也可以每次随意选择一个坐标轴进行采样。 ? 3.多维Gibbs采样 ?...4.Gibbs采样总结 由于Gibbs采样在高维特征时的优势，目前通常意义上的MCMC采样都是用Gibbs采样。...Gibbs采样要求数据至少有两个维度，一维概率分布的采样无法用Gibbs采样实现，这时可以用M-H方法采样。
将Python 2.6.6升级到Python 2.7.3： 1....下载Python 2.7.3： wget http://python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2 2....建立软链接 # mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6 # ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python 5....重新检验python [root@python ~]# python -V Python 2.7.3 [root@python ~]# 6....解决升级python后yum无法使用的问题（yum不兼容python2.7） 修改/usr/bin/yum文件，将第一行的/usr/bin/python替换为/usr/bin/python2.6.6
然而CentOS 6中原装的python版本仍然为2.6，在开发过程中通常使用python2.7来进行开发。python2.7为python支持的最后一个2.x的版本，也是功能比较全面和稳定的版本。...目前没有转向python3的开发者大都使用python2.7版本。 由于CentOS中的旧版本python已被系统深度依赖，卸载原有python会造成系统某些软件的异常，所以不能卸载。...如果你不想覆盖掉原来python2.6的python执行文件的话，可以创建一个名为python2.6的软链接, 再创建python2.7的软链接。...ln -s /usr/local/python2.7/bin/python2.7/ /usr/bin/python 现在可以查看一下python版本了。...python -V 由于CentOS中的yum工具使用了python2.6并且只能使用它，当我们修改了python命令的默认解释器后，python被重定向到了python2.7。
import numpy as np image=data.coffee() print(image.shape)#显示图像原始大小 print(type(image))#显示图像类型 ratio=20#设置采样比率...k in range(image1.shape[2]): delta=image[i*ratio:(i+1)*ratio,j*ratio:(j+1)*ratio,k]#获取需要采样的图像块...image1[i,j,k]=np.mean(delta)#计算均值，并存入结果图像 plt.imshow(image1)#打印采样后的图像 plt.show() 算法：均匀采样是对图像空间位置的数字化...根据所需分辨率MxN，将图像均匀分为MxN块，然后对每个图像块，使用采样函数S，求得其采样结果值。常用的采样函数是求区域平均值。...然后再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号，即按先沿垂直方向采样，再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。
import cv2 o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 down=cv2.pyrDown(o)#图像进行向下采样 up=cv2.pyrUp...(down)#图像进行向上采样 diff=up-o#构造diff图像，查看up与o的区别 print("o.shape",o.shape) print("up.shape",up.shape) cv2....，尺寸变为原来的4倍；向下采样后，尺寸变为原来的1/4，一幅图像在先后经过向下采样和向上采样或者先后经过向上采样和向下采样，所得到的图像尺寸大小和原始图像一致。...=None, dstsize=None, borderType=None) src表示输入图像 dst表示输出图像 dsize表示输出图像的大小 borderType表示图像边界的处理方式 注意：向上采样和向下采样不是互逆运算...在经过两次采样后，得到的结果图像与原始图像的大小一样，但是二者的像素值不一样，无法恢复到原始状态。
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