ost一维算法

最新推荐文章于 2024-08-26 07:46:18 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： ostu
AdaBoost算法详细介绍
修炼之路
04-06 2万+
一、Boosting算法Boosting集成分类器包含多个非常简单的成员分类器，这些成员分类器的性能仅好于随机猜想，常被称为弱学习机。典型的弱学习机的例子就是单层决策树。Boosting算法主要针对难以区分的样本，弱学习机通过在分类错误的样本上进行学习来提高继承分类器的分类性能。Boosting与Bagging不同，在Boosting的初始化阶段采用的是无返回抽样从训练样本中随机抽取一个子集，而B...
实战训练与源码教程：用Real-ESRGAN对抗生成超分技术实现超高清图像！
cv君的博客
09-05 7934
大家好，我是cv君，今天给大家重点介绍一下高质量超分方案Real esrgan，他的方案非常有效，我们可以使用他的方案，自己用高效的生成器来做很多高速、高效的超分。为啥呢？因为他的退化方案不错，他是盲超分算法，盲超分是啥意思呢，就是不知道低分辨率LR和高分辨率图像HR关系的。Real eargan就这样，大家后续联系我给百度网盘给数据代码啥的。比较大，还没上传完。联系cv君，zxx15277368495z。
ostd：在线随机张量分解，用于多光谱视频序列中的背景扣除
02-03
最后页面更新： 2016年1月26日 科技开发署 在线随机张量分解用于多光谱视频序列中的背景扣除 也可以看看： 抽象 背景扣除是视觉监控系统的重要任务。 但是，当数据大小增加时，此任务将变得更加复杂，因为实际情况要求以更有效的方式（在某些情况下以连续的方式）处理更大的数据。 到目前为止，大多数背景减法算法都是为可见光谱或近红外范围内的单色或三色相机设计的。 多光谱成像技术的最新进展为视频监视应用录制多光谱视频提供了可能性。 由于这些数据的特殊性质，多光谱图像中的许多波段通常具有很强的相关性。 另外，处理具有数百个频带的多光谱图像可能在计算上很麻烦。 为了解决用于视频监视的多光谱成像的这些主要
2_多路架构笔记_0530
test
05-22 1178
笔记
《机器学习》------AdaCost学习笔记
Naruto_8的博客
12-21 3449
Adacost 是Adaboost算法的变种 目前的分类算法大多都强调准确率，但对于我们实际研究的问题来说可能不是特别的符合。 例如：在1000个人中，有10个人得癌症，一般的非代价敏感（Non Cost-Sensitive）学习算法可能会把几乎所有人都分为“健康”的这一类，虽然这样做的准确率很高，但是对于我们研究的问题来说（找出患病的人），却是无意义的。并且，把癌症患者误诊为健康者，让患者错过最佳治疗时间，这样的代价是极其高昂的，远大于把健康者误诊为癌症患者的代价。因此，引入代价敏感（Cost-Sens
Otsu算法——最大类间方差法（大津算法）
狂想者
04-13 2万+
Otsu算法，又被称为最大类间方差法（大津算法），是一种确定阈值的算法。 算法理解 Otsu算法之所以称为最大类间方差法是因为，该方法主要是通过阈值进行前后背景分割，而该方法确定最佳阈值的方法是该值使类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 算法原理 以灰度图像为例，对于图像imgimgimg，我们可以将其看作一个M×NM\times NM×N大小的矩阵，即图像中的像素，每一个值即为像素值，其中像素值在(0 255)(0~255.
开源项目 `recurrence` 使用教程
gitblog_00906的博客
08-26 436
开源项目 recurrence 使用教程 recurrenceA simple library that handles recurring events.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrence 1. 项目的目录结构及介绍 recurrence/ ├── bin/ │ └── setup ├── lib/ │ ├── recur...
深度解读 | VR中的See-Through技术
S_DreamLab的博客
03-07 6595
近年来，虚拟现实（VR）行业迎来了爆发式增长，其消费级别的量产产品，目前已做到近千万级别的年销量。与此同时，VR行业不论是上游基础硬件还是下游软件生态都在迅速发展。 增强现实（AR）行业因其应用场景更加广阔，人们对其需求也更加强烈。苹果、谷歌、Meta以及微软等科技巨头纷纷看好AR行业是下一个大蓝海，拥有非常大的发展红利。 然而基于目前的技术，想要实现真正轻便的消费级AR产品，或许时日尚早。 于是，行业领先的AR/VR公司，纷纷在热销的VR产品上增加了See-Through功能，在扩充VR产品功能边界
机器学习笔记十九
qq_45791012的博客
02-07 773
回忆上一讲的内容，实际上上一讲的例子就是一个部分可观测MDP的特例。在原LQR问题中有模型st+1=Ast+Bat+wts_{t+1}=As_t+Ba_t+w_tst+1​=Ast​+Bat​+wt​，我们改变了条件，假设只能观测到yt=Cst+vty_t=Cs_t+v_tyt​=Cst​+vt​（不能直接观测到状态，只能观测到某些关于状态的函数，并需要根据这些观测值对最优动作作出判断）。在状态完全可观测的情形下，我们可以根据at=Ltsta_t=L_ts_tat​=Lt​st​选择动作；而在部分可观测的例
ROS kinetic 机器视觉
Geek猫的专栏
05-11 3914
ROS 中的图像数据二维图像 显示图像类型kinetic@vm:~$ roslaunch usb_cam usb_cam-test.launchkinetic@vm:~$ rostopic list/image_view/output/image_view/parameter_descriptions/image_view/parameter_updates/rosout/rosout_agg/u...
维吉尼亚密码【C语言源码】
05-23
基于循环移位的维吉尼亚密码源代码，在vc++6.0完美运行。
【数学建模】模拟退火算法（最优化）
Edward的博客
08-02 6291
文章目录一、算法介绍1. 退火2.物理退火3.模拟退火算法思想二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例五、MATLAB代码六、实际案例 模拟退火算法主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解，如果想直接使用请跳转至——四、五 视频回顾 一、算法介绍 1. 退火  退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。 2.物理退火  加温过程：增强粒子的热运动，消除系统原先可能存在的非均匀态;  等温过程：对于与环境换热
技术分享 | gh-ost 在线 ddl 变更工具​
ActionTech的博客
09-17 369
作者简介： 杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。 一、前言 作为 MySQL DBA，相信我们大家都会对大表变更（大于10G 以上的）比较头疼，尤其是某些 DDL 会锁表，影响业务可持续性。目前通用的方案使用 Percona 公司开源的 pt-osc 工具解决导致锁表的操作，还有一款 g...
gh-ost封装脚本
qq_39570637的博客
01-07 482
针对gh-ost封装了一个使用脚本，支持gh-ost的三种使用场景 #!/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # ---------------------------------------------- # Purpose: gh-ost # Created: 2018-06-16 # Modified: hao.chen@woqutech.com # Modified date: 2022-01-06 #
opencv学习5——大律二值化（ostu）
yuan123890的博客
07-13 1926
opencv中有多种方法进行图像的二值化，前面的3中直接设置二值化的阈值，比较粗暴无脑，而且用人眼看的话根本看不出来最佳阈值，因此人为的设置阈值是一种很不科学不严谨的方法，在opencv中ostu二值化应用很多。它是二值化中的一种高效算法，如果不了解ostu这种经典的二值化法就不能说是学习过opencv。 算法原理 首先从原理说起，这个ostu并不是完成最终的图像二值化，而是计算出二值化最合理最优化的分割阈值，从而实现完美二值化。首先需要将图片分为前景和背景，也就是将图片处理为非黑即白的二值化，白色定为
超级文件夹管理器
Mr_Zang666的博客
06-01 1306
一般10M以下的文件上传通过设置Web.Config,再用VS自带的FileUpload控件就可以了,但是如果要上传100M甚至1G的文件就不能这样上传了。我这里分享一下我自己开发的一套大文件上传控件供大家参考 控件功能： 1.文件批量上传 此文件管理器支持文件批量上传。您可以上传30G及以上的大型文件，在上传过程中您不需要担心刷新网页造成的进度丢失问题。也不需要担心浏览器重启或崩溃，电脑...
维吉尼亚密码加密解密
qq_37523868的博客
09-07 1万+
加密方法： 在维吉尼亚密码中，发件人和收件人必须使用同一个关键词（或同一段字母），这个关键词告诉他们怎么样才能前后改变字母的位置来获得该段信息中的每个字母的正确对应位置。比如：如果关键字为“BIG”，发件人将把明文中的第一个字母按“B”行来加密（向后移动1个位置，因为B是排在A后面的第1个字母），明文中的第二个字母按“I”行来加密（向后移动8个位置，因为I是排在A后面的第8个字母），明文中的第三...
古典密码之维吉尼亚密码破解思路
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Moench的博客
04-24 3万+
维吉尼亚密码破解
revit 主梁断次梁
最新发布
02-21
为了使一根梁（通常为主梁）切割另一根较小尺寸的梁（即次梁），可以在属性栏找到“扣减类型”的选项[^3]。通过设置合适的扣减规则，比如选择“主梁切次梁”，可以让主梁正确地裁剪掉与其交叉处的部分次梁材料，从而...
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