Atitit.论图片类型 垃圾文件的识别与清理  流程与设计原则 与api概要设计 v2 pbj

本文介绍了一种针对图片类型的垃圾文件识别与清理方法,包括体积过小的文件、非标准图片格式、尺寸异常及重复图片等清理策略,并探讨了通过指纹库进行自动识别的技术方案。

Atitit.论图片类型 垃圾文件的识别与清理  流程与设计原则 与api概要设计 v2 pbj

 

 

1俩个问题::识别垃圾文件与清理策略1

2如何识别垃圾图片1

2.1. 体积过小文件<10kb1

2.2. 增加扩展名对于无扩展名文件1

2.3. 清理非图片(bmp,jpg,jpeg,png)的文件2

2.4. 尺寸过小图片(210*1502

2.5. 清理广告图片(高度宽度不成比例)超长超宽图片2

2.6. 清理重复图片(此结果不能加入指纹库)2

2.7. 非本类别的图片(人工识别)2

3垃圾图片文件指纹库3

3.1. 根据垃圾文件指纹库(模式结果固化)3

3.2. 根据垃圾文件路径名称库(加快性能比对速度,md5可能比较慢)3

4人工识别垃圾图片策略3

5清理策略3

6Code3

6.1. 文件去重4

 

 

 

1. 俩个问题::识别垃圾文件与清理策略

 

2. 如何识别垃圾图片

2.1. 体积过小文件<10kb

2.2. 增加扩展名对于无扩展名文件

package com.attilax.clr;

 

import com.attilax.clr.imp.MoveExcuter;

import com.attilax.clr.imp.NoPicReconer;

import com.attilax.clr.imp.tooMinSizePicClrerPartImp;

import com.attilax.clr.imp.tooMiniPixPicClrerPartImp;

 

public class ClrerPicClrer extends ClrerAbs {

 

 

public static void main(String[] args) {

ClrerPicClrer c=new ClrerPicClrer();

c.dir="d:\\ati\\isheo";

c.dir="D:\\ati\\p2015\\pic_p";

 

NoExtnameCheckerImp  neImp=new NoExtnameCheckerImp();

c.PreProcessor=neImp;

 

c.traveDir(c.dir);

System.out.println("--f");

2.3. 清理非图片(bmp,jpg,jpeg,png)的文件

Gif js 

2.4. 尺寸过小图片(210*150

2.5. 清理广告图片(高度宽度不成比例)超长超宽图片

长宽比大于2的图片

2.6. 清理重复图片(此结果不能加入指纹库)

部分重复文件是广告文件,所以容易重复

 

2.7. 非本类别的图片(人工识别)

作者:: 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com

转载请注明来源: http://blog.youkuaiyun.com/attilax

 

3. 垃圾图片文件指纹库

3.1. 根据垃圾文件指纹库(模式结果固化)

3.2. 根据垃圾文件路径名称库(加快性能比对速度,md5可能比较慢)

 

4. 人工识别垃圾图片策略

不好的isho

不能likepic

误删除的文件专门集中放在isho_manu文件夹中,人工处理

 

 

 

5. 清理策略

生成清理脚本(或者直接java程序模式)

移动到制定文件夹(推荐)

 

 

6. Code

AtibrowPrj

public class ClrerPicClrer extends ClrerAbs {

 

 

public static void main(String[] args) {

ClrerPicClrer c=new ClrerPicClrer();

c.dir="d:\\ati\\isheo";

//c.GabFileRecongers.add(new NoPicReconer());

tooMiniPixPicClrerPartImp ClrerPartImp = new tooMiniPixPicClrerPartImp();

ClrerPartImp.dir=c.dir;

ClrerPartImp.targetDir="d:\\ati\\tooMiniPixPic_files";

c.IClrerParts.add(ClrerPartImp);

tooMinSizePicClrerPartImp tmsc=new tooMinSizePicClrerPartImp();

tmsc.dir=c.dir;

tmsc.targetDir="d:/ati/tooMinSize_files";

c.IClrerParts.add(tmsc);

 

c.traveDir(c.dir);

System.out.println("--f");

}

 

 

 

6.1. 文件去重

DeduliAbs_ByMoveToNewFolder.java

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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