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今日已更新 1046 篇代码解决方案

  • 1：11.图像滤波与滤波器

    　　图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的<em>噪声</em>进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分

    https://www.u72.net/daima/7cz0.html - 2024-09-09 20:42:41 - 代码库
  • 2：【计算机视觉】基于Kalman滤波器的进行物体的跟踪

    所以，多个测量的累积可以让我们检测出不受<em>噪声</em>影响的部分观测轨迹。一个关键的附加要

    https://www.u72.net/daima/mx9u.html - 2024-07-29 16:51:27 - 代码库
  • 3：logistic regression

    一般来说，回归是不用于分类的，因为回归是连续的，受<em>噪声</em>影响较大。为了能够处理分类问题，引入了逻辑回归。逻辑回归本质上来说还是线性回归，他只是在线性回

    https://www.u72.net/daima/e4aw.html - 2024-09-15 17:07:04 - 代码库
  • 4：【数字图像处理之（三）】用图像增强谈灰度变换

    前面已经说了，数字图像处理是指通过计算机对数字图像进行去除<em>噪声</em>、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。其主要目的有三个方面：提高图像的视

    https://www.u72.net/daima/fv26.html - 2024-07-10 02:01:33 - 代码库
  • 5：机器学习（十）支持向量机SVM

    一、最大分类间隔为了保证把数据很好的分开，并且增大对<em>噪声</em>的容忍度，最好是距离分类面的最近分类点，到分类面的距离为最大即求得最大间距的w，并且保证所

    https://www.u72.net/daima/nzfc5.html - 2024-09-21 21:52:57 - 代码库
  • 6：（转）Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解)

    前言：　　当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机<em>噪声</em>，这种方法称为Denoise Au

    https://www.u72.net/daima/nd0md.html - 2024-08-05 06:22:47 - 代码库
  • 7：【转】 运动目标检测跟踪主流算法

    不全，需要慢慢补充 一．运动目标检测 （一）背景差 1.帧差2.GMM等 背景减算法可以对背景的光照变化、<em>噪声</em>干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都

    https://www.u72.net/daima/9zn.html - 2024-08-11 06:07:04 - 代码库
  • 8：图像细节是高频，轮廓是低频

    图像的细节对应的是高频部分，如边缘分界处；轮廓对应的是图像的低频部分，所以要留下轮廓的话应该去掉高频，结果是图像被模糊了<em>噪声</em>一般是白点或者黑点，大

    https://www.u72.net/daima/38a.html - 2024-08-11 02:10:36 - 代码库
  • 9：特征提取和特征选择

    特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对<em>噪声</em>的鲁棒性）的特征。区别与联系  特征提取：将原始特征转换为一

    https://www.u72.net/daima/110.html - 2024-08-11 00:23:21 - 代码库
  • 10：uva 10995 - Educational Journey(数论)

    在高速电路中，工程师常常建议在高速总线上加33Ω串联电阻，理由有三：用于阻抗匹配可以降低电压波动与振铃效应，减小信号边沿陡峭程度，减少高频<em>噪声</em>及过冲也方

    https://www.u72.net/daima/rza.html - 2024-07-02 10:26:37 - 代码库
  • 11：图像去模糊

    一、模糊模型G = I*PSF + NI为原图像，PSF是模糊运动函数（模糊核函数），N为<em>噪声</em> 二、一般方法：1、直接求逆，不实用2、维纳滤波，配合功率谱函数3

    https://www.u72.net/daima/uxm6.html - 2024-08-22 08:32:25 - 代码库
  • 12：图像处理之基础---频域分析

    1.频域值得坐标轴1.在傅里叶变换中，低频主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的现实，而高频决定图像细节部分，如边缘和<em>噪声</em>；　滤波器：使低频通过而使高频衰减

    https://www.u72.net/daima/xr90.html - 2024-07-17 02:11:14 - 代码库
  • 13：图像配准的步骤

    目前，很难找到一种普适的方法能够应对所有的配准情况，任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、<em>噪声</em>影响、配准精度等因素。不过，从原理上将

    https://www.u72.net/daima/14u0.html - 2024-07-19 10:27:05 - 代码库
  • 14：为什么要将模拟地和数字地分开，如何分开（转）

    Answer：模拟信号和数字信号都要回流到地，因为数字信号变化速度快，从而在数字地上引起的<em>噪声</em>就会很大，而模拟信号

    https://www.u72.net/daima/5333.html - 2024-07-23 13:48:19 - 代码库
  • 15：Python下尝试算法做到图片的高斯模糊

    (先来看一下维基百科对它的定义)高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响，通常会减少图像<em>噪声</em>和减少细节。这个模

    https://www.u72.net/daima/me7r.html - 2024-09-17 21:00:32 - 代码库
  • 16：聚类分析之K中心点算法（k-mediods）

    而K中心点算法（K-medoids）正好能解决k-means算法中的 “<em>噪声</em>”敏感这个问题。如何解决的呢？首先，我们得介绍

    https://www.u72.net/daima/nnn21.html - 2024-07-31 08:05:34 - 代码库
  • 17：迁移大型机应用是件好事么？

    <em>噪声</em>监测系统可以将它们迁移到服务器上么？需要作哪些调整？包含哪些风险？                将大型机应用迁移到服务器上是有先例的，但

    https://www.u72.net/daima/nhm8r.html - 2024-08-03 13:32:34 - 代码库
  • 18：机器学习笔记（九）正则化

    一、过拟合问题分类模型复杂、数据资料含有<em>噪声</em>、数据量少的情况下能发生过拟合的现象，对于不同的模型复杂度，随着资料量的增大，模型的Ein和Eout变化为：

    https://www.u72.net/daima/nzhch.html - 2024-09-21 15:36:03 - 代码库
  • 19：特征生成

    特征准则区分性：不同类别模式在特征空间可分不变性：同一类别模式在特征空间的变化（变化、形变、<em>噪声</em>）选取区分性高、且允许一定不变性的特征特征生成

    https://www.u72.net/daima/nahwd.html - 2024-07-30 07:42:24 - 代码库
  • 20：KNN分类算法补充

    k太小，分类结果易受<em>噪声</em>点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响）k值通常是采用

    https://www.u72.net/daima/nucmw.html - 2024-10-22 23:25:39 - 代码库