下采样部分 从输入开始，经过两次卷积，可以看到数据大小由 400×400×1 变成了 400×400×64，再经过一次池化，变成了 200×200×64 涉及代码 “卷积1”的代码：
音频编解码的基础点： 音频文件质量三要素： （1）采样率： 采样率是指一秒内对音频文件采样的次数或一秒内记录的采样数。它以每秒采样数或赫兹(Hz/kHz)为单位进行测量（一秒钟内的样本越多，音频信号将携带的细节就越多）。 （2）采样深度： 影响音频质量的第二个变量是采样深度，也称为样本大小或
DAC可以将数字信号转换成模拟信号，在嵌入式系统开发中运用的十分广泛。在STM32实际运用中，可直接将数值映射成端口的电压值，通过大量的采样点输出，可达到输出指定波形的目的。 1、设置系统时钟（Clock） 2、打开DAC输出通道 3、生成代码后，在User Code 2 处开启DAC通道 HAL_DAC_Start(&hd
学习目标： 学会使用OpenCV对图像进行缩放 学习内容： 基于OpenCV2库的学习 1. 图像缩小函数的使用cv.pyrDown() 2. 图像放大函数的使用cv.pyrUp() 图像缩小和放大的原理： 1、高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样,得到缩小一半的图片 2、拉普拉斯金字塔(Laplacian pyram
强化学习中涉及的采样方法包括重要性采样的相关内容和一些自己的思考 在之前内容的整理中涉及了一些重要性采样的内容，在介绍蒙特卡罗离线策略 时有所提及。其中详细介绍了到底什么是重要性采样。 这篇博文主要想更加深刻得思考为什么用的是重要性采样方法？ 强化学习中为什么要用
1.下采样是缩小图像，英文是subsampled或者downsampled；上采样是放大图像，英文是upsampling 2.池化层是当前卷积神经网络中常用组件之一，它最早见于LeNet一文，称之为Subsample。自AlexNet之后采用Pooling命名。池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。 实施池
A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读（SIGMOD 2021） 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读，原文连接为：A Unified Deep Model of
动机 GAN 中的生成器通常以随机采样的潜在向量 z 作为输入，生成高保真图像。通过改变潜在向量 z，我们可以改变输出图像。 然而，为了改变输出图像中的特定属性（例如头发颜色、面部表情、姿势、性别等），我们需要知道移动潜在向量 z 的特定方向。 以前的一些文章试图以监督的方式解释潜在
图像分割的理解 知乎回答 为什么深度学习中的图像分割要先编码再解码？
压缩感知（也称为压缩感知、压缩采样或稀疏采样）是一种信号处理技术，通过寻找欠定线性系统的解决方案来有效地获取和重构信号。这是基于这样的原理，即通过优化，可以利用信号的稀疏性从比Nyquist-Shannon 采样定理所需的样本少得多的样本中恢复它。有两种情况可以恢复。第一个是稀疏
理论的话我就不写了，论文一大堆 由最基础的贝叶斯估计开始介绍，再引出蒙特卡罗采样，重要性采样，SIS粒子滤波，重采样，基本粒子滤波PF，SIR粒子滤波，这些概念的引进，都是为了解决上一个概念中出现的问题而环环相扣的。 下面是自己学习的matab源码，研究了也有一年多 A
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次
文章目录 概述局部隐式图像函数（Local Implicit Image Function, 简称LIIF）Feature unfolding局部ensembleCell decoding 学习连续的图像表达实验学习连续影像表达设定实现细节定量结果定性结果 消融实验学习不同尺寸的GT： image-to-image设定方法及结果 结论参考文献 概述
采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后
每次训练时，将需要预测的目标词分成两类。一类是目标词，一类是非目标词。 此时多分类的softmax函数变成了二分类的sigmoid函数，这样前向传播的时候不需要计算softmax的开销，而且反向传播由更新所有词的参数变成了更新目标词的参数。
IoTDB 是一个用于管理大量时间序列数据的数据库，它采用了列式存储、数据编码、预计算和索引技术，具有类 SQL 的接口，可支持每秒每节点写入数百万数据点，可以秒级获得超过数万亿个数据点的查询结果。它还可以很容易地与 Apache Hadoop、MapReduce 和 Apache Spark 集成以进行分析
1.采样和数据和数据驱动问题： 上图中，clk2表面上跟随clk1的变化，但是实际上clk2滞后clk1一个delta-cycle(如下图）;同时，数据d1的变化也在clk上升沿后的一个delta-cycle，与clk2同时变化。所以，由于各种可能性，clk与被采样数据之间可能只存在N个delta-cycle的延迟，那么采样可能会存在问
摘要 关键词： PCA 降维 特征相关性分析 欠采样、过采样全连接神经网络 XGBoost LightGBM 在本课程设计中，我们采用了特征关联分析进行特征提取，通过数据过采样、欠采样方法解决了样本分布比例不平衡的问题，通过对比全连接神经网络、XGBoost、LightGBM 等机器学习模型挑选出了效果
编码器-解码器 前言EncoderDecoderConvolution Layer in Encode and Decoder 前言 由于图像分割由一个卷积神经网络构成从而实现的，该网络主要由两部分组成：Encoder和Decoder也就是我们这里所说的编码器-解码器。 Encoder是一个沿用VGG16的网络模型，主要对物体信息进行解析
文章目录 一、颜色空间相关知识点1.1、三基色 红绿蓝1.2、YUV，Y亮度，UV色度1.3、为什么视频用YCbCr的颜色空间 二、空间分辨率三、时间分辨率:帧率四、数字视频格式4.1、色度亚采样4.2、图像格式、尺寸和典型应用 五、HEVC编码视频格式编码图像格式相关语法：解码图像格式颜色
VTK：下采样点云用法实战 程序输出 程序完整源代码 程序输出 程序完整源代码 #include <vtkActor.h> #include <vtkCleanPolyData.h> #
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main(int argc, char** argv){ cv::Mat src = cv::imread("../../source/lena.png"); if(src.empty()){ std::cout << "could not load image ..." <<
1.点云最小二乘上采样 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/surface/mls.h> #include<pcl/search/kdtree.h> int main() { // Load input file into a PointCloud<T> w
以下是我列举的音频的基本知识要点： 音频信号音频的模数转换音频的三要素采样率采样位宽声道数量码率音频的存储音频的封装 音频信号： 音频信号（audio signals）是表示机械波的信号，是机械波的波长、强度变化的信息载体。根据机械波的特征，可分为规则信号和不规则信号。其中规则信号
缩写释义 CAS:随路信令,语音和信令在同一路话路中传送的信令 CCS:共路信令,语音和信令分开传输 ASLA - Advanced Sound Linux Architecture OSS - 以前的Linux音频体系结构，被ASLA取代并兼容 Codec - Coder/Decoder I2S/PCM/AC97 - Codec与CPU间音频的通信协议/接口/总线 DAI
