从大数据集中去除模糊重复项 - 腾讯云开发者社区

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机器视觉检测中的图像预处理方法

低通滤波器去除了图像的高频部分，高通滤波器去除了图像的低频部分平滑模糊处理（低通）高斯滤波，中值滤波，均值滤波都属于低通滤波一副图像的边缘、跳跃部分以及颗粒噪声代表图像信号的高频分量而大面积的背景区则代表图像信号的低频信号...GaussianWXH: 使用一个可以设定尺寸大小，确定权重的标准差也可以设定一个大的高斯过滤器可以用重复多次的小的高斯来实现例如重复执行一个3x3或者5x5高斯，执行次数N*1.4或者N*2.8为过滤的尺寸...标准差σ Sigma 越大，分布越均匀，周围的权重越大，模糊程度越大 Sigma越小，分布越集中，靠近中心的权重越大，模糊程度越小 ?...这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现（平滑可以认为是去除噪声，这样也就模糊了图像的边缘信息）。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。...从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。

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大模型训练中的数据偏见消解：从样本清洗到动态权重平衡的工程化实践

大模型训练中的数据偏见消解：从样本清洗到动态权重平衡的工程化实践嘿，各位技术小伙伴们！在如今这个大模型 “横行” 的时代，大模型可谓是出尽了风头，它们就像超级大脑，能处理各种各样复杂的任务。...数据偏见：大模型训练的 “隐藏雷区”什么是数据偏见数据偏见简单来说，就是数据集中存在的系统性偏差。...常见的样本清洗方法去除重复样本：数据集中常常会出现重复的样本，这些重复样本不仅占用存储空间，还会影响模型训练效率。去除重复样本的方法有很多种，比如基于哈希值的方法。...对于图像数据来说，噪声可能表现为图像中的噪点、模糊区域等；对于文本数据，噪声可能是错别字、乱码等。以图像数据为例，我们可以使用一些图像滤波算法来去除噪声。...重复样本可能引入大量虚假“异常值”（比如重复提交的错误数据），建议流程：去除完全重复样本（哈希去重）去除近似重复样本（如文本编辑距离<2）检测并处理异常值（Z-score/IQR法） Q2

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结合优选算法利用可视化进行高级数据分析的五个步骤

从团体化的视角来看，这也是一种很重要的方法，因为它使更多的科学家能够分析和讨论实验数据和结果，进而推动创新。...当使用可视化来识别数据中新的子组数据和模式时，我们建议使用五步法来确保可重复的显著的结果。...另外，还需要用数据染色工具来增强信息，并用过滤器等工具来筛选数据集的部分。在五步法的起始阶段，研究人员会对活动数据集中存在的最强信号进行检测和去除。...一旦识别了该信号就可以去除它，以便查看是否存在其他模糊但仍然可辨认的信号。移除一个强信号，通常会导致活动样本和或变量（特征）的减少。...如果研究人员可以在其活动数据集中看到显著的信噪比，那么他们应该尝试去除一些最可能贡献噪声的活跃变量。为了识别所需的方差过滤量，用户可以使用由PCA可视化和投影得分的方法来获得方差过滤量。

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用Excel也能实现和Python数据分析一样的功能！

① 重复数据处理函数法 COUNTIF() 重复标记 =COUNTIF(A:A,A2) 第二次重复标记 =COUNTIF(A$2:A2,A2) 两种结果对比如下： ?...条件格式选中将要处理的数据区域，点击菜单栏里【开始】——【条件格式】里选择【突出显示单元格规则】——【重复值】。如下操作： ? ? 数据透视表数据透视表一样能计算数据重复的频次。...选中全部数据——点击——菜单栏里【数据】——【删除重复项】，如下: ? ② 缺失数据处理一般可以接受的缺失值的标准是在10%以下。...注：批量去除公式：选中数据，粘贴为数值，这样会提升excel的整体运行效率。下面，我们需要利用批量填充，处理销售订单表中的产品名称字段，批量删除掉数值，只保留产品名。...3、数据抽取 ① 字段拆分分列现在我们已经成功合并成了一个大表，接下来，要对付款时间进行分列，拆分成年，月形式，方便后面作可视化。

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【云原生进阶之数据库技术】第一章MySQL-2.3-数据基本操作

1 数据查询SQL操作 1.1 单表查询 1、语法：select from 表名; as：将某个字段取个别名 2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达...： 1.1.1 where常用关键字 AND、OR：连接多个条件 BETWEEN AND：在...之间 IS NULL：查询空值 IN：查询在某个集中中 LIKE：模糊查询找出名字当中含有...1.1.6 单行处理函数 ifnull（可能为null的数据被当作什么处理）:属于单行处理函数分组。 1.1.7 结果集的去重 distinct 关键字去除重复记录（只能出现在所有字段的最前面）。...合并查询 #两个表字段合并显示，两个表相同字段合并后显示一次 select * from t_major1 union select * from t_major; 1.5 limit (取出结果集中的部分数据...) limit startindex length startindex表示起始位置，从0开始，0表示第一条数据 length表示取几个 limit执行的顺序是最后一个 2 数据更新SQL操作 2.1

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CUT&Tag 数据处理和分析教程（5）

重复去除 CUT&Tag 技术会将接头序列插入到抗体连接的 pA-Tn5 附近的 DNA 中，而插入的具体位置会受到周围 DNA 可及性的影响。...实际上，发现高质量的 CUT&Tag 数据集的表观重复率通常很低，即使是看起来像是“重复”的片段，也可能是真实的片段。因此，不建议删除这些重复项。...不过，在实验样本量极少，或者怀疑存在 PCR 扩增重复的情况下，可以考虑删除重复项。以下命令展示了如何使用 Picard 来检查重复率。...MappedFragNum_hg38")) %>% mutate(DuplicationRate = paste0(DuplicationRate, "%")) alignDupSummary 在这些示例数据集中...这是因为这些样本中的数据来源于 CUT&Tag 反应中的非特异性片段化。因此，在进行下游分析之前，从 IgG 数据集中去除重复项是比较合理的。

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软件测试|数据处理神器pandas教程（十一）

前言 “去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。...inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。...A':[1,3,3,3], 'B':[0,1,2,0], 'C':[4,5,4,4], 'D':[3,3,3,3] } df=pd.DataFrame(data=data) #去除所有重复项...A':[1,3,3,3], 'B':[0,1,2,0], 'C':[4,5,4,4], 'D':[3,3,3,3] } df=pd.DataFrame(data=data) #去除所有重复项...，对于B来说两个0是重复项 df=df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False) #重置索引，从0重新开始 df.reset_index(drop=True) -

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两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化

这些差异可能掩盖或模糊了生物学上真实的变异，因此需要通过去除批次效应来揭示数据中真实的生物学信息。...总之，去除批次效应是基因表达数据分析中的重要步骤，它有助于提高数据质量，确保研究结果的可靠性和生物学意义。那么，问题就来了，两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化呢？...将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序...duplicated(ids$symbol),]#将symbol这一列取取出重复项，'!'...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的

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decision tree

在划分的时候，为了要找到决定性的行情，我们必须评估每一个特征，找到具有决定性的特征，并根据这个特征进行数据集的分割。如果数据子集内的数据属于不同的类型，则需要重复进行划分。...算法创建决策树的过程： 1.获得数据集最后结果的类别集合 classList = [example[-1] for example in dataset] 2.如果获得的结果集中的类别仅仅只有一个比如说都是男...return majorityCnt(classList) ，传入为最后一列的类别集实现majorityCnt统计分类的主要元素，确定结果用字典来存储对应类别的个数，并排序，输出排序大的字典项的...，并统计个数，用字典存放，最后套用公式计算初始化最好的特征标签位位-1 依次选取每一个特征标签，通过去除这一列，获得数据集，并计算器其熵值，并计算原始熵与分类后的差值。...]) 6.获得最优特征值的那一列元素 featValues=[example[bestFeat] for example in dataSet] 进行遍历，再获得剩余的子标签列表去除那个子标签，和分割数据后的子标签

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伪影校正时选择脑电图的独立成分的实用指南

结论：在分析脑电图数据之前拒绝IC，不可避免地需要一定程度的监督。SASICA为观察者提供了详细的信息来指导伪迹的选择。因为它使用定量参数和阈值，提高了报告预处理程序的客观性和可重复性。...特别是，就像记录后丢弃不良电极一样，可以很容易地从信号中去除。去除不良电极后，该信号就不会有在该电极上的伪影。同样地，在减去一个伪迹IC之后，剩余的信号就不受由该IC捕获的伪迹信号的影响。...这种成分减法被广泛用于从脑电图记录中去除伪影，如眨眼或肌肉活动。一些IC捕获大量重复出现在信号中的非脑源，如眼睛和肌肉运动、心脏跳动、高阻抗电极或线路噪声。...此外，尽管有些伪迹被明确地认为是令人讨厌的(如连接不良的电极噪声)，并且必须在分析之前从信号中去除，但其他的伪迹可能更具争议，并不是每个实验人员都想要丢弃它们。...因此，我们向用户提供了所有必要的信息，以便理解从数据中删除给定成分的原因。最后，我们对总共21个实验数据集的所有方法进行了专家分类评估，并说明了适当识别和去除伪迹对信号质量的影响。

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基于深度学习方法可加快生成更清晰且逼真的图像

该方法可以生成更清晰的图像，有效地捕捉来自样本特征的复杂细节，包括复杂的照明组件，如阴影、间接照明、运动模糊和景深。...通常用户仍然需要平均每像素数百个样本才能获得质量合理的图像，这是一项繁琐，耗时的工作处理。类似的是在图形软件程序中编辑照片的过程。...与处理图像或视频的典型深度学习方法不同，研究人员演示了一种新型卷积网络，可以学习直接从原始蒙特卡罗样本集中去除渲染，而不是从简化的基于像素的表示中去除。 ?...在传统的图像处理中，内核用于模糊或锐化。Splatting是一种解决运动模糊或景深问题的技术，可以更轻松地平滑样本的像素化区域。算法为每个样本生成一个2D内核，这是一种更自然的后处理方式。

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分享几个关于excel的技巧，让你在工作中事半功倍

这时如果左边有新的数据加入，右边的数据透视表也可以自动刷新更新。因为引用了整列数据，所以数据透视表中会有一个空白项。我们需要过滤产品字段并去除空白选项。...前面我们已经讲解过大小公式，所以我们在使用大于号的时候，需要把数字从大到小排列，所以我们可以使用的公式是： =IF(B2>=90,3000,IF(B2>=70,2000,IF(B2>=50,1000,IF...那么我们需要从小到大排列，输入公式为： =IF(B2<30,0,IF(B2<50,500,IF(B2<70,1000,IF(B2<90,2000,3000)))) 技巧二：使用 vlookup 函数公式遇到这种模糊搜索问题...，我们先创建一个辅助项，列出每个文件的最低标准，比如x>=90，那么这个文件的最低标准就是90，以此类推然后我们需要对辅助列进行升序排序，点击数据标签，升序最后我们只需要vlookup模糊查找公式：...=VLOOKUP(B2,E:G,3,1) 当第四个参数为1时，为模糊搜索，会查找大于或等于搜索列的值比如79，会找到结果为70的那一行，对应第三列的结果，即奖励金额为2000。

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基于深度卷积神经网络的图像反卷积学习笔记

介绍在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。...尽管求解ˆ x和一个复杂的能量函数涉及到上面的公式很困难，从输入图像x得到模糊图像比较简单，根据卷积模型将各种可能的图像退化转化为生成来合成图像，这激发了反卷积的学习过程，训练图像对{ˆ xi，ˆ yi...分析我们的目标是训练一个网络结构 f(·) ，使得下面式子最小： image.png |N|为样本集中图像对的个数。我们已经使用了最近的两种深度神经网络来解决这个问题，但都不成功。...其中一个例子如下： image.png 从图上看到，SSDAE的结果仍然比较模糊，CNN的效果稍微好一些，但它仍有模糊的边缘和强烈的重影痕迹，这是因为这些网络结构是为了去噪，而没有考虑到反卷积性质...x的解写成一种空间卷积，核为 F−1(1/F(k)), 内核实际上是一个在没有紧支柱的情况下跨越整个空间域的重复信号。当噪声出现时，通常使用正则化项来避免频域中除数为零，使得伪逆在空间域中快速衰减。

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WanJuan-CC数据集：为大型语言模型训练提供高质量Webtext资源

为此，上海人工智能实验室OpenDataLab团队设计了一套针对CommonCrawl网页数据的处理流程，包括数据提取、启发式规则过滤、模糊去重、内容安全过滤以及数据质量过滤等多个步骤，可实现高效生产...内容安全与高质量数据两大核心目标。...与此同时，他们也在数据集中加入了包含数据质量的统计信息，并发布了一篇详细介绍数据处理方法的相关论文，以便开发者可以根据自身需求选择恰当的数据和处理策略。这为大模型的数据处理提供了实用的参考方案。...通过启发式规则对原始数据进行过滤，生成"清洗数据"（Cleandata）。利用基于LSH的去重方法对清洗数据进行处理，得到"无重复数据"（Dedupdata）。...使用基于关键词和域名列表的过滤方法，以及基于Bert的有害内容分类器和淫秽内容分类器对无重复数据进行过滤，产生"安全数据"（Safedata）。

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MySQL【知识改变命运】04

] [LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}] select * from 表名，这个查询是非常危险的操作，因为在实际情况中，数据量是非常大的...因为我们刚开始学习，所有数据很少，但是在公司里面，数据都是几千万上亿的。 2.2创建一个实例表：这里为了节省时间，导入上课时候老师发的表，首选我们要从终端输入\ ?...FROM table_name; AS可以省略，别名如果包含空格必须⽤单引号包裹 2.3.5结果去重查询查询当前所的数学成绩在结果集中去除重复记录，可以使⽤DISTINCT 使⽤DISCTINCT...去重时，只有查询列表中所有列的值都相同才会判定为重复注意：查询时不加限制条件会返回表中所有结果，如果表中的数据量过⼤，会把服务器的资源消耗殆尽在⽣产环境不要使不加限制条件的查询这种情况必须...value IN (option, …) 如果value 在optoin列表中，则返回TRUE(1)，NOT IN则取反 IS NULL 是NULL IS NOT NULL 不是NULL LIKE 模糊匹配

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超70%代码基准没有质量保证！港科大最新「指南」全面调研10年274个评测集

为更好理解大模型的能力，许多评测集（Benchmarks）应运而生。然而，这些评测集的质量常常受到质疑：标准答案出错、指令模糊或错误、题目重复、数据泄漏等。那么，代码评测集的现状究竟如何？...代码评测集中的数据通常从开源平台、社区等（例如 GitHub、LeetCode 和 StackOverflow）收集，经过筛选（例如去掉低质量数据）、清洗（例如删除重复数据、降噪）、整理（例如将测试数据与所测代码配对...图9 数据质量保障方式分布研究团队在文中给出了一些反例，例如评测集中存在重复问题（如图10）、标准答案不正确（如图11）、测试数据错误（如图12）等。...研究团队先将代码评测集中针对大模型的评测集筛选出来（67%=183/274），对这部分评测集的评估过程进行统计。...然而，研究团队也从问卷调查中，识别到从业者意识上的不足：超过15% 的受访者没有意识到评测集中的数据应具有代表性； 16% 的受访者没有意识到数据要降噪或去重；超过4成的受访者认为记录实验环境不重要

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图像快速修复技术

简介图像修复(Image Inpainting)技术，又称为图像填充(Region Filling)或物体删除(Object Removal)技术，是一种通过背景填充、替换的方法，去除图像中指定区域的算法...半自动修复 FMM InpaintOpenCV Inpaint 处理速度快，小区域效果很好适合老旧非数字图像修复大区域存在模糊问题基于采样 Examplar Inpainting 适合大、小区域填充没有模糊问题适合简单背景的图像修复修复速度慢...深度学习 Generative inpainting 修复效果自然，并且可以进行人脸五官填充没有模糊问题需要大量数据集进行针对性训练不可解释性，难以调参运行速度慢，模型大针对以上这些算法，结合实际移动端业务场景...重复以上流程直到区域被修复完毕。...Criminisi等人提出了一种基于置信度(Confidence)和数据项(Data Term)的方法，计算边界点的修复优先级。

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DeepSeek系列：90%的人不知道的DeepSeek+Excel联用秘籍

”工作表的A列客户名单合并，去除重复项并按拼音排序场景：整合季度客户资源，避免重复跟进缺失值智能填充提示词：用B列相邻单元格平均值填充C列空白单元格，忽略文本类型数据场景：补全市场调研问卷中的漏填数值...二、公式生成与动态计算关键词模糊统计提示词：统计A列含“华东区”且D列金额＞1万的记录数，忽略大小写公式：=COUNTIFS(A:A,"*华东区*",D:D,">10000") 动态排名看板提示词：...＞80%的字段，保留第一个出现值其余标黄删除清理CRM系统中重复客户信息数据→删除重复项+条件格式公式生成3生成提取C列单元格内第2个"/"后的文字，并自动去除前后空格的公式解析产品编码中的规格信息=TRIM...OFFSET函数+表单控件跨表操作9自动同步"总表"A到D列数据到各分公司分表，新增行时触发自动更新多分支数据集中管理Power Query合并查询跨表操作10对比"预算表"和"实际表"差异，在G列标注超过...识别出高价值/普通/潜在流失3类客户群客户分层运营策略分析工具库→聚类分析报表整合15将20个部门报表自动合并到总表，保留各表原始格式并添加来源标注集团月度报告汇编VBA遍历工作簿+格式复制报表整合16从PDF

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【Python】机器学习之PCA降维

其主要目的是通过线性变换，将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差尽可能大，从而减少数据的维度。...PCA的工作原理是找到数据中方差最大的方向，将数据映射到这个方向上，形成第一个主成分。然后，在与第一个主成分正交的方向上找到第二大方差的方向，形成第二个主成分，依此类推。...通过选择最大方差的前几个主成分，就可以实现对数据维度的降低。降维的好处在于可以减少数据的冗余性，提高计算效率，去除噪声，同时保留数据中的主要结构和特征。...3.加载人脸数据集： fetch_olivetti_faces()：从Olivetti人脸数据集中加载人脸图像数据。 faces.data：获取加载的人脸数据。...6.随机选择一张人脸图片： X[20]：选择人脸数据集中的第21个样本（索引从0开始）。

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图像滤波算法总结

通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。...均值滤波的核为： 3：中值滤波中值滤波用测试像素周围邻域像素集中的中值代替原像素。中值滤波去除椒盐噪声和斑块噪声时，效果非常明显。...4：高斯滤波这里参考一位大神的博客写的很细很好明白：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/79776802 总结一下：像均值滤波，是简单的取平均值...对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。边界处理如果一个点处于边界，周边没有足够的点，怎么办？...双边滤波中加入了对灰度信息的权重，即在领域内，灰度值越接近中心点灰度值的点的权值更大，灰度值相差大的点权重越小。其权重大小则由值域高斯函数确定。

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机器视觉检测中的图像预处理方法

大模型训练中的数据偏见消解：从样本清洗到动态权重平衡的工程化实践

结合优选算法利用可视化进行高级数据分析的五个步骤

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CUT&Tag 数据处理和分析教程（5）

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两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化

decision tree

伪影校正时选择脑电图的独立成分的实用指南

基于深度学习方法可加快生成更清晰且逼真的图像

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