2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
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给定 loss 函数，可以根据传统的 hard example mining 方法来定义 loss 值较大的样本作为 hard examples，但多个 loss 值将被用于挖掘每一个样本的 hard examples.
在工业界，利用激光雷达获取点云数据，很早就有应用了，如进行测高、遥感等。近几年的大规模发展得益于自动驾驶和机器人领域的火热，激光雷达成为重要的感知手段而得到人们关注，点云处理也成为热门。
什么是数据科学？它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同？作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素： 一是数据的广泛性和多样性； 二是数据研究的共性。 现代社会的各行各业都充满了数据，这些数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。数据分析本质上都是在解反问题，而且通常是随机模型的反问题，因此对它们的研究有很多共性。例如，自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法，其最根本的原因是它们处理的都是一维随机信号；再如，图像处
一条黑色弧线从半空延伸而下，划过半个圈。继而自己填满，俨然一座岩山，就这样落在水中间。
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题，提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式，得到二值哈希编码(binary hash codes)，以快速检索图像；对比卷积pair-wised方法，在数据大小上具好的扩展性. 论文思想，当数据标签可用时，可以
来自韩国首尔大学的研究者近期发布了一篇利用基于流的生成模型进行实时的语音合成的研究 FloWaveNet。但奇怪的是，他们的论文中并没有语音合成中典型的人类评估 MOS（平均意见分数）指标，甚至一个实验图标都没有。原因很有趣：他们发现英伟达在前几天发布的论文 WaveGlow 竟然和 FloWaveNet 在主要思想上几乎完全相同，都提出了基于流的语音合成方法。
“用数据来研究科学，科学的研究数据” “数据科学将逐渐达到与其他自然科学分庭抗礼的地位” ——作者 数据科学主要包括两个方面：用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者包括像生物信息学、天体信息学、数字地球等领域。后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。这些学科都是数据科学的重要组成部分。但只有把它们有机地放在一起，才能形成整个科学的全貌。 在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人
不过现在，就算不是P30 Pro，没有徕卡四摄，没有4,000万像素，只靠深度学习，iPhone也可以把50米之外的细节，拍得清楚明白。
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
就算是引入了Transformer的DETR，也是结合CNN来预测最终的检测结果的。
来源：汉斯出版社本文约3400字，建议阅读5分钟总结梳理了知乎上“引用次数在15000次以上的都是什么论文？”这一问题的经典回答。 前言 小编在这里总结梳理了知乎上“引用次数在15000次以上的都是什么论文？”这一问题的经典回答，希望能帮助到各位进一步了解领域内的相关进展，并且通过阅读这些经典论文或许也会给您带来不少启发。 1. 机器学习领域 我来列举一些机器学习(Machine Learning)领域的高被引文章。 机器学习领域泰斗级学者Geoffrey Hinton的文章引用: 引用次数超过150
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的出现，彻底将生成AI推向爆发。 但别忘了，AI生成模型可不止ChatGPT一个，光是基于文本输入的就有7种—— 图像、视频、代码、3D模型、音频、文本、科学知识…… 尤其2022年，效果好的AI生成模型层出不穷，又以OpenAI、Meta、DeepMind和谷歌等为核心，发了不少达到SOTA的模型。 这不，立刻有学者写了篇论文，对2022年新出现的主流生成模型进行了年终盘点。 一起来看看这两年间，各领域的AI生成模型进展究竟怎么样了。
1. 垃圾回收的意义 在java中，当没有对象指向原先分配给某个对象的内存的时候，这片内存就变成了垃圾，JVM的一个系统级线程就会自动释放这个内存块，垃圾回收意味着程序不再需要的对象是“无用的信息”，这些信息会被丢弃。当一个对象不再被引用的时候，内存回收它所占用的空间，以便将空间用来存放后续的新对象。 除了①释放没用的对象，垃圾回收还可以②清除内存记忆碎片，由于创建对象和垃圾回收期释放丢弃对象所占的内存空间，内存会出现碎片，碎片是分配给对象的内存块之间的空闲内存洞。碎片整理将所占用的对内存移动到堆
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
本文结合总结梳理了知乎上“引用次数在15000次以上的都是什么论文？”这一问题的经典回答，希望能帮助到各位进一步了解领域内的相关进展。并且通过阅读这些经典论文或许也会给您带来不少启发。
σ 的代数形式⼜是什么？我们怎样去理解它呢？实际上，σ 的精确形式不重要——重要的是 这个函数绘制的形状。是这样：
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
在监督学习的回归问题中，代价函数就是用于找到最优解的目的函数，反应了预测函数的准确性。代价函数的值越小，说明在回归问题的中，计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。
图像(I)，可以被建模成，透射层(T)与反光层 (R) 之和，即I = T + R。
---- 新智元报道 编辑：好困 snailnj 【新智元导读】MIT新算法无需标签，精细分割图像，不放过每个像素点！人类数据标注师瑟瑟发抖：我要毕业了？ 趁着ICLR 2022颁奖之际，MIT、康奈尔、谷歌和微软「炫耀」了一篇全新的SOTA—— 给世界上每一个像素都打上标签，而且无需人工！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.08414 从对比图的效果来看，这个方法有时候甚至比人工还细致啊，甚至连阴影都做了标注。 不过遗憾是的是，虽然看着十分酷炫，但并没有入围获奖
很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，包括很多深度学习框架官方给出的案例，给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神，但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂，模凌两可。比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：
本文与你讨论蒙日-安培方程正则性理论关于GAN模型中模式崩溃（Mode Collapse）的解释。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 过去一年，Transformer频频跨界视觉领域，大有抢CNN饭碗之势。 先是图像分类上被谷歌ViT突破，后来目标检测和图像分割又被微软Swin Transformer拿下。 随着投身视觉Transformer研究的学者越来越多，三大任务榜单皆被Transformer或两种架构结合的模型占据头部。 但就在此时，一篇《2020年代的卷积网络》横空出世，带来全新纯卷积模型ConvNeXt，一下又热闹起来—— 全世界CV圈再次掀起模型架构之争，LeCun等一众
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python.
加拿大作家玛格丽特•阿特伍德曾在小说《盲刺客》中写道：「触觉先于视觉，先于语言。它是第一语言，也是最后的语言，它不会骗人。」
之前文章写完有个Flag，要写OpenCV的解读，后面写了展会，看书等无关紧要的文章，现在距离12点还有21分钟，我就简短的写一点分析。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
但每年研究关注的内容都有所变化，有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文，其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
自开源 AI 图像生成模型 Stable Diffusion 发布以来，数字艺术创作进入了一个全新的阶段。Textual Inversion，Dreambooth 和 LoRA 等多种以 Stable Diffusion 为基础的模型微调技术催生了大量能够创作特定风格绘画作品的艺术「私炉」。这些「私炉」能够从多则几十张少则几张的绘画作品中训练学习其艺术风格或内容，并模仿这些风格、内容创作新的作品。这些技术使得每个人都能以较低的成本创造自定义的绘画作品。
Lady之前已经向各位介绍一个朋友阿星（Ashing）以及他的机器学习读书笔记！ 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友！接下来，Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 卷积神经网络(Convolutional neural network，CNN)，是一多层的神经网络架构，是以类神经网络实现的深度学习，在许多实际应用上取得优异的成绩，尤其在影像对象识别的领域上表现优异。 传统的多层感知器(Multilayer Perceptron，MLP)可以成功的用来做影像识别，如之前所介绍，可以
Stable Diffusion （SD）是当前最热门的文本到图像（text to image）生成扩散模型。尽管其强大的图像生成能力令人震撼，一个明显的不足是需要的计算资源巨大，推理速度很慢：以 SD-v1.5 为例，即使用半精度存储，其模型大小也有 1.7GB，近 10 亿参数，端上推理时间往往要接近 2min。
BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，论文、项目的地址是http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/，提供matlab代码。 处理灰度图的BM3D以及它的变体CBM3D（彩色图）、VBM3D（时域）是图像去噪领域公认的去噪效果（PSNR）最好的，而BM4D、VBM4D等也都是沿袭BM3D的基于块处理（block-wise estimate）的思想，但其计算时间复杂度极大，或许只能用于离线处理（offline），当然后续有文章进行优化（代码、算法），这里就不再提及。
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
指定特定类作为切⼊点(额外功能加⼊的位置)，⾃然这个类中的所有⽅法，都会加上对应的额外功能
作为三维世界更为真实有效的表达，点云在近年来受到了学界和业界的广泛关注。激光雷达和深度相机的大规模应用也为点云的发展创造了丰富的数据条件。
人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。然而，数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型，而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来，由于深度神经网络的架构和训练的快速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中，我们将介绍基本的神经网络，以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
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这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章，里边的介绍很详细： 戳这里！！！跳转到文章链接地址
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python. Python有很多吸引程序员的功能 ，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查。完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。 高效的Python 在这篇文章，我想强调一些 Python 可以节约时间并最大限度地提高生产力的方面。在做准备时，我咨询了几个 Pythonists，他们最节省时间的技巧是什么？答案在这里… 1. 不使用分
直方图均衡化的优点是能自动增强整个图像的对比度,但它的具体增强效果不易控制,处理的结果总是得到全局的均衡化的直方图.实际工作中,有时需要变换直方图使之成为某个特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,这时可采用比较灵活的直方图规定化方法.直方图规定化增强处理的步骤如下:
挑战成功！（下面为生成示意图，最后得到的文本是“Hello world，I am a language diffusion model，named SEDD”）
Python 是一个美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python。
局部变量在栈内存中；局部变量必须初始化，否则不能运行；成员变量有默认初始化值，因此可以不初始化；当成员变量和局部变量名称一致时，默认使用局部变量
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
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