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    均值滤波

    import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r3=cv2.blur(o,(3,3))#使用3x3卷积核的均值滤波 r5=cv2...) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:均值滤波是用当前像素点周围像素点的均值来代替当前像素值。...该方法遍历处理图像内的每一个像素点,即可完成整幅图像的均值滤波。...首先考虑需要对周围多少个像素点取均值 对于边缘像素点,取图像内存在的周围邻域点的像素值均值或者扩展当前图像的周围像素点 每一个像素点都与内部值1/(ksize)的矩阵相乘,得到均值滤波结果 dst=cv2..._32F、CV_64F ksize表示滤波核大小,即邻域图像的高度和宽度 anchor表示锚点,即均值均值滤波的均值的点位于核的中心点位置,可选参数 borderType表示边界样式,可选参数 例子:

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    spssk均值聚类报告_K均值聚类

    机器学习中的k均值聚类属于无监督学习,所谓k指的是簇类的个数,也即均值向量的个数。...故称之为均值向量。...设定迭代次数,收敛条件默认为0,即当前均值向量与前一次迭代得到的均值向量之差。 保存按钮,勾选以上复选框,最终得到的结果会包含以上两个信息。...关于均值聚类的簇类数(即k值),目前并没有方法能确切地确定k的值是多少,但是通常可以通过枚举法和肘方法来大致确定k。...所谓枚举法,即通过取不同的k值来观察最终的聚类结果,选取最优结果所对应的k作为该均值聚类的最终k值。 肘方法是通过绘制不同的k所对应的样本数据点与各自聚类中心的距离平均值来确定k。

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    双倍余额递减法计提折旧的计算公式_双倍余额递减法折旧的公式

    双倍余额递减法: 年折旧率=2/预计的折旧年限×100% 月折旧率=年折旧率/12 月折旧额=固定资产账面净值×月折旧率 年数总和法: 年折旧率=尚可使用年数/预计使用年限的年数总和 月折旧率=年折旧率...”计算折旧时,第一年的折旧额为:(11000-1000)×4/(1+2+3+4)=4000(元) 第二年的折旧额为:(11000-1000)×3/(1+2+3+4)=3000(元) (2)“双倍余额递减法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为: 双倍直线折旧率=2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额=20000×40%=8000(元) 第二年应提的折旧额=(20000-8000)×40%=4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是: 年折旧率=2/估计使用年限, 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者

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    二进制——减法「建议收藏」

    二进制的减法分为两种: 1.使用硬件减法器运算; 2.将减法转换成加法运算。 本文讲述第二种方法。 大家都知道计算机有两种数值类型: 1.有符号类型; 2.无符号类型。...我们知道数学里的减法等价于加上一个相反数,计算机也是利用了这一特性来进行减法运算的。 这里要提到两个概念:原码、反码。 原码即数值的原始二进制编码。...下面我们来看看计算机是怎样进行减法运算的: 00000001(1)- 00000001(1)= 00000001 + 10000001 取所有数值的反码: 00000001(正数的反码不变)+ 11111110...好,二进制的减法就讲到这里了。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

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    乔布斯如何做减法

    乔布斯如何做减法? 我的桌面上摆着几本关于乔布斯的传记。几家核心媒体的著作算是集齐了。 《史蒂夫.乔布斯传》,沃尔特.艾萨克森著。艾萨克森是前CNN董事长和《时代》杂志总编。...本文可以说是我的读书笔记,也是一种对买下的几本书做减法的结果。 专注和简洁。很多人都知道乔布斯的名言:stay hungry,stay foolish,但并不知道这一句。...乔布斯通过做减法,打造了世界上最好的公司:苹果。而库克,无为,也就是不做加法,成为苹果公司最好的CEO。 苹果的发展过程中,充满了乔布斯神奇的减法决策。所以,本文主要是根据时间节点列出苹果的主要产品。...在一个消费电子时代和一个点石成金的山谷,乔布斯凝聚了一帮人,用专注和减法做出了一系列伟大的产品。

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    语音增强(降噪)之一——谱减法

    一、原理 顾名思义,谱减法,就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。...谱减法基于一个简单的假设:假设语音中的噪声只有加性噪声,只要将带噪语音谱减去噪声谱,就可以得到纯净语音,这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。...文献中一般都假设输入的一段语音中前n帧作为silence时间,也就是说这段时间没有语音输入,只有噪音,可以称之为底噪,将这5帧中的噪音强度取平均值,作为估计出来的噪音。...但是这样做的方法有一个缺点就是由于我们估计噪音的时候取得平均值,那么有的地方噪音强度大于平均值的时候,相减后会有残留的噪音存在。...利用过减技术的谱减法去除噪音后的波形图,beta值不同,得到的宽带噪音和”音乐噪音“的比例也不同。 (1)beta=0.005,宽带噪音基本上被完全去除,但是“音乐噪声"很明显。 ?

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