原创 幾種常見窗函數及其特性

class=“Button ColumnPageHeader-MenuToggler Button–plain”>幾種常見窗函數的特性greedyhao一個高級的搬運工​關注他12 人贊同了該文章解決一下上一篇的遺留問題上一篇談了

原创 總結:寫在離高考還有25天

時間越接近最後的一刻,高考的感覺越真實,心裏越坦然。高考在高中生的眼中很神聖,之前意味着遙遠的目標,奮鬥的方向,但現在它不再虛無縹緲,而是真的就會到來。 不再灌輸什麼雞湯,但還是要強調一下心態的重要。每天都要開開心心的,不要自己跟

原创 一圖一公式搞懂:準確率(accuracy) vs 精確率(precision) vs 召回率(recall)

準確率(accuracy) = 預測對的/所有 = TP+TNTP+FN+FP+TN\frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN} %TP+FN+FP+TNTP+TN​ 精確率(precision) = TPTP+FP\f

原创 一文讀懂 YUV 的採樣與格式(僅供個人閱讀-格式較醜)

RGB 顏色編碼 YUV 顏色編碼 RGB 到 YUV 的轉換 YUV 採樣格式 YUV 4:4:4 採樣 YUV 4:2:2 採樣 YUV 4:2:0 採樣 YUV 存儲格式 基於 YUV 4:2:2 採

原创 matlab筆記——矩陣操作與一些注意事項

注意清除工作區變量,也可以clear 矩陣操作: 矩陣操作學習! 函數:function 返回值 = 函數名(參數) end Matlab取整函數有: fix, floor, ceil, round四種,具體使用方法如下: (1)

原创 python調用其他文件的類和函數

python調用其他文件的類和函數 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 目錄調用函數調用類 正文 在同一個文件夾下 回到頂部調

原创 三國殺全武將臺詞大全(標準+神話再臨+一將成名12345+SP+國戰+其他+皮膚)

1v1新配音\(1v1何進)-原版-【延禍】:亂世,纔剛剛開始…… 1v1新配音\(1v1何進)-原版-【延禍】:你很快就笑不出來了 1v1新配音\(1v1何進)-原版-【謀誅】:宦官專權,今必誅之 1v1新配音\(1v1何進)-

原创 vim入門級常用的100+條命令(詳細)

命令歷史 以:和/開頭的命令都有歷史紀錄,可以首先鍵入:或/然後按上下箭頭來選擇某個歷史命令。 啓動vim 在命令行窗口中輸入以下命令即可 vim 直接啓動vim vim filename 打開vim並創建名爲filename的文

原创 VSCode 使用騷操作!

<h1 id="VSCode-使用騷操作"><a href="#VSCode-使用騷操作" class="headerlink"></a>VSCode 使用騷操作</h1><a id="more"></a> 前言   

原创 ecall函數調用系統函數參數設置教程

系統調用的ecall指令會使用a0和a7寄存器,其中a7寄存器保存的是系統調用號,a0寄存器保存的是系統調用參數,返回值會保存在a0寄存器中。爲了能讓系統調用指令能被集成進當前的流水線,ecall指令只支持一個返回值和一個參數。所

原创 Kernel Regression for Image Processing and Reconstruction(2007)論文筆記

摘要:本文調整並擴展了內核迴歸思想,用於圖像去噪,放大,插值,融合等等。本文與一些流行的現有方法建立了關鍵關係,並展示了幾種這些算法(包括最近普及的雙邊濾波器)是如何構建框架的特例。 概述:本文主要研究核迴歸方法,來試圖恢復由於

原创 Mathematical Analysis of Algorithms論文筆記

這是Knuth 的一篇論文,原文下載在這裏有:http://download.csdn.net/detail/u013012544/6982095,是北京大學本科生算法設計與分析2014年春季課程的必讀論文之一。 以下是它的全

原创 空域、頻域、時域的解釋

基本概念: 空間域:(spatial domain)也叫空域,即所說的像素域,在空域的處理就是在像素級的處理,如在像素級的圖像疊加。通過傅立葉變換後,得到的是圖像的頻譜。表示圖像的能量梯度。 頻率域:(frequency

原创 BM3D學習筆記(很基礎)

算法流程框架:https://blog.csdn.net/weixin_45250844/article/details/103153155 其中名詞解釋及數學推導: 離散餘弦變換:https://www.jianshu.co

原创 RGB圖像之灰度級和通道的理解(矩陣含義等)

一言以敝之:圖像有R,G,B三個二維矩陣,矩陣數值在0-255之間,數值大小表示允許通過色彩多少,也稱爲灰度值,灰度越大,相應色彩越深(此處爲光,故R,G,B均爲0爲黑色) 具體參考下列介紹: 最近剛開始學數字圖像處理,在看到灰度