前言 数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩，对不同的参数下的压缩效果进行对比。...3个矩阵相乘，得到压缩后的近似矩阵 u_shape = u[:, 0:sigma_i].shape sigma_shape = SigmaMat.shape...可以看出在使用128个奇异值的SVD压缩情况下，就可以得到跟原图差不多效果的图片 原图是703x800的尺寸，SVD使用的矩阵 ((703, 128)+(128, 128)+(128, 800))=208768...在网络传输图片的过程中，终端用户可能点击，也可能不点击，那我都给他们发送SVD后的图片矩阵数据（减少了当次传输数据量），然后在终端进行矩阵运算得到压缩后的图片，当用户点击图片后，再进行传输原图片（1、用户点击是分散的...利用SVD进行图像压缩（附Python代码） 用SVD压缩图像
WRF作为成熟的区域中尺度气象模式，文档齐全且教程详细，对于用户较为友好，但是想要获得一个好的模拟结果，需要注意很多地方， 1 模拟区域domain设置 模拟区域不能太小，否则模拟结果基本为全球模式侧边界的强迫结果...(Warner, 2011) 2 初始化和spin-up预热过程 模拟结果的好坏很大程度取决于初始场(IC)的质量。 要了解初始场的数据来源，比如初始场来源于预报数据、再分析数据或者气候数据。...10km>dx>5km: 灰色区域(Grey Zone), 是否使用积云对流参数化方案仍没有共识，可以尝试使用GF、MSKF等尺度自适应的积云方案。个人建议分辨率的设置可以避开5~10km。...关于物理参数化方案，以后有时间再展开介绍，以下粗略提几点： 给定一套参数化方案组合，对于不同的地区、domain大小、时间以及关注的天气现象，其模拟结果是不同的，没有哪种方案组合是完美的。...最后，WRF的使用者应该时刻牢记以下几点： 模拟结果受到很多因素的影响，如模拟区域的设置(水平和垂直的)、输入的数据(包括气象场和静态数据)、侧边界条件等； 模式是存在缺陷的，对于某些具体天气过程是无法得到好的模拟结果的
id=1ihGy9vAIg 内容整理：令潇越 本文主要讨论了基于深度学习的图像压缩编码方法（Learned Image Compression, LIC），通过在损失函数中引入相关性损失（correlation...引言 目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。...图5 图像重建质量的可视化结果 图6 空间相关性图的比较 图5和图6分别是图像重建质量和空间相关性的可视化结果。如图6所示，应用了本文的方法之后，潜在变量空间位置上的相关性明显降低了，空间冗余更少。...如图5所示，降低潜在变量的空间位置冗余有助于提高图像重建质量。...消融实验 图7 不同α值对实验结果的影响 图8 不同mask类型对实验结果的影响 图9 窗口大小对实验结果的影响 作者进行了三组消融实验，包括 α 值的大小，mask 类型和相关性图的窗口大小，实验结果分别如图
题目 给你一个表示某个正整数的字符串 number 和一个字符 digit 。 从 number 中 恰好 移除 一个 等于 digit 的字符后，找出并返回按 十进制 表示 最大 的结果字符串。...生成的测试用例满足 digit 在 number 中出现至少一次。...示例 1： 输入：number = "123", digit = "3" 输出："12" 解释："123" 中只有一个 '3' ，在移除 '3' 之后，结果为 "12" 。...示例 2： 输入：number = "1231", digit = "1" 输出："231" 解释：可以移除第一个 '1' 得到 "231" 或者移除第二个 '1' 得到 "123" 。...两种方案的结果都是 "51" 。
LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。...，对传入的llm要做一个修改, 使用OpenAI的不需要修改。...没有这个，它将无法编写有效的查询。我们的数据库提供了一些方便的方法来提供相关的上下文。具体来说，我们可以从每个表中获取表名、表的概要和行示例。...SQL query:*2-8、验证输出结果SQL问答的二次验证：构建思维链构建提示词，让模型二次检查SQL语句的准确性构建完整思维链from langchain_core.output_parsers...})print(query)Notice: 并不是说二次验证不好，在一般情况下，结果通常会受到大模型理解能力的影响，换句话说，规模较小、理解能力较差的模型，使用二次验证的效果反而会更好，因为会调用两次模型
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。...历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的...换算成通路的富集概念就是，总共有多少基因（这个地方值得注意，主流认为只考虑那些在KEGG等数据库注释的背景基因），你的通路有多少基因，你的通路被抽中了多少基因（在差异基因里面属于你的通路的基因），这样的数据就足够算出上面表格里面所有的数据啦.../BIOCARTA/REACTOME等数据库 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/02/2125314.html 虽然懂了原理可以让我们更方便的理解结果.../KEGG注释一般是得到如下表格： ?
最近在数据库处理的时候发现日期对比的时候没有返回正确的结果。 但是保存的时间实际上是相同的。 代码如下： if (!...问题解决 经过 Debug 后，这 2 个日期的纳秒数是不同的，查看下对象如下。 我们会发现其中一个对象有纳秒，一个对象没有。 但是 fastTime 是相同的。...如果使用 equals 那么这个方法比较的是毫秒，所以是不相等的。 因为多了一个 0。 如上图显示的毫秒比较，因此这里不能使用这个比较方法。...dbDateTime.isEqual(mlsDateTime)) { } 说白了这个问题就是精度的问题。 https://www.ossez.com/t/java/13833
不久前，Google刚刚发布了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super Image Resolution，意为“快速、精确的超级图像分辨率技术”）的图像压缩技术，旨在保存宝贵的数据...，而不牺牲照片质量；并在带宽受限的移动设备上提供清晰锐利的图像。...Google声称，该技术可以降低高达75％的带宽，RAISR分析同一图像的低分辨率和高分辨率版本，了解到高分辨率版本出众的原因，然后在低分辨率版本模拟出来。...实际上就是使用机器学习创建一个类似Instagram的过滤器，欺骗你的眼睛，让你相信低分辨率与高分辨率图像是一致的。...看到这个技术，想测试一下，顺便看一下算法原理，刚好网上有一些相关的代码，主要参考代码如下：https://github.com/MKFMIKU/RAISR 仔细看了下算法的原理，才发现这个算法的压缩机制主要包括两个部分
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。...2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。...2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想： 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数，由于小波系数的低频部分为非稀疏的，导致其压缩重构质量差。...首先，对图像作小波稀疏变换，得到低频和高频系数，并对高频系数压缩测量得到测量值；然后，在小波域和压缩域分别进行融合，并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数；最后，经小波逆变换得到融合后的图像。...：对测量值Z采用OMP进行重构，得到融合后的高频稀疏系数 G； 第 6 步：对[A, G]进行小波逆变换，得到融合后的图像 f。
压缩技术使得您可以快速且高效地分享内容。如果没有数据压缩，我们在获取所需的信息时，时间与带宽的开销会高得难以接受！...而该图像随后则作为输入提供给神经网络，其目的是剔除下一版本的压缩图像中的压缩错误。现在压缩的图像则是由 B[1] 至 B[N] 的连接表示。...由于本次我们重建得到的图像和原始图像之间的差异较小，因此残差也较小。 2.png 在之后的每次迭代中，网络将获得更多由于压缩而引入的误差的信息（通过残差图像捕获到的信息）。...如果我们可以用这些信息来预测残差，那么就能得到更优重建结果。我们的模型能够在一定程度上利用多余的部分信息。我们可以看到收益是递减的，并且在某个时候，网络的所表现出来的能力就会被用尽。...3.png 观察它的鼻子和嘴巴，我们可以看到，我们的方法没有造成在 JPEG 图像中看到的中间部分的洋红色块和噪音。这是由于 JPEG 压缩的方块效应而产生的，而此处我们的压缩网络对整个图像同时处理。
本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。六款无损数据压缩算法无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...四种基于深度学习的图像/视频压缩算法除了上面介绍的静态压缩算法，还有基于深度学习的压缩算法可供选择。1....CNN展示出了比基于MLP算法更好的压缩结果，提升了超分辨率下的性能以及减少了伪影。另外，基于CNN的压缩还提升了JPEG图像的品质，因为它减少了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。...主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。...总结压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。
近些年来，学术界已经提出了多种用于光场图像压缩的解决方案，其中大多数解决方案都受到传统图像和视频压缩领域发展的启发，并利用现有的标准设计编解码器，如 HEVC 和 JPEG。...随着深度学习在诸多领域的日益普及，图像压缩领域也出现了新的发展方向。基于学习的光场压缩方法也在不断涌现。...然而，这些模型中的大多数由许多独立的部分组成，并利用现有的标准设计编解码器（如 HEVC）来实现不同的比特率，然后使用基于学习的部分来增强压缩的性能，这增加了模型的复杂性，同时，模型的设计并没有真正考虑到光场的特定质量和结构...在颜色模块站点上有输出的中间表示，而在视差模块方面，得到八个视差图，每个视差图都用于提供最终的重建输出。...，能够实现光场图像的压缩，无需其他手工提取特征，在图像重建和处理速度上展示了比较好的性能。
场景： 开发环境（windows下）调用第三方接口验签通过，发测试环境（linux下）后死活验签通过不了 原因： md5是一项成熟的加密技术，问题应该在代码里，查了查感觉可能是字符编码的问题...，导致加签没通过，这样的话只能是环境导致的字符编码出现问题，就我所知的有getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组，发现公共代码里进行md5加密是要进行转字节的 /**...); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return resultString; } 所以这里的getBytes...()不确定性太大，需要指定编码方式来降低耦合（代码与环境的耦合）。 ...解决方法： 将getBytes()方法指定具体的编码方式，如:getBytes("UTF-8") /** * md5加密 */ public static String
（WGBS）结果没有交集的情况可能涉及多个因素，以下是一些可能的解释： 功能独立： 转录组测序和全基因组甲基化测序测量的是细胞不同方面的生物学特征。...实验设计和条件选择： 如果实验设计中选择了不同的条件或不同的时间点，可能导致差异基因和甲基化位点在这两个实验中没有交集。 数据分析方法： 不同的数据分析方法可能导致不同的结果。...确保采用合适的统计方法和分析流程可以减少假阳性和假阴性结果，增加两者之间的交集。...，作者得到如此少的差异基因数量也是让我很惊奇。...数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 绘制差异基因的热图，以及火山图即可
然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。...实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。 方法 整体框架 图1 上图所示为：(a) 针对人类视觉系统的图像压缩方法。...(b) 我们提出的用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。(c) 对于来自BPG编解码器和我们的方法（NPP+BPG）的图像进行的图像分类结果展示。...实验 可视化结果 图4 上图中(a)和(b)分别代表原始图像和NPP模块的输出图像。使用BPG（QP = 37）编解码器的相应压缩文件大小为63.7kb和47.0kb。...图5中的实验结果显示，与基线方法相比，我们的压缩方法仍然表现出色，并在下游Faster-RCNN和RetinaNet模型上分别减少了19.5%和18.8%的比特率。
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...但是，因为是跨查询引用，而且从表面上看，被引用的查询结果显示上并没有错误，从而使得错误被隐藏得相对较深一些（本案例处理步骤较少，发现相对容易，如果步骤更多一些，可能发现起来就更难一些）。
讨论 引言 图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。...模型是通过反向传播算法进行端到端训练的，因此它们可能更有潜力找到最佳表示和压缩规则。目前，主要有两种架构：一种是基于 RNN 的图像压缩，另一种是是基于变分自动编码器（VAE）的图像压缩。...(a) 是原始图像，(b) 和 (c) 是有/没有 NP-Unit 的模块的注意力图 为了揭示 NPA 的优越性，我们用简化的注意力模块和基于窗口的注意力模块 替换我们提出的模型中的 NPA。...提供的推理时间结果是 Kodak 图像集的平均编码/解码时间，这是在配备 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 和 AMD Ryzen 7 3800X 的服务器上获得的 8 核 4.5...评估RCM的性能 我们在三个图像集上测试码率控制的准确性，结果如表 4 所示。
分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声...离散余弦变换压缩方法 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Wu et al. (2001) DCT谱相似策略 促进传输或存储 简单的图像操作，快速的图像传输超过大的n/w 计算量大 医学图像 PNSR...图像和视频压缩 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Kumar and Jain (1997) 二维模式匹配图像和视频压缩 基于二维模式匹配的有损数据框架 良好的压缩比 时间和空间复杂 图像和视频压缩...Ozcelik et al. (1995) 基于恢复技术的算法 一种用于减少不必要降级的迭代技术 更高的压缩率 无法产生视觉上令人满意的图像 应用范围从视频电话到高清电视 对于lena图像压缩比约为...压缩算法 结合高效的表现 解压比压缩慢10倍 连续调图像 速度比PNG快 Ng and Cheng (1999) 梯度调整预测和BWT 在文本压缩的结果是优秀的 直接应用于图像压缩效果差 用于文本压缩
在老外的一篇文章那里看到一个Jeff 之前不知道的信息：当jpeg 格式的图像被上传到WordPress，它会自动压缩图片为原来的90％ 。...不过那个谁说得好：“实践是检验真理的唯一标准”，Jeff亲自去上传了一张高分辨率、高容量的jpeg 格式的图像。但最后发现，无论是图片文件体积还是清晰度都没有改变。...老外的原英文文章点击这里，不知道是不是Jeff 理解错误，反正WordPress 就是没有压缩图片（恩，一定是我打开的方式不对）。...该文还给出了个自定义压缩率的代码，呵呵，真搞不懂；既然我都发现没有压缩，怎么还有自定义压缩率的？？...;' ) ); 自定义图片压缩率： add_filter( 'jpeg_quality', create_function( '', 'return 80;' ) ); 这代码都不知有木有用。
我们喜欢用我们的智能手机浏览图像，并随机将照片保存。然后突然有一天 ，提示手机没有空间了！而图像压缩有助于解决这一问题。 它将图像的大小(以字节为单位)最小化到可接受的质量水平。...这意味着你可以在相同磁盘空间中存储更多图像。 图片压缩利用了在SVD之后仅获得的一些奇异值很大的原理。你可以根据前几个奇异值修剪三个矩阵，并获得原始图像的压缩近似值，人眼无法区分一些压缩图像。...是的，如果没有前面的图像对比，我也不会猜到这是经过压缩的图像。 2. SVD用于图像恢复 我们将通过矩阵填充的概念(以及一个很酷的Netflix示例)来理解图像恢复。...plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = s_cluster) plt.show() 你将从上面的代码中得到以下不错的聚类结果： 5....提供与Truncated SVD相同的结果，并且具有更快的计算时间。
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