Motivation 图像超分辨率任务的基本目标就是把一张低分辨率的图像超分成其对应的高分辨率图像。...LR超分辨率后的结果。...Method 假设高分辨率图像的Manifold是 ， 是M上的一个高分辨率图片，给定一个低分辨率图像 ，如果 可以通过下采样操作DS恢复LR，那么 就可以认为是LR的超分辨率结果，该问题定义如下...于是问题就简化为在一个球面空间中执行梯度下降，而不是在整个latent space。 以上就是本篇文章的核心内容，下面我们结合代码来看一下具体是怎么实现的。...而且对于有噪声的LR，也能生成的很好，说明该算法有很强的鲁棒性： ? 最终的比较指标采用的是MOS： ? 4.
一、数字图像的表示 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中(x,y)是空间（平面）坐标，在任何坐标(x,y)处的幅度f被定义为图像在这一位置的亮度。...一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。...图像的量化 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。...采样的个数和灰度等级的选取与分辨率和储存的能力两者有关，需要综合考虑。
从图中可以发现，MEG和EEG有着极好的时间分辨率，但空间分辨率很差，因此在MEG和EEG研究中，常常不知道信号到底来自于哪个脑区。...而PET成像技术的时间分辨率一般是几分钟，略差于BOLD fMRI,而空间分辨率是厘米级的,略优于EEG和MEG。...一、fMRI的空间分辨率 fMRI的空间分辨率的细粒度在原则上是比较不错的，它取决于BOLD的点分布和信噪比，而这些因素又建立在磁场强度、线圈到组织的距离和脉管系统。...空间分辨率的上限大约在400微米左右，其实现条件是强磁场、高分辨率成像或者植入线圈（这个植入就不能在人类大脑上做啦，太恐怖了）。 举个例子来演示一下fMRI的空间分辨率有多高。...而在组分析（group analysis）中，有效的空间分辨率一般比较低（10-15mm）。那么，为什么其空间分辨率会这么低呢？ 一是因为伪迹导致了图像失真。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
(1/2 度 x 1/2 度) 空间分辨率从 1980 年至今每天更新。...数据在空间分辨率为 8 千米乘 8 千米的全球网格上进行再处理。在 20 年的记录期间（1998 年 1 月至今），时间分辨率为 30 分钟。...输出的降水量场按三种不同的时空分辨率生成，以满足用户的各种要求。...CMORPH气候数据可以提供全球范围内的高时空分辨率的降水数据，其时间分辨率为每小时，空间分辨率为0.25度（约28公里）。CMORPH气候数据主要用于气候监测、水文预报、极端天气事件预警等领域。...数据集描述¶ 空间信息 范围 价值 空间范围 全球的 空间分辨率 25 公里（1/2 度 x 1/2 度） 时间分辨率 日常的 时间跨度 1998年1月1日至今 更新频率 每日更新，滞后 2 天 变量
作者 | 程序员小吴 来源 | 五分钟学算法 题目描述 下述几种排序方法中，要求内存最大的是（） A、快速排序 B、插入排序 C、选择排序 D、归并排序 题目解析 一般对于 排序问题 ，我们遇到的都是考察...时间复杂度 ，很少会去了解它们的 空间复杂度，险些被这道题给绕过去。...快速排序的实现采取了递归，因此空间复杂度为 O(logn)。 插入排序只是借助一个临时变量进行交换元素，因此空间复杂度为 O(1)。 选择排序与插入排序差不多，因此空间复杂度为 O(1)。...归并排序需要分配一个大小为 n 的数组，因此空间复杂度为 O(n)。 以，这一题的答案为 D。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
然而，现有的分析方法并没有解决技术的分辨率或有效地利用空间信息。在这里，作者介绍了贝叶斯空间，一种完全贝叶斯统计方法，它利用来自空间邻域的信息来提高空间转录组数据的分辨率和聚类分析。...一、研究背景 近几年兴起的空间转录组技术提高了传统空间检测方法（如 FISH、ZipSeq 等）的通量，但依然存在分辨率的局限性，并且现有的空间基因表达数据分析方法不能解决技术分辨率问题，而导致组织空间信息不能得到有效的利用...在空间转录组的分析中除了分辨率问题，另一个难点是如何获得更接近组织学特征的聚类结果，目前的分析多是基于 scRNA-seq 的聚类算法，忽略了空间相邻点之间的相似性，而作者希望聚类结果在空间坐标中更接近组织学特征的同时...图 4：BayesSpace 使用模拟数据优于空间和非空间聚类方法 三、总结 作者在多种组织中对 BayesSpace、非空间聚类算法和空间聚类算法进行测试，确定了BayesSpace 在空间聚类精确度和分辨率上的优越性能...，优于现有的空间聚类算法。
乳腺癌可以根据雌激素受体（estrogen receptor, ER）、孕激素受体（progesterone receptor, PR）的表达以及人表皮生长因子...
背景 在空间索引类问题当中，一个最普遍而又最重要的问题是：”给定你某个点的坐标，你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”？...但是这些数据结构通常都会存在数据冗余，以及不稳定的查改效率；况且抛开他们的时间效率、空间效率以及算法复杂度不谈，用了这些数据结构也就意味这我们放弃了使用现成强大的数据库而自己编写数据查改系统，这显然是繁琐而又没有必要的过程...只是后来被广泛的应用到空间检索方面、尤其是之前提到的POI查询中。这个服务一直在http://geohash.org上，上面还有一些具体的介绍。...这样就形成了一个层次分明的结构，越高级的区域GeoHash值越短，表示的区域最大；越小的区域GeoHash值越长，表示的区域越小。...GeoHash可以与当前的任何一种数据库管理系统结合使用，不仅可以享受数据库的优化，而且还可以利用NoSQL数据库非常轻松的实现分布式存储和查找；R树则一般是在内存中进行查找，虽然现今大多数数据库也有空间索引的引擎
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...空间复杂度： O(mn) 其中m和n是矩阵的行数和列数。 三、总结 代码与84题代码基本类似。
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
算法简介 geohash是实现空间索引的一种算法,其他实现空间索引的算法有:R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等 算法基本原理 geohash算法将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成更小的子块...算法实现(php) 以经纬度值：（118.6197800000,24.88849）进行算法说明，对纬度24.88849进行逼近编码 (地球纬度区间是[-90,90]） 纬度区间[-90,90]进行二分为...坐标属于右区间记为1,左区间为0,24.88849为右区间,记为1 对所在区间进行再次划分[0,90]二分为[0,45],[45,90],24.88849属于左区间,左区间记为0 以下是php的纬度区间算法函数...=$arr[$decimal]; } return $str; } 这样,就得到了一串'wskme6b3'字符串了,该字符串就表示了一个区域 geohash算法使用: 根据附录精度,传入经纬度生成...php扩展 php已经实现了对geohash的扩展, 其他补充 等有时间,将会把geohash解码算法发出来
壹 PlanetScope小卫星群 Planet公司是世界上在轨卫星最多的公司，共有近200颗在轨卫星，使全球对地观测进入“每日”时代，有着其他公司无法比拟每天覆盖全球一次的超高频时间分辨率。...PlanetScope小卫星星座现有在轨卫星共170余颗，是全球最大的卫星星座，可实现每天监测全球一次。...相较于当下众多高空间分辨率卫星数据，PS卫星数据有高频次重访的独特优势。PS卫星产品有4个多光谱波段，波段范围为455-860nm，空间分辨率达3 m。...图 Planet数据处理流程 目前Planet经营着世界上 最大的地球观察星座。...Planet每天能够收集大约5千万平方公里的图像，每个地图都由超过200万个卫星图像自动处理和拼接而成，像素分辨率可以达到三到五米的精度。
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
事后分析法 缺点：不同的数据规模，不同的机器下算法运行的时间不同，无法做到计算运行时间 2....空间复杂度 与n无关的代码空间复杂度可以忽略 空间复杂度O(n) test(n) { //在内存中开辟了一个长度为n的数组 List array = List(n); print(array.length
专栏链接：数字图像处理学习笔记 一、空间分辨率 直观上看，空间分辨率是图像中可辨别的最小细节的度量。 与数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化一文中的图像采样相结合，采样对应空间分辨率。...空间分辨率度量：①每单位距离线对数；②每单位距离点数（像素数）； 在美国，空间分辨率度量用每英寸点数（dpi）来表示（后续文章dpi值用字母N表示）。 空间分辨率越大，图片效果越好。...降低空间分辨率 ? 注：为了便于比较，所有的小图像都放大到了原图像的大小。 图像（b）300dpi是书籍印刷所用的最小分辨率。...由于图像内容的相关性，一般的M*N大小的图像都不需要MN个值来表示，所以我们有很多图像压缩算法在保真的情况下，可以极大的压缩图像数据量。...越靠右上方意味着越大的N值和k值，图像质量越好，人们越喜欢） 当图像中细节增加时，等偏爱曲线变得更加垂直（对于有大量细节的图像，可能只需要较少的灰度级（人群）） k值减小倾向于对比度[最大像素值
从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
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