通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度，比网络中公开的算法速度（CPU版本）至少快二倍以上，结合多线程技术，可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例，做了特别优化，可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度，如果用双线程，可满足实时处理的需求。
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 引言 数据分析中聚类算法的作用 在数据分析中，聚类算法用于发现数据集中的固有分组，通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数
正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均...
摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。 常用于
摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解三种线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十五.图像增强及运算篇之图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）》，作者：eastmount。
K-means聚类是一种非常流行的聚类算法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。K-means聚类算法简单、易于实现，并且在许多应用中都非常有效。 K-means算法的基本步骤： 选择初始中心：随机选择k个样本点作为初始的
开发和运维高并发系统的工程师可能都有过类似经验，明明系统已经调优完毕，该异步的异步，该减少互斥的地方引入无锁，该减少IO的地方更换引擎或者硬件，该调节内核的调节相应参数，然而，如果在系统中引入实时监控，总会有少量响应的延迟高于均值，我们把这些响应称为尾延迟（Tail Latency）。对于大规模分布
文章目录 写在前面awk求平均值awk求最大值awk求最小值awk求极值、均值的实际应用 写在前面 awk命令求极值和均值需要熟悉该命令的基本用法，如果你不熟悉该命令，请先阅读shell脚本之awk命令——分隔符介绍一文。本篇博文带你熟悉求平均值、最大值、最小值的方法，并以实际的应用带你进一步掌握a
我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。
目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺
在进行统计分析时，`pandas`提供了多种工具来帮助我们理解数据。 `pandas`提供了多个聚合函数，其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。 此外，`pandas`还可以进行基于列的统计分析，例如通过`groupby()`函数对数据进行聚合，并计算每组的统计分析结果。 除了基本的统计分析之外
灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估
背景 Pulsar 有提供一个查询 Broker 负载的接口： /** * Get load for this broker. * * @return * @throws PulsarAdminException */ LoadManagerReport getLoadReport() throws
一、介绍 这是我的《Advanced .Net Debugging》这个系列的第十篇文章。这篇文章的内容是原书的第三部分的【高级主题】的第八章【事后调试】。前面几篇文章，我们介绍了很多工具，可以帮助大家找出问题的所在。但是，有一类问题我们是没办法使用这些工具来解决的，那就是已经发布的程序。在程序发布
一、介绍 这是我的《Advanced .Net Debugging》这个系列的第九篇文章。这篇文章的内容是原书的第二部分的【调试实战】的第七章【互用性】。互用性包含两个方面，第一个方面就是托管代码调用 COM，此情况叫做 COM 互用性（也叫做 COM Interop）；第二个方面就是托管代码调用从
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视...
一、介绍 这是我的《Advanced .Net Debugging》这个系列的第八篇文章。这篇文章的内容是原书的第二部分的【调试实战】的第六章【同步】。我们经常写一些多线程的应用程序，写的多了，有关多线程的问题出现的也就多了，因此，最迫切的任务就是提高解决多线程同步问题的能力。这一节我们将从本质上、
负载均衡是一种优化资源利用率、提升最大吞吐量、减少延迟、提高系统容错率的常用技术。 要使用Nginx对一组服务器的HTTP流量进行负载均衡，首先需要使用upstream定义一组后端服务器（配置于http字段中），然后使用server对upstream组中的服务进行配置（同样配置于http字段中，注意
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