Nearest

上采样的几种方式

1.插值importtorch.nn.functionalasF//init中self.up=nn.Upsample(size=(256,2),mode="nearest")//forward中F.interpolate
孜孜不倦fly·2023-11-15 08:34

图像聚类matlab代码,基于Kmeans的图像聚类算法 - 程序语言 - 小木虫 - 学术 科研 互动社区...

clc;clearall;closeall;%%Kmeans聚类图像K=4;im=imread('penguin.jpg');im=imresize(im,[321,321],'nearest');[Rcl
weixin_39979167·2023-11-12 19:33

Maven：库文件版本冲突（主要就是jar包版本冲突）解决方法

主要是两个策略:nearest-wins路径最近的获胜thefirstdeclarationwins最先声明的获胜下面通过两个例子来说明：1、nearest-winsmvndependency:tree-Dverbose-Dincludes
netyeaxi·2023-11-02 05:05

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法 （K-Nearest Neighbor,KNN）

目录KNN概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn的相关函数简介train_test_splitcross_val_score交叉验证传送门绘图相关：Matplotlibsklearn相关小函数小问题KNN概述k近邻
小韭菜~·2023-10-26 23:47

KNN（k-Nearest Neighbor）算法原理

KNN（k-NearestNeighbor）算法是一种基于实例的学习方法，常用于分类和回归问题。下面是KNN算法的原理和步骤，以及欧式距离和曼哈顿距离的计算原理：原理KNN算法基于一个假设：与一个样本最相似的其他k个样本的类别可以用来预测该样本的类别。KNN算法将所有的训练数据看作一个点集，根据他们与新样本之间的距离进行分类。步骤KNN算法的实现步骤如下：计算测试数据与训练数据之间的距离（可以使用
ywfwyht·2023-10-24 23:56

python晴雨TS评分

importrandomimportnumpyasnpfromscipy.interpolateimportgriddata#sta_value=griddata(points,values,(staInfo['经度'],staInfo['纬度']),method='nearest
滴滴答答11·2023-10-24 22:58

Bertopic主题模型原理详解

Bertopic主题模型原理详解–潘登同学的NLP笔记文章目录Bertopic主题模型原理详解--潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图
PD我是你的真爱粉·2023-10-23 12:53

图像处理之高质量缩放（抗锯齿）

Opencv中函数原型：cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])参数：interpolation-插值方法，共有5种：１）INTER_NEAREST
天竺街潜水的八角·2023-10-22 02:14

upconv上卷积是什么？ monodepth源码阅读

可见，使用了上采样其中的resize_nearest_neighbor目的是：使用最近邻插值调整images为size.。
非正经研究生·2023-10-19 02:55

K邻近算法（KNN，K-nearest Neighbors Algorithm）

文章目录前言应用场景欧几里得距离（欧氏距离）两类、单一属性（1D）两类、两种属性（2D）两类、两种以上属性（>3D）ExamplesinR再来一个补充一下什么是变量什么是变量？什么是数值、分类变量？前言之前看到一篇文章，方法部分提到了这个K邻近算法，正好自己不是很熟悉其原理，所以学习整理一下K邻近算法（K-nearestneighborsalgorithm）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归
万木春❀·2023-10-14 15:49

Pytorch实现上采用upsample和下采用downsample 简单调用函数即可实现，超简单的代码块调用

维度[3,300,300]，即3通道RGB，大小300×300，当然4通道图像也能做defupsample(image_tensor,width,height,mode):#mode可用：最近邻插值"nearest
梦星辰.·2023-10-08 02:09

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearestn
城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

opencv缩小图片的方法

scaling_factor,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)#双线性插值cv2.imshow('New',img_scaled)#将图像调整为原来的0.6倍还有一些其它的插值INTER_NEAREST
20lg_w·2023-09-27 18:38

scrollIntoView方法

typealignToTop=booleantypescrollIntoViewOptions={behavior:'auto'|'smooth'block:'start'|'center'|'end'|'nearest'inline
如果俞天阳会飞·2023-09-26 20:41

Recommendation using embeddings and nearest neighbor search(openAI cookbook 案例学习)

Recommendationusingembeddingsandnearestneighborsearch(openAIcookbook案例学习)学习一下这个案例openai-cookbook/examples/Recommendation_using_embeddings.ipynbat45c6406e8bb42e502d0394a9f1d217e5494ba4a2·openai/openai-
临风而眠·2023-09-26 11:58

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。决策树（DecisionTree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（S
傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

KNN-K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

k近邻算法的特点思想极度简单应用数学知识少（近乎为零）效果好(缺点？)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程k近邻算法k近邻算法整体是这样的一个算法，我们已经知道的这些数据点其实是分布在一个特征空间中的，通常呢，我们使用一个二维的平面来演示。比如说现在这个例子就是一个肿瘤病人相关的数据，横轴代表一个特征，是发现了这个肿瘤病人他肿块的大小，而纵轴呢，是发现这个肿块
DevGeek·2023-09-23 23:35

PIL图像处理(4)

pillow有用函数pillow图像缩放指定不同的插值方式：image=image.resize((nw,nh),Image.BICUBIC)label=label.resize((nw,nh),Image.NEAREST
wugou2014·2023-09-19 09:09

HALCON error #1302: Wrong value of control parameter: 2 in operator affine_trans_region

关于affine_trans_region最后一个参数，帮助上可选值是：'constant','nearest_neighbor'VS2013halcon10这两个值都会崩溃。
闻缺陷则喜何志丹·2023-09-18 13:40

ikd-Tree 简单测试

KNN搜索，貌似好像是不行的，不过没有深入研究发现了ikd-Tree这个方法，但是阅读论文后发现其KNN搜索貌似依然是单线程的，只是在re-build部分采用了并行线程的方式对其性能进行简单测试，主要是Nearest_Search
Prejudices·2023-09-12 04:47

近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）检索

参考链接干货|一文读懂ANN一文尽览近似最近邻搜索中的哈希与量化方法最近邻检索（NN）和近似最近邻（ANN）检索Facebook深度学习应用|最近邻搜索算法速度数百倍之差，有人断言KNN面临淘汰，更快更强的ANN将取而代之近似最近邻算法查找（ann）–01
Avada__Kedavra·2023-09-10 06:10

OpenCV 06(图像的基本变换)

-interpolation:插值算法,主要有以下几种:-INTER_NEAREST,邻近插值,速度快,效
Darren_pty·2023-09-09 02:01

Seurat4.0系列教程18：Weighted Nearest Neighbor Analysis（WNN)）

同时测量多种模式的数据，也称为多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿，迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容，即使是在同一数据集的不同细胞中，也是分析和整合多模式数据集的挑战。在（Hao等人，bioRxiv2020）中，我们引入了"加权邻近分析"（WNN），一个无监督的框架，以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用，从而能够对多种模式数据进行整合分析。
Seurat_Satija·2023-09-08 07:53

算法笔记 近似最近邻查找（Approximate Nearest Neighbor Search，ANN）

1介绍精准最近邻搜索中数据维度一般较低，所以会采用穷举搜索，即在数据库中依次计算其中样本与所查询数据之间的距离，抽取出所计算出来的距离最小的样本即为所要查找的最近邻。当数据量非常大的时候，搜索效率急剧下降。——>近似最近邻查找（ApproximateNearestNeighborSearch，简称ANN）是一种在大规模数据集中查找与给定查询点最相似（或“最近”）的数据点的优化算法。与精确最近邻查找
UQI-LIUWJ·2023-09-05 18:54

Python地理数据处理 26：基于arcpy批量操作（七）

基于arcpy批量操作（七）1.使用arcpy进行批量tif格式数据的重采样1.使用arcpy进行批量tif格式数据的重采样此代码使用了最近邻（“NEAREST”）插值方法进行重采样，如果您需要使用其他插值方法
Amyniez·2023-09-03 06:29

matlab可以代数运算吗,MATLAB图像的代数运算

1.图像旋转与缩放bm=imread("3.png");%subplot(1,3,1);imshow(bm);%缩放图片%bt=imresize(bm,0.5,'nearest');%图片旋转，第三个参数可选
宋安之·2023-08-27 20:42

图像降采样的计算原理：F.interpolate INTER_AREA

一、F.interpolate——数组采样操作torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
两只蜡笔的小新·2023-08-25 11:27

spark基于HNSW向量检索

参考文档：https://talks.anghami.com/blazing-fast-approximate-nearest-neighbour-search-on-apache-spark-using-hnsw
晚点吧·2023-08-24 02:04

2021-02-04 [day35] Python百日打卡学习自【夸可编程】

'''题目给定一个数组a，返回位置i,使得sum(a[:i+1])和sum(a[i+1:])最接近如果有多个满足条件的位置，返回最小的那个例子nearest_split_sum([7,3,2,8,0,-
guoyongcan·2023-08-22 20:51

关于Tensorflow中的几个image_resize对比

tf.image.resize_images}*@{tf.image.resize_area}*@{tf.image.resize_bicubic}*@{tf.image.resize_bilinear}*@{tf.image.resize_nearest_neighb
星海之眸·2023-08-20 04:53

Arcgis（二）——掩膜与重采样区别

掩膜重采样相同点：掩膜与重采样都可以达到改变分辨率的作用，但侧重点不一样不同点：掩膜主要是更改栅格面积达到与目标区域一样重采样主要通过下面几种采样方法达到优化栅格的目的：方法特点适用对象NEAREST:
牛板筋不筋·2023-08-18 11:10

机器学习基础之《分类算法（2）—K-近邻算法》

一、K-近邻算法(KNN)1、定义KNNK：就是一个自然数N：nearest，最近的N：neighbourhood，邻居如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别
csj50·2023-08-16 17:41

[mongo]性能机制，分析工具

primary/primaryPreferredsecondary/secondaryPreferrednearest如果不希望一个远距离节点被选择将它设置为隐藏节点通过标签（Tag）控制可选的节点使用nearest
一条闲鱼_mytube·2023-08-16 13:24

加深 | 课程 matlab用循环求均值方差，不用Imresize用循环缩放大小

Matlab学校课程实验操作基础——循环求均值方差、自己函数缩放实验二要求：2.1利用imresize，采用nearest方法先将Lena缩小2倍后再分别采用nearest、bilinear、bicubic
炎同学要努力·2023-08-15 11:19

最近邻插值法（nearest_neighbor）

1、原理与应用最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值，就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。
绯雨千叶·2023-08-03 00:02

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法

K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法knn算法原理当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。注：通过多数表决进行分类距离计算要度量空间中点与点之间的距离，有好几种度量方式，比如常见的曼哈顿距离计算，欧式距离计算等。不过通常KNN算法中使用的是欧式距离。以二维平面为例：1、曼哈顿距离：2、欧氏距离：欧氏距离其实
WalkAlone007·2023-07-30 10:55

使用scipy的kdtree寻找最近邻点

meshio.read("D:/Dev/nonNewton/SPH/data/models/raindrop.ply")pos=mesh.pointstree=spatial.KDTree(mesh.points)nearest_dist
beidou111·2023-07-29 15:34

优雅的分析单细胞数据

https://satijalab.org/seurat/v4.0/weighted_nearest_neighbor_analysis.htmlWeightedNearestNeighborAnalysisCompiled
xmu_zhang_lab·2023-07-25 16:08

李飞飞计算机视觉k-Nearest Neighbor

1.思路给计算机很多数据，然后实现学习算法，让计算机学习到每个类的外形输入：输入是包含N个图像的集合，每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。学习：这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。评价：让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签，并以此来评价分类器的质量。我们会把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比。毫无疑问，分类器预
热爱技术的小曹·2023-07-19 12:02

学习笔记：cv2.resize()的使用

输出图像的尺寸dsize=(width,height)dst：输出图像fx：沿水平轴缩放的比例因子fy：沿垂直轴缩放的比例因子interpolation：控制缩放的插值方法，主要有以下5种：INTER_NEAREST
Davis in XAUT·2023-07-15 21:03

#2 K nearest neighbor for image classification

机器学习中，K近邻用于分类。如果把图像看成是像素点组成的一个矩阵，则也可以用K近邻做分类。K近邻中涉及的两个参数：（1）距离选择，用L1还是L2，或者其他？（2）K的取值？这两个参数称为超参数（hpyerparameters），需要在模型训练时做出选择。L1距离，又称为Manhattan距离，是两点之间的差的绝对值。L2距离，又称为欧氏距离，是两点之间差的平方开平方根的结果。Q1：如果用L2距离，
nearby·2023-07-14 13:50

python 数据、曲线平滑处理——插值法对折线平滑处理——详解

—详解3基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波——详解如图想对下面的折线进行平滑处理1插值法对曲线平滑处理实现所需的库：numpy、scipy、matplotlib1.1插值法的常见实现方法nearest
R-G-B·2023-06-21 22:40

K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）原理详解与应用

目录1.KNN算法概述2.距离度量3.K值选择4.分类任务5.回归任务6.KNN的优缺点7.KNN算法应用K近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种常用的非参数化的监督学习算法，用于分类和回归任务。本文将深入解析KNN的原理，从距离度量到K值选择，帮助读者全面理解KNN的工作原理和应用。1.KNN算法概述KNN算法基于一个简单的思想：相似的样本具有相似的类别。它通过计算新样本
旧言.·2023-06-21 06:59

机器学习算法（一）KNN近邻算法

一、KNN算法概述KNN：K-Nearest-Neighbor算法，即K值为邻近。KNN是最简单的分类算法之一，同时，也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法。
J_Anson·2023-06-15 14:04

opencv缩放中插值算法的效率对比

其中，interpolation表示图像缩放时使用的插值方法，它是一个枚举类型，可以取得以下常量：-INTER_NEAREST：最邻近插值法，这是最快的算法，但是会造成图像的马赛克-INTER_LINEAR
henysugar·2023-06-14 22:24

图像插值-最近邻插值（nearest）

最近邻插值（nearest）本文将未做插值的原始图像称作源图像，源图像插值缩放K倍后的图像称作目标图像。以下标识符的意义：算法该算法不凭空设定元素点的值，而是选择源图像中最近邻像素点来填充目标图像。
cartes1us·2023-04-19 22:20

Clickhouse Distributed表分布式查询的核心流程

目录1.副本的选择1.1random1.2nearest_hostname1.3in_order1.4first_or_random2.多分片查询的流程3.globalin3.1执行sql语句3.2查询流程
Bulut0907·2023-04-18 00:59

ClickHouse--分布式查询多副本的路由规则

该配置项为：load_balance=random/nearest_hostname/in_order/first_or_random一、多副本的路由规则查询数据时，如果一个分片shard有多个副本repIica
dkjhl·2023-04-18 00:26

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

在学习KNN算法的过程中，要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”的投票法则（majority-voting），另一个是“距离”，它们是实现KNN算法的核心知识。KNN算法原理KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法。分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂
corina_qin·2023-04-14 10:07

Pytorch——torch.nn.functional.interpolate函数

一时没太懂这个函数是干嘛的，所以看了下pytorch的官方文档：torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
李苏溪·2023-04-09 12:46
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