前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67cc4eb70100ivnt.html Blob分析:Blob分析目的在于对图像中的2-D形状进行检测和分析,得到诸如目标位置.形状.方向和目标间的拓扑关系(即包含关系)等信息.根据这些信息可对目标进行识别.在某些应用中我们不仅需要利用2D的形状特征,还要利用Blob分析之间的特征关系. Blob分析的主要内容包括:(1)图像分割:将图像中的目标和背景分离.(2)去噪:消除或减弱噪声对目标的干扰:(3)场景描述:对目标之间的拓扑关

   AIOps代表运维操作的人工智能(Artificial Intelligence for IT Operations), 是由Gartner定义的新类别,Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于2017年的10%. Gartner在为AIOps作出如下定义:AIOps平台是结合大数据.人工智能(AI)或机器学习功能的软件系统,用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务,包括可用性和性能监控.事件关联和分析,IT服

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

1.一般的模型构造.训练.测试流程 # 模型构造 inputs = keras.Input(shape=(784,), name='mnist_input') h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(h1) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(h1) model = keras.Model(inp

你只需要看一个层次的特征 摘要:本文回顾了单阶段检测器的特征金字塔网络(FPN),指出FPN的成功在于其对目标检测优化问题的分治解决,而不是多尺度特征融合.从优化的角度来看,我们引入了一种替代的方法来解决这个问题,而不是采用复杂的特征金字塔,这个方法就是利用一个层次的特征进行检测.在简单有效的基础上,提出了You Only Look One-level Feature (YOLOF).在我们的方法中,提出了两个关键组件,膨胀编码器和均匀匹配,并带来了相当大的改进.在COCO基准上的大量实验证明了

使用前的说明 高德地图开放平台的iOS定位模块网址-->http://lbs.amap.com/api/ios-location-sdk/summary/ 高德地图有Web端.android平台.iOS平台和Web服务&其他四个部分. iOS平台有地图.定位.导航等5个SDK. 准备: key是必须的:(官方文档 )控制台-->添加新Key 完成.Tip: 如何获取 Bundle Identifier:1.代码获取:NSString *bundleIdentifier = [[NSBu

帧类型选项:  -I/--keyint i_keyint_max 最大IDR帧间距,默认为250  -i/--min-keyint i_keyint_min 最小IDR帧间距,默认为25  --scenecut i_scenecut_threshold 画面动态变化阈值,当超出此值时插入I帧,默认为40 -b/--bframes i_bframe 在IP帧之间可插入的B帧数目最大值,范围0~16,默认值为0 -no-b-adapt b_bframe_adaptive  关闭自适应B帧判定(-b为

一.经典霍夫变换 霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术,该方法通过在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值来得到一个符合该特定形状的集合,作为结果. 运用两个坐标空间之间的变换,将一个空间中具有相同形状的曲线或者是直线映射到另一个坐标空间中的一个点形成峰值,从而将统计任意性状化为统计峰值问题. opencv中,霍夫线变换市一中寻找直线的方法,在使用霍夫线变换之前,要先对图像进行边缘检测的处理,霍夫变换的直接输入为阈值化之后的二值图像 opencv至此三种不同的霍夫线变换,标准霍夫变换(SH

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

写在前面 cassandra3.x官方文档的非官方翻译.翻译内容水平全依赖本人英文水平和对cassandra的理解.所以强烈建议阅读英文版cassandra 3.x 官方文档.此文档一半是翻译,一半是个人对cassandra的认知.尽量将我的理解通过引用的方式标注,以示区别.另外文档翻译是项长期并有挑战的工作,如果你愿意加入cassandra git book,可以发信给我.当然你也可以加入我们的QQ群,104822562.一起学习探讨cassandra. 摘要 探测器决定了数据中心和机架节点的

摘要 本文主要介绍cassandra线程技术,cassandra的实现是基于java的,所以线程技术使用的也是jdk包提供的线程类.cassandra是分布式数据库,整个并发架构是基于阶段事件驱动架构(staged envent-driven architecture)它能够利用queue将复杂的事件驱动分解为各个阶段. 一.java并发 Executor 框架 http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/Execu

什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS.CTS(CLI).FCL.Windows下CLR的相关核心组成.Windows下托管程序运行概念.什么是.NET Framework,.NET Core,.NET Standard及一些VS编译器相关杂项和相关阅读链接.完整的从上读到下则你可以理解个大概的.NET体系. 文章是我一字一字

本文转载自:http://www.cnblogs.com/1996V/p/9037603.html [尊重作者原创,转载说明出处!感谢作者“小曾看世界”分享! ] 什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS.CTS(CLI).FCL.Windows下CLR的相关核心组成.Windows下托管程序运行概念.什么是.NET Frame

<Pro SQL Server Internals, 2nd edition> 作者:Dmitri Korotkevitch 翻译:赖慧芳 译文: 55-58页 第三章 统计 SQL Server查询优化器在为查询选择执行计划时使用基于成本的模型.它估计不同执行计划的成本,并选择成本最低的一个.但是,请记住,SQL Server并不搜索可用于查询的最佳执行计划,因为评估所有可能的替代方案在CPU方面既费时又昂贵.查询优化器的目标是找到一个足够好的执行计划,足够快. 基数估计(在查询执行的每个步

第三章 统计 SQL Server查询优化器在为查询选择执行计划时使用基于成本的模型.它估计不同执行计划的成本,并选择成本最低的一个.但是,请记住,SQL Server并不搜索可用于查询的最佳执行计划,因为评估所有可能的替代方案在CPU方面既费时又昂贵.查询优化器的目标是找到一个足够好的执行计划,足够快. 基数估计(在查询执行的每个步骤中需要处理的行数的估计)是查询优化中最重要的因素之一.这个数字会影响连接策略的选择.查询执行所需的内存量(内存授予)以及其他许多事情. 访问数据时要使用的索引的选

<Pro SQL Server Internals> 作者: Dmitri Korotkevitch 出版社: Apress出版年: 2016-12-29页数: 804定价: USD 59.99装帧: PaperbackISBN: 9781484219638 统计 SQL Server查询优化器在为查询选择执行计划时使用基于成本的模型.它估计不同执行计划的成本,并选择成本最低的一个.但是,请记住,SQL Server并不搜索查询可用的最佳执行计划,因为评估所有可能的替代方案在CPU方面都是耗时

凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

概要 pyaudio有这么几个功能: - 提取特征 - 训练并且使用分类器 - 语音分割功能 - 内容关系可视化 python实现,好处有这么几个 - 适合做计算分析类型操作(编码少,效率不低) - 免费 - 不需要很复杂的搭环境 - 大量的第三方库可以使用 具体功能 特征提取(feature extraction):关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification):监督学习,需要用已有的训练集来进行训练.交叉验证也实现了,进行参数优化使用.分类器可以保存在文件中以后使用.

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