关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波通过平移与尺度 ...
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2020-09-17 20:49:20
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正文加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)。因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。如果你看过源代码，你会发现在初始条件下，HashM
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2020-08-25 15:58:05
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在加工制造业数字化、信息化的过程中，出现了数字孪生（DigitalTwin）和数字进程（DigitalThread）等多个关键基本概念。对于将来，用目前的基本概念去了解这种新理念显而易见是不妥当的，它不但会使大家的理解不到位，还会继续对整体数字化过程带来影响，甚至于误导进程。下边是我们根据数字化、信息化工程项目实践活动对这种基本概念展开的有关了解和解析。一、对数字孪生（DigitalTwin）的解
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2020-08-25 15:48:10
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一. 常用函数的傅里叶变换 1.冲激函数的傅里叶变换是 1 （根据抽样性质） 傅里叶逆变换是1/2pi 冲击偶的傅里叶变换： 同理就有： 2.阶跃函数： 阶跃函数的傅里叶变换： 二. 性质汇总 1.对称性 2.线性（叠加性） 3.奇偶虚实 如果f（t）是虚函数 4.尺度变换 5.时移性质 6.频移特 ...
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2020-07-21 14:08:12
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摘要：本文将详细介绍Yolov3的网络结构相关内容。 Yolov3 网络结构 在博客“Yolo发展历史及网络结构”中我们已经详细的解释了Yolov1的网络结构，并简要的提到了Yolov2与Yolov3对于网络结构的改进，本篇博客将详细介绍Yolov3的网络结构，内容比较简单。 Yolov3网络结构图 ...
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2020-07-21 13:45:59
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paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出，当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用了self-similarity ...
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2020-07-12 01:07:25
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对变分推理做了点拓展(待精读) $\hat$间存在明显的空间依赖性。它们的尺度在空间上是耦合的。对一组目标变量 ...
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2020-07-05 13:53:21
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Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（上） 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在，我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型：单次多盒检测（SSD）。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。 1. ...
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2020-06-30 14:24:33
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主要文献: 谭述君, 高强, 钟万勰. Duhamel项的精细积分方法在非线性微分方程数值求解中的应用[J]. 计算力学学报, 2010(05):13-19 推导过程 控制方程及其一般解 采用状态空间，即令${\bf p}={x_1,x_2,...,x_L,\dot x_1,\dot x_2,... ...
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2020-06-30 13:07:25
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多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是，如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的，很快就会有太多的锚框供我们计算。例如，我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果 ...
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2020-06-30 10:25:22
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