x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

时间: 2023-10-20 15:00:42 浏览: 154
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reindex:添加尺寸使 x 看起来像 y-matlab开发

这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先，将输入张量x的维度进行调整，使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后，对调整后的张量x进行乘法运算，乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后，再将张量x的维度调整回来，使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化，从而提升卷积神经网络的性能。
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1. MATLAB工具介绍 MATLAB是一种高性能的数学计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于工程计算、控制系统、信号处理与通信、图像处理等多个领域。SARR作为MATLAB中的一个专用工具，能够满足特定的数据处理需求。 2....

class Channel_Att(nn.Module): def __init__(self, channels, t=16): super(Channel_Att, self).__init__() self.channels = channels self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True) def forward(self, x): residual = x x = self.bn2(x) weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs()) x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() x = torch.sigmoid(x) * residual # return x

在该模块中，首先对输入 x 进行了一个批归一化（Batch Normalization）操作，然后计算每个通道的权重，即 weight_bn，通过将权重与输入张量 x 点乘来加强或减弱每个通道的表示能力，最后再将得到的结果与原始输入...

def forward(self, x): xyz = x.permute(0, 2, 1) batch_size, _, _ = x.size() # B, D, N x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) # B, D, N x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = x.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=512, radius=0.15, nsample=32, xyz=xyz, points=x) feature_0 = self.gather_local_0(new_feature) feature = feature_0.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=256, radius=0.2, nsample=32, xyz=new_xyz, points=feature) feature_1 = self.gather_local_1(new_feature) x = self.pt_last(feature_1) x = torch.cat([x, feature_1], dim=1) x = self.conv_fuse(x) x = F.adaptive_max_pool1d(x, 1).view(batch_size, -1) x = F.leaky_relu(self.bn6(self.linear1(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp1(x) x = F.leaky_relu(self.bn7(self.linear2(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp2(x) x = self.linear3(x) return x

这段代码是一个PyTorch的神经网络模型的前向传播函数，用于对输入x做推理得到输出结果。该模型为PointNet++，用于处理点云数据。该函数的输入为点云数据x，输出为该点云数据的特征向量表示。具体实现过程中，该模型...

x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float()逐行解析

2. 检查x的形状是否为3维，如果是，则在最后一维添加一个维度，使其成为4维张量。这个操作是为了兼容一些输入数据，例如灰度图像，它们的形状可能只有(高, 宽, 通道数)三维，而需要转换成(批大小, 通道数, 高, 宽)四...

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1)) self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) x_h1 = self.pool_h1(x) x_w1 = self.pool_w1(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w, x_h1, x_w1], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w, _, _ = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) x_w1 = x_w1.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() a_w1 = self.conv_w(x_w1).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_w1) return self.conv(out)在里面修改一下，换成这个y = torch.cat([x_h+x_h1, x_w+x_w1], dim=2)

x_h, x_w, x_h1, x_w1 = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) # 将x_h和x_h1相加，x_w和x_w1相加 x_h = x_h + x_h1 x_w = x_w + x_w1 # 将x_h和x_w拼接起来 y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) 这样就可以将x...

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

这段代码定义了一个名为ShiftModule的类，继承自nn.Module。它有四个参数：input_...如果是shift模式，则将卷积核的权重设置为可训练，并将其全部初始化为0，然后将第一个折叠的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。

y_f_hat1, y_f_hat2 = meta_net(image) y_f_hat1 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes) y_f_hat2 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat2), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes) pre1 = torch.mm(y_f_hat1, T1).view(args.batch_size, h, w, args.num_classes).permute(0, 3, 1, 2) pre2 = torch.mm(y_f_hat2, T2).view(args.batch_size, h, w, args.num_classes).permute(0, 3, 1, 2) l_f_meta = loss_calc(pre2, label) + 0.1 * loss_calc(pre1, label)

5. pre1 = pre1.permute(0, 3, 1, 2) 和 pre2 = pre2.permute(0, 3, 1, 2)：将两个矩阵的维度进行调整，以便于将其转换为可以计算损失函数的形式。 6. l_f_meta = loss_calc(pre2, label) + 0.1 * loss_calc(pre1, ...

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，它接受两个参数：data和org_edge_index。该函数使用GCN（图卷积神经网络）来处理输入数据，并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x解析

2. 检查x的形状是否为3维，如果是，则在最后一维添加一个维度，使其成为4维张量。 3. 将x的维度从(批大小, 高, 宽, 通道数)的顺序改为(批大小, 通道数, 高, 宽)的顺序。 4. 如果batch_resize_range不为None，则对x...

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h) return self.conv(out) 在 self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))这里继续添加 self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1))

在这个过程中，模型首先将输入图片 x 分别经过 pool_h 和 pool_w 进行自适应池化，然后用 torch.cat 函数将两个经过池化的结果在通道维度上拼接起来，再经过一些卷积、激活、分割等操作，最终得到输出。...

class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out将里面的平均池化变为平均池化和最大池化并联的形式

nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)), nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 1)) ) self.pool_w = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)), nn.AdaptiveMaxPool2d((1, None)) ) 这样修改后，CoordAtt的前向...

class DyCAConv(nn.Module): def init(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).init() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h) return self.conv(out)用公式写出

$$\text{DyCAConv}(x) = \text{Conv}\left(\text{ReLU}\left(\text{BN}\left(\text{Conv}\left(\text{Concat}\left(\text{AdaptiveAvgPool2d}(x), \text{AdaptiveAvgPool2d}(x).\text{permute}(0,1,3,2)\right)\...

def init(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().init() head_dim = dim // num_heads self.num_heads = num_heads self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.stride = stride self.scale = qk_scale or head_dim**-0.5 self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True) def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape v = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2) h, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride) v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2) # B,H,N,kxk,C/H attn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1) attn = self.attn(attn).reshape( B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4) # B,H,N,kxk,kxk attn = attn * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape( B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w) x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, stride=self.stride) x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1)) x = self.proj_drop(x) return x

这段代码是一个PyTorch中的类的初始化函数，用于定义一个多头注意力机制的模型。...在forward函数中，首先对输入特征进行线性变换，然后将结果进行reshape和permute操作，得到多头注意力机制的输入。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.models as models import os class FCNTransformerNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformerNet, self).__init__() self.fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True).backbone self.fcn_backbone.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.transformer_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layers, num_layers=6) self.classification_head = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): fcn_output = self.fcn_backbone(x)['out'] fcn_output = fcn_output.view(fcn_output.size(0), fcn_output.size(1), -1) fcn_output = fcn_output.permute(2, 0, 1) transformer_output = self.transformer_encoder(fcn_output) transformer_output = transformer_output.permute(1, 2, 0) transformer_output = transformer_output.contiguous().view(transformer_output.size(0), -1, 1, 1) output = self.classification_head(transformer_output) return output FCNTransformerNet net = FCNTransformerNet(num_classes=2) input_batch = torch.randn(4, 3, 512, 512) output_batch = net(input_batch) print(output_batch.size()) # Should print: torch.Size([4, 2, 512, 512]) 运行这段代码，并改错

transformer_output = transformer_output.permute(1, 2, 0) transformer_output = transformer_output.contiguous().view(transformer_output.size(0), -1, 1, 1) output = self.classification_head...

def forward(self, x): b, n, s, d = x.size() # torch.Size([32, 512, 32, 6]) x = x.permute(0, 1, 3, 2) x = x.reshape(-1, d, s) batch_size, _, N = x.size() x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) # B, D, N x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) # B, D, N x = F.adaptive_max_pool1d(x, 1).view(batch_size, -1) x = x.reshape(b, n, -1).permute(0, 2, 1) return x

2. 使用 x.permute(0, 1, 3, 2) 对输入张量进行维度转换，将张量的最后两个维度交换，得到大小为 b x n x d x s 的张量。 3. 使用 x.reshape(-1, d, s) 对张量的后两个维度进行展平，得到大小为 (b x n) x d...
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【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域，分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性，以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系，这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
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c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中，如果你有一个链式队列的数据结构，通常它会包含两个指针，一个指向队首（front），一个指向队尾（rear）。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例，假设 `Queue` 是你的链式队列结构体，并且已经包含了必要的成员变量： ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空（如果队列为空，返回 NULL 或适当错误值） void*
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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个