方盒量化与网格相交量化（减少混叠）

2023-10-12 17:59

文章标签 量化相交减少网格方盒混叠

本文主要是介绍方盒量化与网格相交量化（减少混叠），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

方盒量化简单的说就是把像素按照中心点来判断映射的位置。

网格相交量化常被用作图像采集过程的理论模型。

比较

SBQ-域的面积比GIQ-域的面积小。

SBQ在刻画一个给定的数字化集合的预处理图像时更为精确。但是GIQ-域的行踪看起来比SBQ-域的形状对边界描述更合适。

来自为知笔记(Wiz)

转载于:https://www.cnblogs.com/Dr-XLJ/p/3854682.html

这篇关于方盒量化与网格相交量化（减少混叠）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/197502。 23002807@qq.com

内核启动时减少log的方式

内核引导选项内核引导选项大体上可以分为两类：一类与设备无关、另一类与设备有关。与设备有关的引导选项多如牛毛，需要你自己阅读内核中的相应驱动程序源码以获取其能够接受的引导选项。比如，如果你想知道可以向 AHA1542 SCSI 驱动程序传递哪些引导选项，那么就查看 drivers/scsi/aha1542.c 文件，一般在前面 100 行注释里就可以找到所接受的引导选项说明。大多数选项是通过"_

poj 1127 线段相交的判定

题意：有n根木棍，每根的端点坐标分别是 px, py, qx, qy。判断每对木棍是否相连，当他们之间有公共点时，就认为他们相连。并且通过相连的木棍相连的木棍也是相连的。解析：线段相交的判定。首先，模板中的线段相交是不判端点的，所以要加一个端点在直线上的判定；然后，端点在直线上的判定这个函数是不判定两个端点是同一个端点的情况的，所以要加是否端点相等的判断。最后

zoj 1721 判断2条线段（完全）相交

给出起点，终点，与一些障碍线段。求起点到终点的最短路。枚举2点的距离，然后最短路。 2点可达条件：没有线段与这2点所构成的线段（完全）相交。 const double eps = 1e-8 ;double add(double x , double y){if(fabs(x+y) < eps*(fabs(x) + fabs(y))) return 0 ;return x + y ;

量化交易面试：什么是连贯风险度量？

连贯风险度量（Coherent Risk Measures）是金融风险管理中的一个重要概念，旨在提供一种合理且一致的方式来评估和量化风险。连贯风险度量的提出是为了克服传统风险度量方法（如VaR，风险价值）的一些局限性。以下是对连贯风险度量的详细解释：基本概念：连贯风险度量是指满足特定公理的风险度量方法，这些公理确保了风险评估的一致性和合理性。这些公理包括：非负性、次可加性、同质性和单调

”CSS 网格“二维布局系统（补充）——WEB开发系列32

CSS 网格布局是一种二维布局系统，用于网页设计。通过使用网格，你可以将内容以行和列的形式进行排列。此外，网格布局还能够简便地实现一些复杂的布局结构。一、什么是网格布局？ CSS网格布局是一种二维布局系统，它允许我们创建复杂的网页布局，既可以处理行也可以处理列。与传统的布局方法不同，网格布局将网页分成多个可控的区域，这些区域可以任意排列、对齐和调整大小。网格布局使得创建灵活且响应

Matlab）实现HSV非等间隔量化--相似判断：欧式距离--输出图片-

%************************************************************************** % 图像检索——提取颜色特征 %HSV空间颜色直方图(将RGB空间转化为HS

智能交通系统如何利用大数据、云计算和物联网技术优化交通流量、减少拥堵｜智能交通系统｜大数据｜云计算｜物联网｜交通流量优化｜减少拥堵

目录 1. 智能交通系统的定义与构成 1.1 智能交通系统的组成 1.2 智能交通系统的目标 2. 大数据技术在智能交通中的应用 2.1 交通数据采集与分析 2.2 实时交通监控与预测 3. 云计算在智能交通中的作用 3.1 云平台的数据处理能力 3.2 云计算的弹性扩展 4. 物联网技术在智能交通中的应用 4.1 智能信号灯控制系统 4.2 智能停车系统 5. 智能交通

css——网格布局

名词解释 div{$}*9+tab键，快捷生成记首字母gtc 网格布局：display: grid; grid-template-columns: 100px 100px 100px; grid-template-rows: 100px 100px 100px; （父元素） <!DOCTYPE html><html lang="en"

期货赫兹量化-种群优化算法：进化策略，(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES

进化策略（Evolution Strategies, ES）是一种启发式算法，旨在模仿自然选择的过程来解决复杂的优化问题，尤其在没有显式解、或搜索空间巨大的情况下表现良好。基于自然界的进化原理，进化策略通过突变、选择等遗传算子迭代生成解，并最终寻求全局最优解。进化策略通常基于两个核心机制：突变和选择。突变是对当前解进行随机扰动，而选择则用于保留适应度更高的个体。本文详细介绍了 (μ,λ)-ES

Data Mesh，数据网格的道与术

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