# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com#邻域平均法滤波,半径为2import cv2import numpy as npfn="test3.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#加上椒盐噪声param=20#灰阶范围

grace序列处理 -十三点滑动平均法   滑动平均是一种常用的平滑数据的方法，可以用于去除噪声或者提取趋势。十三点滑动平均是指使用窗口大小为13的滑动平均，应用于GRACE序列处理中可以去除周年项的影响。   十三点滑动平均的计算公式为： y [ n ] = ( x [ n − 6 ]

移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期数据的一种常用方法。 其计算方法是： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n 式中 Ft：对下一期的预测值； n：移动平均的时期个数； At-1 、At-2、At-n：前期实际值； 采用移动平均法适合于即期预测，当数据既不快速增长也不快速下降时，移动平均法能够有效消除数据的随机误差。 如果计算的数据均值为0（表明数据可

背景 前几天在看那本比较经典的冈萨雷斯的《数字图像处理》，正看到图像分割一章中用移动平均法来进行分割。介绍该方法的时候用的章节较少，感觉看的不是很明白，于是在网上搜了一下发现该方法的介绍也很少，也没有找到python相关实现（找到一个不是免费的。。），只找到了matlab和C++的实现。所以根据代码又翻书理解了一下，简单写一下移动平均法，做个总结，后面有python的实现。 概念介绍 移动平

CTR（Click-Through Rate）预估加权平均法是一种用于估计广告点击率的方法，其中对不同的CTR预估模型赋予不同的权重，通过加权平均来得到整体的CTR预估。这样的方法可以充分利用多个CTR预估模型的优势，提高整体的预估准确性。 具体而言，CTR预估加权平均法可以采用如下的步骤： 使用多个CTR预估模型： 训练并使用多个CTR预估模型，这些模型可以包括不同的机器学习算法、特征工程

本文主要说明如何使用Excel和Java建立上篇文章讨论的模型。包括移动平均法、简单指数平滑法、Holt模型和Winter模型，内附java源码。 目录 一、需求历史数据  二、移动平均法   1.基于EXCEL的实现   2.基于java的实现  三、简单指数平滑法 1.基于EXCEL的实现 2.基于java的实现  四、趋势调整的指数平滑法(Holt模型)