纽约2013年1月出租车乘客上下车地点GPS数据预处理，按时间进行分类处理

Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录0. 写在前面1. 基本变换类1.1 填充1.2 擦除1.3 缩放1.4 裁剪1.5 旋转1.6 翻转1.7 颜色1.8 仿射变换和线性变换1.9 归一化和标准化1.10. Lambda2. 组合变换类3. 自定义图像数据增强 0. 写在前面 本文记录了使用 PyTorch 实现图像数据预处理的方法，包括数据增强和标准化。主要的工具为 torchvision.transform 模块中的各种类，要求传入的图片为 PI

对GPS观测文件.o文件进行质量检核，拆分，合并，裁剪，转换等等

对信号进行滤波处理、包括利用陷波器去除50Hz工频噪声

针对煤炭原始近红外光谱数据中存在噪声的问题,提出了基于De-SNV与小波阈值去噪组合的煤炭近红外光谱数据预处理方法。采用缺省软阈值法进一步对经过Savitzky-Golay平滑和De-SNV处理的光谱数据去噪,并分别建立了水分、灰分和挥发分的PLS校正模型,通过分析模型的预测性能对该方法的有效性进行评估。实验结果表明,经过该方法预处理的光谱数据所对应的PLS校正模型性能明显优于使用原始光谱数据所建立的PLS校正模型,水分、灰分和挥发分的PLS校正模型的预测均方根误差分别降低至0.007 07,0.040 8,0.008 66,决定系数分别提高至0.858 7,0.743 8,0.778 5。

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘法获得的模型要好于主成分回归获得的模型。

针对垃圾邮件泛滥的问题，本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统，并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理，提取结构与统计特征，通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾邮件识别精度与准确率。

本文介绍的是利用FPGA并行处理和计算能力，以Altera FPGA Stratix EP1S40为系统控制的核心实现的SOPC。

我们在各自的电脑上写下代码，得明白我们代码究竟是如何产生的，不想了解1，0什么的，但这几个环节必须掌握吧。我们的代码会经过这4个环节，从而形成最终文件，c语言作为编译语言，用来向计算机发出指令。让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。预处理展开头文件/宏替换/去掉注释/条件编译（test.imain.i）编译检查语法，生成汇编test.smain.s）汇编汇编代码转换机器码(test.omain.o)链接链接到一起生成可执行程序a.out预处理如锲子中所言，是一种展开，下表是常用的一些预处理命令__LINE__表示正在编译的文件的行号__FILE

视频预处理著名的白平衡处理方法，使用平台为MATLAB。