在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy

摘要为了研究气候变化需要实现遥感卫星对二氧化碳的高精度测量气溶胶和透射率较高的薄卷云的散射是影响大气中反演精度的主要环境因素结合主成分分析的统计方法和光程概率分

PConv_in_tf “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 部分转化 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： （（conved_mask == 0）== 0） 因此，局部卷积的计算如下： Pconv（x）=（Conv（x * curr_bin_mask）*隐蔽掩码+ b）* new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。 为了确保面罩的不规则性而无填充，面罩部分中的单元数也是随机的，

随着经济的飞速发展，企业作为城市经济活力的微观基础和经济细胞，为社会经济的发展做出了巨大贡献。 良好的财务绩效管理可以帮助企业更高效，更高效地运营和发展。 本文选择安徽省56家上市公司作为财务绩效评价的研究对象。 从盈利能力，发展能力，经营能力和偿付能力四个方面（包括15个指标），运用主成分分析（PCA）从定性和定量两个方面对企业财务绩效进行综合评价，建立企业财务绩效指标体系；并在此基础上对企业的发展，投资者和管理层的发展提出了一定的建议，为企业的决策提供依据。

基于主成分分析法的上市公司综合评价，王文正，丁红红，主成份分析法是一种有效的多指标决策和综合评价的多元统计方法。本文首先介绍了主成份分析法的原理和计算步骤；然后通过选取恰当

LORA芯片SX1278测试源代码，分为主机端及从机端，使用IAR+CUBEMX开发，已测试通过，调试必备，好用不贵。

Unity除了一些基本的数据类型，几乎所有的API都不能在子线程中调用，如果项目中有一段很耗时操作，unity可能会出现“卡死”，不利于性能的优化。因此针对这个问题再加上查找了一些资料，弄出了一个小工具，可以子线程与主线程的相互访问。

MATLAB程序，实现对评价矩阵进行主成分分析，得到分析报告，调用函数即可使用，不懂什么是主成分分析的矩阵的请勿下载

海思主控ISP开发参考指南

电子-STM32主控逆变器控制板.rar,单片机/嵌入式STM32-F3/F4/F7/H7