Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18

Introduction to Smooth Manifolds.by John M. L.pdf

C# 实现 yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y using a moving average filter. Results are returned in the column vector yy. The default span for the moving average is 5. The first few elements of yy are given by yy(1) = y(1) yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3 yy(3) = (y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5))/5 yy(4) = (y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6))/5

FCPX磨皮插件 Smooth Skin Effect

FCPX插件-16个平滑移动旋转缩放调节层方式转场动画 Smooth Transition Layers

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本代码主要是根据论文Image Smoothing via L0 Gradient Minimization 中提及的算法实现的L0测度下的图像平滑，其利用C++实现的。

光滑流形的经典教材，John.M.Lee写的 Introduction to Smooth Manifolds，pdf格式，学习流行学习的可能会用上。

实测，可用，可以对大量数据进行拟合并输出其拟合之后的数据

注意：这个函数现在可以从 IoSR Matlab 工具箱中作为 iosr.dsp.vsmooth 使用。 ------------------------- SMOOTH 使用数学函数对向量执行窗口平滑 句法 Y = 平滑（X，框架） Y = 平滑（X，框架，模式） 描述 Y = smooth(X,FRAME) 通过计算一系列帧上的运行 RMS 来平滑输入向量 X。 FRAME 指定帧特性； 它可以设置为： 标量 - 这将用作框架的长度，窗口将是矩形的一个向量 - 这指定了分析窗口的形状，帧长度将为 length(frame)。 Y = smooth(X,FRAME,MODE) 允许用户指定不同的数学平滑函数。 选项包括： 'rms' - 计算运行 rms（默认） 'mean' - 计算运行平均值（移动平均滤波器） 'median' - 计算运行中位数 注意：SMOOTH使用向量