共有三个函数，名为 imres、imrot 和 imsca。 - imres 是用于将图像重新采样为新图像的功能。 - imrot 是将图像旋转任意角度的功能（imres 是此功能的先决条件）。 - imsca 是一种放大或缩小具有任意比例因子的图像的功能（imres 是此功能的先决条件）

stm7的BLDC电流采样官方手册AN2267，介绍了stm7的电流采样方法！

深入理解Oracle动态采样.pdf

vc++实现图像处理基本功能，包括灰度 采样和量化，以供学习参考

Word2vec-PyTorch 这是基于PyTorch的word2vec的实现。 运行它 python word2vec.py zhihu.txt word_embedding.txt word2vec_pytorch

为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图，对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究，并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明，对于含有强噪声的数据，基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差；对于含有欠采样的数据，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好，基于四次快速傅里叶变换算法次之；对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据，基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

基于稀疏采样的多媒体传感网图像压缩收集机制之软件工程研究.docx

主要介绍了在keras里实现自定义上采样层，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

demo可直接运行，重采样函数实现了批量读取.xls格式波谱库，并对其进行指定波谱范围的重采样，有详细注释。

分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。