在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
2016/5/11 17:46:49
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基本思路：微分方程求解，**用邻近的像素替换那些坏标记，使其看起来像是邻居**。
假设图像里的一个区域要修复。
算法从这个区域的边界开始，逐步地进入区域，把边界内的所有东西填充上。
它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。
这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。
选择权重是很重要的。
要修复的点周围像素的权重较高。
和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。
当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法($FMM$)移动到最近的像素。
$FMM$保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。
$OpenCV$提供了两种算法。
两者都可以通过相同的函数访问，$cv2.inpaint（）$。
第一种算法基于$AlexandruTelea$于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。
它基于快速行进方法。
考虑图像中要修复的区域。
算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐步填充边界中的所有内容。
它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。
该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。
选择权重是一个重要的问题。
对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位
假设图像里的一个区域要修复。
算法从这个区域的边界开始，逐步地进入区域，把边界内的所有东西填充上。
它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。
这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。
选择权重是很重要的。
要修复的点周围像素的权重较高。
和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。
当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法($FMM$)移动到最近的像素。
$FMM$保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。
$OpenCV$提供了两种算法。
两者都可以通过相同的函数访问，$cv2.inpaint（）$。
第一种算法基于$AlexandruTelea$于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。
它基于快速行进方法。
考虑图像中要修复的区域。
算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐步填充边界中的所有内容。
它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。
该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。
选择权重是一个重要的问题。
对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位
2021/2/6 11:52:54
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将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误
2015/4/3 20:22:47
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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