SuperBear's blog

Savitzky-Golay 滤波器Savitzky-Golay平滑滤波是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对他进行离散化处理后，S-G滤波其实是一种移动窗口的加权平均算法，但是其加权系数不是简单的窗口函数，而是通过在滑动窗口内对定高阶多项式的最小二乘拟合得出。 Savitzky-Golay平滑滤波被广泛地运用于数据流平滑除噪，是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。这种滤波器最大的特点在于在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变。 使用平滑滤波器对信号滤波时，实际上是拟合了信号中的低频成分，而将高频成分平滑出去了。如果噪声在高频端，那么滤波的结果就是去除了噪声，反之，若噪声在低频段，那么滤波的结果就是留下了噪声。 总之，平滑滤波是光谱分析中常用的预处理方法之一。用Savitzky-Golay方法进行平滑滤波，可以提高光谱的平滑性，并降低噪音的干扰。S-G平滑滤波的效果，随着选取窗宽不同而不同，可以满足多种不同场合的要求。 代码实现 测试代码 12345678y_smooth = scipy.si ...

经验模态分解经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，是一种时频域信号处理方式。EMD在处理非平稳及非线性数据上具有明显的优势，适合分析非线性非平稳的信号序列，具有较高的信噪比。平稳信号：分布参数（均值，方差，协方差等）或者分布规律随着时间不发生变化非平稳信号：分布参数（均值，方差，协方差等）或者分布规律随着时间发生变化 该方法的关键是经验模式分解，使负载信号分解为有限个本征信号（Intrinsic Mode Function, IMF），分解出来的各个IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信息。通俗理解就是，EMD是一台机器，将一对混杂的硬币投进去，其会自动按照1元、5毛、1毛、5分、1分分好。 EMD原理在物理上，如果瞬时频率有意义，那么函数必须是对称的，局部均值为零，并且具有相同的过零点和极值点数目。任何信号都是由若干本征模函数组成，一个本征模函数必须满足以下两个条件： 函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等或最多相差一个 在任意时刻点，局部最大值 ...

mysql sql常用语句大全一 、常用操作数据库的命令123456789101.show databases; 查看所有的数据库2.create database test; 创建一个叫test的数据库3.drop database test;删除一个叫test的数据库4.use test;选中库 ,在建表之前必须要选择数据库5.show tables; 在选中的数据库之中查看所有的表6.create table 表名 (字段1 类型, 字段2 类型);7.desc 表名;查看所在的表的字段8.drop table 表名; 删除表9.show create database 库名;查看创建库的详细信息10.show create table 表名; 查看创建表的详细信息 二、修改表的命令123451.修改字段类型 alter table 表名 modify 字段 字段类型;2.添加新的字段 alter table 表名 add 字段 字段类型3.添加字段并指定位置 alter table 表名 add 字段 字段类型 after 字段;4.删除表字段 alter table ...

DouZero分析1.DouZero介绍DouZero项目地址：https://github.com/kwai/DouZero 在线Demo地址：https://www.douzero.org/ 原理我就不过多说明，有兴趣的可以查看论文：https://arxiv.org/abs/2106.06135 运行程序，评估胜率只需三步：进入项目目录， 123pip3 install -r requirements.txt # 安装依赖python3 generate_eval_data.py # 生成评估用的数据python3 evaluate.py # 开始评估 运行结果是以胜率的形式展现。关于如何训练以及更多参数设置，请查看DouZero项目的说明文档。 当然现在这样对实际应用是没有直接帮助的，所以要改造一下，利用训练好的AI来帮我们出牌。 2.DouZero源码分析项目结构十分清晰，douzero目录包含主要代码文件，baselines目录放置预训练模型。根目录下的 evaluate.py为入口，拿到参数后传递到 douzer ...

人像摄影怎么拍1. 构图首先，是人像拍摄中，构图的问题。 关于构图在摄影中的重要性大家都有自己的认知，面对于不同的摄影风格，有的风格讲究构图讲究严谨，例如古风，有的风格构图上更倾向于自然不拘谨，例如很多日系生活感的照片拍摄，有的风格会倾向于以画面的张力和情绪为优先考虑，而完全不会被构图束缚。例如我们都听说的日本荒木老前辈，所以摄影的构图该如何去做，其实取决于你所喜欢并想要做到极致的那一类摄影风格而定。 我今天就说一下我自己的构图习惯，我的拍摄风格，多数是安静的画面，画面感比较干净，构图也算是偏向严谨类方向的类型，当然我的风格也可能会慢慢转变，毕竟这些都是受自己的审美所影响的，审美发生了变化，风格也会慢慢的发生变化。 我的很多学生，来找我报名课程系统学习摄影的时候，他们多数都是近似一张白纸，在这样的情况下，面对构图的问题，我基本会对他们有两点要求：就是先用好居中构图和三分之一构图。用好这两种构图方法的同时再慢慢去找到自己在摄影中的风格和感觉，当这两种构图方法能运用得心应手的时候， 再去在画面中尝试加入别的变化也是很轻松的事情。 你可能会说：老师，你说的这两种方法我都懂都明白，这也太简单了 ...

后期PS处理调色思路 基础调整 白平衡 色温：控制照片冷暖感觉的工具 色调：照片整体的一个色彩倾向（一般默认不调） 曝光：调节照片的明暗 高光：压低高光，可以找回高光区的细节 白色：压低白色，找回照片中白色的细节 阴影：控制照片中偏暗的部分 黑色：控制照片中黑色看不到细节的部分 HSL调整 色相：色彩的相貌 把某个颜色定义成自己拖动到的颜色 饱和度：颜色的纯度 数字越大说明纯度越高 明亮度：颜色的明暗程度 拉高橙色，画面中橙色就会变亮一些，拉低橙色，画面中的橙色就会变暗一些 如何使用？ 亚洲人的皮肤橙色是最多的，亚洲人的皮肤关键在于橙色 降低橙色饱和度，使其皮肤通透点 提高橙色明亮度，使其皮肤白皙水嫩

控制相机曝光的参数明暗合适 曝光三要素 光圈 光圈在相机中是F来表示，F后面的数字越小，表示光圈越大（光圈越大—>进光量越多） F+数字越小—>光圈越大 光圈越大，背景虚化越强 光圈越小，背景虚化越弱 使用 当相机在Av光圈优先模式下，可以通过转动快门附近的拨盘进行调节。 当相机在M手动模式的时候，转动DIAL FUNC拨盘进行调节。 快门 快门时间长—>进光量多—>照片亮 1/60或60表示1/60秒，1’’表示1秒 短快门—>抓拍瞬间，长快门—>记录轨迹 使用 Tv快门优先和M手动模式都是通过快门拨盘来调节 ISO（感光度） 感光度是感光元件对光线的敏感程度与，简称ISO 数字越大—>对光线越敏感，数字越小—>对光线越不敏感 ISO越高—>噪点越多—>画面越粗糙，ISO越低—>噪点越少—>画面越细腻 手持排夜景、抓拍运动物体、长焦镜头拍摄可调高ISO 光圈、快门、ISO之间的关系 以水龙头作为比喻 阀门打开的大小—>光圈大小 水流的时间—>快门时间 流出水 ...

控制相机色彩的参数色彩合理 白平衡 白平衡可以帮助我们在复杂光源下，还原物体本身的颜色 几种白平衡模式 自动（AWB） 日光 阴影 拍摄夕阳是，想要营造暖色调，故意调到阴影白平衡，让相机给画面加入更多的暖色调 阴天 钨丝灯 白色荧光灯 拍摄大海时，为了突出大海碧蓝的清冷效果，也可以故意设置成白色荧光灯白平衡，让相机为画面加入更多的蓝色调

控制相机对焦的参数画面清晰 什么是对焦 对焦区域 区域自动对焦，大区域自动对焦 特点：精度一般 适合场景：运动员/运动题材 45点自动对焦 特点：对焦容易/精确度较差 适合场景：风格/大场景 单点自动对焦 特点：精确度高 适合场景：人物/产品/特写 对焦模式 AF（自动对焦） 使用 半按快门 分类 单次自动对焦—>半按快门对焦一次，适合拍静止物体 人工智能伺服对焦——半按快门对焦多次，适合拍运动物体 人工智能自动对焦——适合拍无法准确预判是否运动的物体 MF（手动对焦） 使用 转动对焦环对焦 适用场景 暗环境下拍摄 在AF自动对焦模式下，经常会出现对焦困难的情况 逆光环境 光线进入镜头很多，有较强烈的眩光效果，用AF可能不太好对焦 光斑等特殊效果拍摄 转动对焦环，直到出现较漂亮的光斑效果，再进行拍摄

人像嘴唇颜色更改 打开图片 方法一 新建一个空白图层，图层混合模式设为“颜色”，这样只会更改它的颜色，而不会更改他的质感。 选择画笔工具调整不透明度（51%）+流量（56%） 找到所需要的颜色，找到之后就可以直接画了 涂完之后如果觉得有点太过了的话，可以降低一点他的透明度。 方法二 建立一个纯色图层 ctrl+i 反向蒙版颜色 把图层模式改成颜色 调节不透明度使其自然 方法三 对于已经涂了口红的图，嘴唇的颜色杂色不多的情况下 复制图层，选择滤镜—>camera raw HSL调整—>饱和度—>红色 如果不想影响其他地方红色，选择蒙版，把她嘴唇涂出来 方法四 添加选择可选颜色图层 调节颜色之后，添加蒙版，选择嘴唇