【javaweb使用token源码】【坑爹网源码】【电影分发平台源码】采样源码_采样代码
1.html中src是采样采样什么意思(html语言里src是什么意思)
2.Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)
3.浅谈SMOTE之类不平衡过采样方法
4.GridSample算子源码解析
html中src是什么意思(html语言里src是什么意思)
img src代码是什么意思imgsrc代码是html中显示的代码，当文件和html文件在同一路径下时，源码可采用，代码
html中显示的采样采样代码是“
alt="图像的替代文本"
width="图像宽度值"
height="图像高度值">”。
HTMLimg标签定义HTML页面中的源码图像，该标签的代码javaweb使用token源码src属性规定显示图像的URL。
Src缩写是采样采样什么意思
src其全称是SampleRateConvertor（采样率转换器）的缩写；
在html语言中，基本用到的源码标签都是英文简写，src就是代码其中一个例子；
当然，在学习中，采样采样还会有其他英文简写，源码多看、代码多练、采样采样多用就能熟悉起来了。源码
src是代码什么意思
src是源代码的意思。
在HTML语言中,网页中插入所用标签,的src属性用来指定位置。如便是坑爹网源码插入名为ming.bmp的图象.
html语言里src是什么意思
src是标签的必选属性，它的值是图像文件的URL，也就是引用该图像的文件的的绝对路径或相对路径。
是source的简写，意思就是资源位置，你所引用的位置。
绝对URL-指向其他站点（比如src="/"）。
相对URL-指向站点内的文件（比如src="/i/image.gif"）。
src是source的缩写，指向外部资源的位置，指向的内容将会嵌入到文档中当前标签所在位置；在请求src资源时会将其指向的资源下载并应用到文档内，例如js脚本，img和frame等元素。src和href之间有区别，可以混着用。src用于替换当前元素，href用于在当前文档和引用资源之间确立联系。电影分发平台源码
Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)
处理宽幅扫描遥感卫星数据时，如Sentinel-5、Ecostress和Modis等L1级或更低级别的数据，传统的影像重采样工具往往显得力不从心。GDAL虽然提供了将非规则化数据转换为规则化栅格的功能，但面对大规模数据时，其内存和CPU消耗问题令人头疼。在尝试过失败的编程实践后，Pyresample作为解决方案崭露头角。它依托于先进的kd-tree算法和Xarray、Dask等并行计算技术，尤其在应对大规模、非规则遥感数据重采样时表现出色。
Pyresample是一款专为地理空间影像数据重采样设计的Python包，是SatPy库的核心组件，也可独立使用。免费源码dsd音乐重采样是将位置数据点转化为目标投影和区域的过程。它支持栅格数据和经纬度采样数据，使用AreaDefinition和SwathDefinition等不同的“geometry”对象进行描述。
Pyresample提供多种重采样算法，如最近邻和双线性插值，采用由pykdtree库支持的快速KDTree算法。它支持numpy数组和numpy掩码数组，以及XArray对象（包括对dask数组的支持），并辅以Cartopy进行数据可视化。从版本1.开始，Pyresample不再支持Python 2和Python 3.4以下版本。
要使用Pyresample，需要安装pyproj、numpy（版本1.以上）、pyyaml、configobj和pykdtree（版本1.1.1以上）。前端后端整套源码为了使用绘图功能，还需安装Cartopy和matplotlib（版本1.0以上）。若需dask和xarray支持，还需额外安装相关库。测试Pyresample时，所有可选包（如rasterio、dask等）需已安装。
安装方法包括pip从PyPI获取、conda通过conda-forge通道安装或直接从源码安装。开发模式安装可通过`pip install -e .`命令进行。Pykdtree的多线程支持可通过环境变量控制，而numexpr会优化处理性能。
在Pyresample中，`pyresample.geometry`模块包含了描述不同地理区域的类，如AreaDefinition（用于均匀间隔像素的区域）和SwathDefinition（处理非均匀像素的区域）。创建AreaDefinition对象时，需要指定投影方法或EPSG代码，而GridDefinition则适合已知像素经纬度值的场景。所有几何定义对象都提供访问像素坐标的方法，如get_lonlats()获取经纬度数据。
总的来说，Pyresample是处理大规模、非规则遥感数据重采样的高效工具，它通过优化算法和并行计算技术，简化了遥感数据分析过程。
浅谈SMOTE之类不平衡过采样方法
本文继前文MAHAKIL过采样方法后，探讨了当前广泛应用且效果良好的SMOTE过采样方法。本文主要介绍SMOTE-Regular和SMOTE-Borderline1两种变体（由于篇幅限制），并提供相关源代码。让我们直接进入正题。
首先，当遇到类别不平衡问题，如欺诈检测中欺诈案例较少，客户流失中流失客户占比低等，预测结果可能会偏向多数类别。简单处理方式如欠采样或过采样都存在弊端：欠采样可能导致信息丢失，过采样则可能产生过拟合。为解决这个问题，Chawla在年提出了SMOTE，即合成少数过采样技术，通过KNN技术生成新样本，平衡类别分布。
SMOTE的核心步骤包括：首先，对每个少数类样本寻找K个近邻；接着，随机选取近邻中的部分样本，通过线性插值生成新的样本；然后，将新样本与原数据结合，形成新的训练集。通过这种方法，SMOTE在少数类样本中通过KNN创造新样本，避免了随机复制的局限性，更具代表性。
接下来是SMOTE-Regular的源码，以及辅助类base_sampler.py。如果你对上述方法有所理解，那么SMOTE-Borderline1将更易理解，它是在SMOTE-Regular的基础上，选择少数样本更靠近类别边界的样本进行扩展，生成的新样本更具代表性。
以下是SMOTE-Borderline1的伪代码，虽然看起来复杂，但通过源码对照会更有帮助。辅助类代码与之前相同，这里不再赘述。最后，虽然部分内容借鉴了网络资源，但我知识有限，如有不当之处，欢迎读者指正。
GridSample算子源码解析
PyTorch的GridSample算子，其核心功能是按给定的索引进行采样，具体如官方描述：从低分辨率的输入（input）根据流场grid生成高分辨率的输出（output）。
实现该算子的关键步骤是通过核心函数grid_sampler_2d_kernel进行二维数据处理。这个函数扮演了运算的桥梁，它处理输入数据和grid索引，以生成最终的高分辨率结果。
另一个关键方法是grid_sampler_compute_source_index，它负责计算grid中的每个索引在原始输入数据中的精确对应位置，这是生成采样结果的关键步骤。
在性能优化方面，可以考虑使用共享内存或L2缓存技术，例如，通过将频繁访问的数据如input、grid和output存储在这些高效存储区域，以减少内存访问时间和提高运算效率。