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采樣pdf

發布時間:2022-04-02 03:57:03

❶ Acrobat中優化圖像提示"本 pdf 包含的圖像蒙版無法縮減像素取樣"是什麼意思

只要把那個優化選項裡面有個兼容於選成Acrobat 4.0就行了,希望可以幫到你。

❷ 火車頭採集器。附件是pdf格式的,採集下來卻變成php格式了

這個簡單了,下載以後都是php的,然後用批處理批量改成pdf的,就是不知道資料庫裡面是什麼格式的,到時候可以根據id替換下,資料庫也可以批量替換成pdf
ren *.php *.pdf即可

❸ pdf縮減像素采樣設置成多少

這需要看你想要的清晰度是多少。
它裡面有中高低和最低幾種選項。
各種設置准確性相差不大,理論越大越清晰。

❹ 采樣程序


手頭也沒有啊,基本思路,c的:
先初始化一個定時器(定時時間是你的每秒采樣次數,不要太快,有的AD做不過來),再初始化一個ADC(看單片機的pdf,一般有個常式,改一下就可以用了)。
寫個采樣函數,一般帶個返回的參數,就是採到的值。(pdf裡面也有)
定時器中斷裡面執行采樣函數。
主程序什麼時候要用也可以隨時調用采樣函數。

❺ pdf怎麼能讓文件特別小還特別清晰呢

利用虛擬列印機列印PDF,相對會小些,但是圖片的話,要文件小就必須壓縮圖片;要清晰就不能壓縮圖片,但文件就大了,如果文件的圖是矢量圖的話就不存在清晰不清晰了。

❻ 怎樣採集pdf文檔有什麼軟體嗎

如果PDF文檔中是可以選擇的純文字,那你直接復制粘貼即可,如果是不可選擇的純文字的話,就可以按以下方法操作,你只要有兩個軟體,Adobe Reader和office 2003。
步驟如下:
用Adobe Reader打開這個PDF文檔,點擊「文件」菜單中的「列印」命令,打開「列印」對話框,將「列印機」下的「名稱」中選擇「Microsoft Office Document Image Writer」,然後點擊旁邊的「屬性」按鈕,在彈出的對話框中點擊「高級」標簽,選中「TIFF-黑白傳真」,點擊「瀏覽」按鈕,選擇TIFF文件要存放的路徑,然後點擊「確定」,再點擊「確定」,進度條走完後就會在你指定的目錄里生成一個TIFF文件。
然後,在開始菜單里的「Microsoft Office 工具」下有一個「Microsoft Office Document Imaging」程序,運行這個程序,點擊「打開」按鈕,找到剛才生成的TIFF文件,將其打開,點擊「工具」菜單中的「將文本發送到WORD」命令,在彈出的對話框中可以設置WORD文檔存放的路徑,然後點擊「確定」,跳出一個對提示對話框,不用管它,直接「確定」。稍等片刻,就會將pdf上的文字顯示在word里了。

❼ 如何理解 重要性采樣

重要性采樣是非常有意思的一個方法。我們首先需要明確,這個方法是基於采樣的,也就是基於所謂的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法,本身是一個利用隨機采樣對一個目標函數做近似。例如求一個稀奇古怪的形狀的面積,如果我們沒有一個解析的表達方法,那麼怎麼做呢?蒙特卡洛法告訴我們,你只要均勻的在一個包裹了這個形狀的范圍內隨機撒點,並統計點在圖形內的個數,那麼當你撒的點很多的時候,面積可以近似為=(在圖形內的點的個數/總的點個數),當你撒的點足夠多的時候,這個值就是面積。 這里假設我們總有辦法(至少要比找解析的面積公式簡單)求出一個點是否在圖形內。另一個例子,如果你要求一個稀奇古怪的積分,沒有解析辦法怎麼辦?蒙特卡洛法告訴你,同樣,隨機撒點,你一定可以知道f(xi)的值,那麼這個積分的解可以表示為=(b-a)/點的個數*sigma[f(xi)],其中b,a為積分的上下限。
好了,知道了蒙特卡洛法,下面來說重要性采樣的前提一些內容。
很多問題里,我們需要知道一個隨機變數的期望E(X),更多時候,我們甚至需要知道關於X的某一個函數f(X)的期望E[f(X)]。問題來了,如果這個X的概率分布超級特么的復雜,你准備怎麼做呢?積分么?逐點求和么?聽上去挺不現實的。這時蒙特卡洛法跑出來告訴你,來來來,咱只要按照你這個概率分布,隨機的取一些樣本點,再sigma(p(xi)*f(xi))不就可以近似這個期望了么。但問題又來了,你怎麼」按照這個概率分布「去撒點呢?
經典蒙特卡洛法是這么做的,首先把這個概率分布寫成累計概率分布的形式,就是從pdf寫成cdf,然後在[0,1]上均勻取隨機數(因為計算機只能取均勻隨機數),假如我們取到了0.3,那麼在cdf上cdf(x0)=0.3的點x0就是我們依據上述概率分布取得的隨機點。
舉個具體例子吧,例如我想按照標准正態分布N(0,1)取10個隨機數,那麼我首先在[0,1]上按照均勻分布取10個點
0.4505 0.0838 0.2290 0.9133 0.1524 0.8258 0.5383 0.9961 0.0782 0.4427
然後,我去找這些值在cdf上對應的x0,如下
-0.1243 -1.3798 -0.7422 1.3616 -1.0263 0.9378 0.0963 2.6636 -1.4175 -0.1442
那麼上述這些點,就是我按照正態分布取得的10個隨機數。
OK,你按照上述方法去找cdf吧。
我如果這么說,你肯定會瘋掉。因為,如果概率分布都超級特么的復雜,累計概率分布豈不是會更特么不知道怎麼求了!

然後,我們開始了重要性采樣的介紹。
讓我們回顧一下期望的求法E(f(x))=sum( p(x) * f(x) ) dx。那麼,現在我們引入另一個概率分布s(x),相比於p(x),s(x)是非常簡單能找到cdf的。那麼我們變形一下E(f(x)) = sum( p(x) * f(x) / s(x) * s(x) ) dx ,再仔細看看,這個求f(x)的期望變成了,求在s(x)分布下,p(x)*f(x)/s(x)的期望。
重要性采樣的關鍵就在這里,把對f(x)不好求的期望,變成了一個在另一個分布下相對好求的期望。
這樣,s(x)能找到cdf,那麼就用上面提到的那個方法去采樣,然後對應的,求出h(x0)=p(x0)*f(x0)/s(x0)的值,最後再sigma(s(xi)*h(xi))就可以近似E(f(x))了。
舉個例子:就上面那個求積分的問題,用重要性采樣解釋還可以有很好玩兒的內容。上面求積分時,我們是用的均勻采樣的方法,注意這個時候自變數X已經被我們弄成了隨機變數,f(X)就是這個隨機變數的函數。但是,大家可能會注意到這個問題:如果這個f(x)長的比較特別,例如是個高斯函數N(a,b^2),只不過它的方差b特別的小,但是自變數范圍特別大。這時的均勻采樣,大多數點都會落在了概率很低的地方,落在a附近的點很少。這樣,均勻隨機采樣法得到的期望很有可能會和真實值差得非常遠。(唉,這個問題想不明白的畫圖,還想不明白的做實驗)。那麼,此時,如果我們換一個概率,不用均勻采樣法,用,例如說N(a,b^2)分布,用上述方法重要性采樣一下。那麼落在a附近的點會超級的多,這樣,得到的期望會很好的近似真實值。
當然,上面那個分布是我隨口說的,大家都希望那個重要性采樣的概率函數可以無限的逼近真實分布。但既然能表示真實分布,我們就知道cdf了,誰還需要重要性采樣呢?所以這只是理論情況。實際上,一般大家用的方法都會根據具體的情況選擇。我所見到的,大多都是利用某一種距離/相似度度量函數,然後把這些距離利用某種方法變換成概率分布。這么說還是太抽象,舉例吧:
我有一個特定人的模板,我希望在一個給定的區域內尋找這個人。那麼粒子的狀態就是位置坐標(x, y)和大小(w,h),每個粒子的權重:
首先,求這個粒子的直方圖,再和模板求一個距離,巴式距離啦,EMD啦,隨你選。假設這個值為x。
然後,計算K*exp^(-alpha*x)。這個方法被稱為likelihood map,就是說分數越小則概率越高,分數越大概率越低。反正K和alpha積分從0到正無窮的和是1就可以了。這樣每個點都有了一個概率值。
且慢,現在還不是概率值。所有粒子的和不是1,所以只能叫權重值。然後再歸一化一下,就成為了概率值。
最後這個值就是我們要找的s(x)。p(x),f(x),s(x)都有了,這樣我們就可以比較輕易的利用s(x)的分布撒點,求期望了。

當然,在很多文章里這些概率都是帶著條件概率的,有的利用馬爾科夫性,只和前一幀的狀態以及觀測相關,有的則寫成和以前全部狀態相關。但是原理基本是一致的。s(x)的選取也各不相同,具體問題具體分析了。

❽ 請問哪裡有免費的《新版抽樣檢驗國家標准實用手冊完整版電子書下載>>

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JTT 495-2004 公路交通安全設施質量檢驗抽樣及判定.pdf 819KB
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......
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❾ coreldraw x3 sp2導出印刷pdf點陣圖縮減取樣要設置多少

據我了解CD可以直接出菲林啊,為什麼還要·轉PDF這種格式。

❿ 跪求GB/T 14416-2010《鍋爐蒸汽的采樣方法》電子版標准!!

查了一下,也就十幾塊錢,買了讓單位報銷唄,分要給我哦,親

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