ネガティブ な 言葉 を ポジティブ に 変換 / 離散ウェーブレット変換 画像処理

おはようございます。 最近、自宅で仕事をしているので、出会う人が家族とごく一部の人、そしてネット上の住民で、特にネット上の住人はポジティブな人としか基本的に絡まないので、かなりポジティブ病が伝染しています。 元々ポジティブというか楽観的な性格なので、今更って感じですが、自分なりに最近は本当に物事の考え方がポジティブになったと実感しています。 人は基本的に、言葉によって形成されているので、 聞く言葉 思う言葉 発する言葉 それぞれによって、大きく性格も考え方も行動までも変わってきます。 そういう意味では、ネガティブな人が周りにいる人は、僕個人的な見解としては、なるべく関わらない方がいいと思っています。 夜のフットサルがハードだった件 さて、昨日は2週間ぶりのフットサルに行ってきました。 人数がいつもより少なめで、ローテーションがかなりハードだったので、ほぼ全員超絶バテました。 最後の方は、全員が全員 「疲れた〜!」 「しんどい!」 「きつい!」 という言葉を発しながらも必死にボールを追っていました。 そんな光景を見ながら、ふとポジティブ病のアンテナが立ちました!

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宗野: 今も月曜日は嫌いですね。 高橋: 僕と一緒ですね。どうしてですか。 宗野: まず、日曜日の楽しいのが終わるのが嫌です。そして、自転車のこぎ出しが一番大変なのと一緒で、やっぱり週の初めはキツいですよね。だから月曜の朝ご飯は、いつもより良いパンにします。 高橋: ごく一般的な感覚かもしれないですね。僕もほとんど一緒で、金曜夜は一番うれしくてテンションが上がります。 宗野: あ、でも僕、金曜の夜からすでに月曜イヤですね。 高橋: わ、好感が持てます。 宗野: 長期休みに入る前に、すでに休み明けが嫌になっています。 高橋: ウケる。ちなみに、nankaみたいな、業務外の個人活動をすることって、月曜が憂鬱な全国のビジネスパーソンにおすすめしますか?

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離散ウェーブレット変換による多重解像度解析について興味があったのだが、教科書や解説を読んでも説明が一般的、抽象的過ぎてよくわからない。個人的に躓いたのは スケーリング関数とウェーブレット関数の二種類が出て来るのはなぜだ? 結局、基底を張ってるのはどっちだ? 出て来るのはほとんどウェーブレット関数なのに、最後に一個だけスケーリング関数が残るのはなぜだ?

Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita

多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)

3] # 自乗重みの上位30%をスレッショルドに設定 data. map! { | x | x ** 2 < th?