解马赛克中的判边插值

我们在解马赛克算法或者超分辨率算法中常常用边缘方向来指导插值,对demosaicing算法而言,边缘引导插值发生在整像素位置,对super resolution算法而言,边缘指导插值常常发生在亚像素位置。这篇博客简单总结解马赛克中一种常用的插值方法:自适应边缘插值算法。

除了自适应边缘插值,也给了一些常用的其它解马赛克算法的介绍:微软解马赛克算法、基于色差残差的插值算法、经典的GBTF、RI等算法给了链接索引。

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量化投资(五)期权跨式组合

前面博客介绍了期权四个基本交易方向,在此基础上,我们看一些期权的交易策略。

在期权交易中,我们不仅可以做多(做空)股价,还可以做多(做空)波动率。跨式组合(straddle)和宽跨式组合(strangle)是较为常用的手段。这篇博客介绍 straddle 和 strangle 交易策略 和 Python绘制收益曲线。

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期权(三)期权定价模型

期权自诞生以来,其定价一直是不断被研究的问题。如今诞生了多重期权定价模型,二叉树、B-S、B-S-M、BAW、蒙特卡洛等定价模型都被广泛用于金融工程。这篇博客简单介绍二叉树定价和B-S定价模型推导的原则和假设,不涉及推导细节。

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期权(二)风险评价指标(希腊字母)

上一篇博客 简单介绍了期权的四个交易方向,大致梳理了期权交易策略,期权实际操作中面临着多种风险,我们可以根据这些风险的特点来制定交易策略,这篇博客详细介绍期权的风险评价指标,就是著名的五个希腊字母 Delta(方向)、Gamma、Vega(波动率)、Theta(时间)、Rho(利率)。

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爱因斯坦求和约定

列维-奇维塔符号(Levi-Civita symbol)和 爱因斯坦标记(Einstein notation)是张量运算的常用标记。

爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)又称为爱因斯坦标记法(Einstein notation),可以让表达式更加简洁明了。里面主要涉及两个概念:哑标(dummy index),自由标(free index)

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ImageJ拓展开发script、macro和 plugin

在处理图像和三维数据方面有一个强大且拓展性强的软件ImageJ,ImageJ本身功能不是特别多,但是多年以来积累了丰富的插件,使得其成为专业图像处理和数据科学、医学图像处理等领域的利器。FIJI ImageJ打包了很多插件,可以实现很多功能,但是总有需求超出功能的时候,我们可能希望自己开发插件。

ImageJ支持多种形式的拓展,支持用我们熟悉的Python语言(Jython)进行拓展开发,也支持JS脚本的macro开发,还支持Java开发的插件。实际上ImageJ开发插件是很简单的,有时候我们只需在demo代码基础上改上短短几行就能实现我们自己定制化的功能。这篇博客主要简单介绍script、macro和plugin开发的流程,指引一下资源位置,给简单的流程介绍,不会具体深入代码层面。

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Windows好用的工具(一)PowerToys

微软的windows搭配上自家的powertoys使用体验是很棒的,博主认为几乎是windows必备软件了,可以极大提升系统操作体验(甚至可以和Mac体验一样便捷),以至于博主要专门写一篇博客记录一下。

PowerToys一般设置成开机自动启动即可。PowerToys提供和系统深度融合的取色、应用置顶、图像大小调整、桌面多区域、鼠标高量、类似Mac聚焦搜索等功能。软件下载地址:https://github.com/microsoft/PowerToys/releases/

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C++调用python(一)环境配置

使用Pybind11可以让python来调用C++,使用python本身的库也可以让C++来调用python函数,以实现C++和python相互调用,实际上我们还可以同时调试C++和Python(混合模式调试,正如封面展示这样),混合模式调试要使用Visual Studio调python,后面博客会介绍C++调用python的传参和混合模式调试,这篇博客主要先介绍C++调用python的流程:

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双目立体匹配算法mobilestereonet

通过视觉测量深度的方法目前分为如下几种,一种是双目立体匹配,该方法的好处是有一个明确的物理模型,存在视差的概念,深度信息是根据时差转换得到,另一种是单目运动,该方法也可以看成一种特殊的双目模型或者多目模型,只不过它是时间上的多目,还有一种方法是完全的单目深度估计,直接由网络端到端给出深度,单目网络在可解释性和可移植性上不如双目和单目运动,但是其效果没有比双目差太多。

随着近年来车载系统视觉方案不断完善,立体视觉问题不断收敛,学界出现了一批轻量级网络,效果还不差,这篇博客主要介绍一个轻量级双目立体匹配网络mobilestereonet,后文简称MSN。博主理解MSN主要贡献还是在与对网络模型的压缩,骨干和后面的特征提取大量使用深度可分离卷积,而论文中提及的一些网络结构,经过博主实验下来,这些并不重要(比如3d卷积用分组卷积替代,网络性能并没有明显降低),直接感受是,参数确实更少,计算也更少。

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香草和雪球

香草和雪球是最近市场上比较火爆的金融衍生品,雪球和香草是奇异期权里障碍期权的一种,种类较多,分为大雪球、三园雪球、香草、季季红、多倍看涨等,其中三元雪球和香草为保本类,大雪球和多倍看涨是不保本的,对散户来说,如果不想了解过多的话,关注香草即可。这篇博客会详细介绍这几类金融衍生品,关注其交易规则和可能的底层金融资产。

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