季、网络指数

百度指数:指数查询平台,可以因指数的变型查看有主题在依次时间段为关注的情景,进行可行性分析、舆情预测有十分好的指导作用。除了关心方向外,还有需要分析、人群画像等精准分析的工具,对于市场调研来说有十分好的参照意义。同样的另外两独寻引擎搜狗、360为来相近之出品,都足以看做参照。

阿里指数:国内大的商品交易分析工具,可以按照地区、按行业查看商品搜索和贸易数据,基于淘宝、天猫和1688阳台的市数据基本能够见到国内商品交易的轮廓,对于趋势分析、行业观察意义不略。

友盟指数:友盟在移动互联网应用数据统计与分析有较完美的统计和剖析,对于研究活动端产品、做市场调研、用户作为分析颇有帮带。除了友盟指数,友盟的互联网报告同是询问互联网趋势的上佳读物。

爱奇艺指数:爱奇艺指数是专门对视频的播报行为、趋势的分析平台,对于互联网视频的播放有着全面的统计与剖析,涉及到广播趋势、播放设备、用户画像、地域分布、等大多个点。由于爱奇艺庞大的用户基数,该指数核心得以说明实际状况。

微指数:微指数是初浪微博的数目解析工具,微指数通过重点词的热议度,以及行业/类别的平均影响力,来体现微博舆论或账号的进化走势。分为热词指数和影响力指数两老大模块,此外,还足以查热议人群和各账号的地面分布情况。

除此之外上述指数外,还有谷歌趋势、搜狗指数、360趋势、艾漫指数等等。

    3)在平滑曲线表中取0至于Bins遭受各色阶对应的插值结果,作为新的映射表结果。

可怜数量时代,用数据做出理性分析显然更强大。做多少解析前,能够找到确切的底数据源是平等起很主要之业务,获取数据的法子产生过多栽,不必局限。下面用从公开的数据集、爬虫、数据搜集工具、付费API等等介绍。给大家推荐一些克用得上之多少获得方式,后续也会见没完没了填补、更新。

  5、对上述融合后底结果再次和亮度直方图进行融合,融合进程如下所示:

五、网络采集器

网采集器是透过软件的款型实现简单便捷地采集网络及散落的情,具有十分好之内容集作用,而且无需技术成本,被过多用户作为初级的集工具。

造数:新一代智能云爬虫。爬虫工具中极其抢的,比其它同类产品快9倍。拥有绝对IP,可以轻松发起无数请,数据保存于云端,安全好、简单便捷。

列车采集器:一款款专业的互联网数据抓取、处理、分析,挖掘软件,可以灵活高效地抓取网页上乱分布之数量信息。

八爪鱼:简单实用的采集器,功能齐全,操作简捷,不用写规则。特有的云采集,关机吗得于提服务器上运行采集任务。

  其中Adaptation为生死与共因子,其行之有效限制也[0,100],当取值越小时,全局直方图其主导作用,效果越来越接近一般的直方图均衡。

次、利用爬虫可以落有价多少

此给有了有的网站平台,我们可应用爬虫爬取网站上的多寡,某些网站及啊叫有获取数据的API接口,但待付费。

1.经济数据

(1)初浪财经:免费供接口,这篇博客教授了哪些当初浪财经上落获取历史和实时股票数量。

(2)东方财富网:可以翻财务指标或者根据财务指标选股。

(3)中财网:提供个金融数据。

(4)金头长达:各种金融新闻。

(5)StockQ:国际股市指数盘。

(6)Quandl:金融数据界的维基百科。

(7)Investing:投资数据。

(8)整合的96个股票API合集。

(9)Market Data Feed and
API:提供大量多少,付费,有试用期。

2.网借款数据

(1)网贷之小:包含各级网络贷平台不同时空段的放贷数据。

(2)零壹数据:各大平台的放贷数据。

(4)网贷天眼:网贷平台、行业数据。

(5)76676互联网金融门户:网贷、P2P、理财等互金数据。

3.局年报

(1)巨潮资讯:各种股市咨询,公司股票、财务信息。

(2)SEC.gov:美国证券交易数据

(3)HKEx
news披露易:年度业绩报告同年报。

4.创办投数

(1)36氪:最新的投资新闻。

(2)投资潮:投资新闻、上市企业信息。

(3)IT桔子:各种创投数据。

5.社至平台

(1)初浪微博:评论、舆情数据,社交关系数据。

(2)Twitter:舆情数据,社交关系数据。

(3)知乎:优质问答、用户数据。

(4)微信公众号:公众号营业数量。

(5)百度贴吧:舆情数据

(6)Tumblr:各种有利图片、视频。

6.就业招聘

(1)拉勾:互联网行业人才需求数据。

(2)华英才网:招聘信息数据。

(3)智联招聘:招聘信息数据。

(4)猎聘网:高端职位招聘数据。

7.餐饮食品

(1)春风得意团外卖:区域公司、销量、评论数。

(2)百度外售:区域公司、销量、评论数。

(3)饿了么:区域公司、销量、评论数。

(4)万众点评:点评、舆情数据。

8.通达旅游

(1)12306:铁路运行数据。

(2)携程:景点、路线、机票、酒店当数码。

(3)去哪儿:景点、路线、机票、酒店当数。

(4)途牛:景点、路线、机票、酒店当数据。

(5)猫途鹰:世界各地旅游景点数据,来自海内外游客的真点评。

仿佛的还有同程、驴妈妈、途家等

9.电商平台

(1)亚马逊:商品、销量、折扣、点评等数码

(2)淘宝:商品、销量、折扣、点评等数码

(3)天猫:商品、销量、折扣、点评等数

(4)京东:3C产品为主底商品信息、销量、折扣、点评等数

(5)当当:图书信息、销量、点评数。

类似之唯品会、聚美优品、1声泪俱下店等。

10.影音数额

(1)豆电影:国内极让欢迎的影视信息、评分、评论数。

(2)时光网:最全的影视资料库,评分、影评数据。

(3)猫眼电影专业版:实时票房数据,电影票房排行。

(4)网易云音乐:音乐歌单、歌手信息、音乐评论数。

11.房屋信息

(1)58跟城市房产:二手房数据。

(2)安居客:新房和二手房数据。

(3)Q房网:新房信息、销售数量。

(4)房天下:新房、二手房、租房数据。

(5)粗猪短租:短租房源数量。

12.购车租车

(1)网易汽车:汽车资讯、汽车数量。

(2)人人车:二亲手车信息、交易数据。

(3)中国汽车工业协会:汽车制造商产量、销量数据。

13.新媒体数据

(1)新榜:新媒体平台运营数量。

(2)清博大数据:微信公众号营业榜单及舆论数据。

(3)微问数据:一个对准微信的数网站。

(4)知微传播分析:微博盛传数据。

14.分类信息

(1)58同城:丰富的同城分类信息。

(2)赶集网:丰富的同城分类信息。

而你是小白,想透过爬虫获得有价的数码,推荐我们的系统课程——Python爬虫:入门+进阶

  类似于CALHE算法,对网格的客体选择也会见对本算法的结果有第一的震慑,过多之网格数会叫计算量显著加大,过少之网格数使得结果趋于接近整体的直方图均衡化,一般情形下,可选8*8独网格,这里可以通过以下标准来简单的召开个优化:图像的亮度的均方差越聊,即整幅图像的明暗比较一致,使用于多之网格数,比如8*8,否则用于少之网格,比如4*4。这是以当图像明暗较为一致时,各小片的直方图数据差距不会见特别酷,而若明暗不等同,选择于小之丘,各块之间的直方图信息差异或好十分,会招致插值时起明显的弱点。

老三、数据交易平台

鉴于本数的要求特别酷,也催生了累累做多少交易的阳台,当然,出去付费购买的数目,在这些平台,也发出众多免费的数额可以得。

优易数据:由国家信息中心发起,拥有国家级信息资源的数目平台,国内领先的数码交易平台。平台产生B2B、B2C两栽交易模式,包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康相当多只世界的数目资源。

数据堂:专注让互联网综合数据交易,提供数据交易、处理同数码API服务,包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数码。

     
 测试工程的地点:http://files.cnblogs.com/files/Imageshop/SSE_Optimization_Demo.rar

一样、公开数据库

1.常用数据明白网站

UCI:经典的机械上、数据挖掘数据集,包含分类、聚类、回归等题材下的大都只数据集。很经典也较古老,但照样活跃于科研专家的视线被。

国家数据:数据来自中华人民共和国国家统计局,包含了我国经济民生等大多独面的多寡,并且在月、季度、年度都出盖,全面又高于。

CEIC:最完全的相同效越128独邦之经济数据,能够准确查找GDP、CPI、进口、出口、外资一直投资、零售、销售及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000大多修时间序列数据,数据内容包含宏观经济数据、行业经济数据与地段经济数据。

万得:简要介绍:被名中国之Bloomberg,在金融业有全面的数据覆盖,金融数据的类目更新非常急匆匆,据说十分受国内的小买卖分析者和投资人的亲睐。

搜数网:已加载到搜数网站的统计资料达到7,874按,涵盖1,761,009布置统计报表和364,580,479独统计数据,汇集了华讯行自92年的话收集的保有统计以及查数据,并提供多样化的寻找效果。

华夏统计信息网:国家统计局之官方网站,汇集了海量的全国各个政府各年度之国民经济和社会前进统计信息,建立了以统计公报为主,统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济消息、主要统计指标排名等。

亚马逊:来自亚马逊的跨科学云数据平台,包含化学、生物、经济等大多单领域的数集。

figshare:研究成果共享平台,在此间可以找到起源世界之大牛们的研究成果分享,获取其中的钻数据。

github:一个怪周到的数目获得渠道,包含各个细分领域的数据库资源,自然科学和社会是的遮盖都特别周全,适合做研究及多少解析的食指。

2.政府开放数据

北京市政务数据资源网:包含竞技、交通、医疗、天气等数。

深圳市政府数开放平台:交通、文娱、就业、基础设备相当数。

上海市政务数据服务网:覆盖经济建设、文化科技、信用服务、交通出行等12只举足轻重领域数据。

贵州省政府数码开放平台:贵州省在政务数据开放地方举行的着实不错。

Data.gov:美国政府绽放数据,包含气候、教育、能源金融等各个领域数据。

3.数额比网站

比的数据集通常干净且科研究性非常大。

DataCastle:专业的数码科学竞赛平台。

Kaggle:全球最老之多少比平台。

天池:阿里旗生数据科学竞赛平台。

Datafountain:CCF制定好数目比平台。

生图也非经过处理的旧图像,可见原始图中对比度很不同,图像的细节信息很少,图像饱和度也蛮不同。右侧是以本算法后处理的力量图,处理后图像饱和度自然,色彩鲜艳,隐藏在原图右侧的有些不足易见的底细为能够懂得的亮出。

  根据选取的优化的品位以及垂直网格数,将图像切分成一个一个底子块,然后统计每个子块的直方图信息,并跟原图整体的直方图信息进行某种混合,对于彩色图像,为了避免不同通道内处理后变更过于不调和,还多了各国通道直方图与亮度通道直方图的信息合成,然后针对合成后的直方图进行直方图裁剪和均衡化的,获取各子块新的映照直方图,为了避免新的映射表中之多少产生比较充分的奇点或噪音,对映射表的数据开展多触及取样,然后利用样条插值算法对取样点开展插值,或者对新的映射表进行得水准的高斯模糊,得到同摆放较为平缓的映射表。最后动用类CLAHE算法中之双线性插值对每个子块之间的映射表进行插值得到新的如素值。本方法计算量小,速度很快,对映射表进行平整插值或高斯模糊能有效之杀对比度调整时发出的噪声,防止了信息的忒放大招图片失真,是平栽高效而职能突出的针对性比度增强算法。

相同、本文算法的概述

     
 三、测试结果

   
2、按规定的网格数划分图像,并收获每块的直方图信息HistB,HistG,HistR。

    1)  将映射表的
Bins取K等客,得到各级等卖数据对应的照射表值,构成K个二维坐标点序列,亦足因直方图的累计数量,把总计数量平均分为K等分,得到K个二维序列点。

统计 1 
         统计 2

 统计 3     
  统计 4

  整个过程的流程框图如下所示:

  上述代码中Index表示直方图色阶的目范围,有效值[0,Bins
– 1],Bins为直方图的数额,8个时也256。

HistB[Index] = (HistB[Index] * Correction + (100 - Correction) * HistL[Index]) / 100;
HistG[Index] = (HistG[Index] * Correction + (100 - Correction) * HistL[Index]) / 100;
HistR[Index] = (HistR[Index] * Correction + (100 - Correction) * HistL[Index]) / 100;

   
 下面作图是另外一合乎未经处理的图像,这可图像信息较完好,色彩为较为丰富,但是透过本算法处理后,得到的结果图(右图)则展示更加惊艳和灿烂,因此对正常的图像,本算法也拥有比较强之实用性。

统计 5 
       统计 6

  1、水平以及垂直网格数的确定

   其中Correction为颜色校正因子,其行之有效限制为[0,100],当取值越充分时,各通道内更独立,效果更接近一般的直方图均衡。

统计 7

HistB[Index] = (HistB[Index] * Adaptation + (100 - Adaptation) * HistgramB[Index]) / 100;
HistG[Index] = (HistG[Index] * Adaptation + (100 - Adaptation) * HistgramG[Index]) / 100;
HistR[Index] = (HistR[Index] * Adaptation + (100 - Adaptation) * HistgramR[Index]) / 100;
HistL[Index] = (HistL[Index] * Adaptation + (100 - Adaptation) * HistgramL[Index]) / 100;

亚、算法过程详解

    或者另外一种植处理方式就是对映射表进行一维倾向的均值或者高斯平滑,平滑窗口可选WindowSize
= 7横。

                  原始图像                                
          Adaptation = 50,Correction = 50, ClipLimit =
20时的功力

  6、按照CALHE的点子对直方图进行裁剪,之后对裁剪的直方图进行均衡化得到每个微片的映射表。

                           
 统计 8

统计 9

  于非常久前兑现对比度受限的打适应直方图均衡化时,就早已想过针对性拖欠算法进行得水平的扩张,之后用机动对比度和自动色阶代替直方图均衡化也提出了初的算法,也齐了无可非议的效果。本文进一步对该算法进行定水准之扩张及上优化。

    2)根据K个二维坐标点,使用样条插值算法拟合出一致久过各个取样点的平滑映射曲线。

  这种平滑可以带动一定的利益,特别是对图像变换比较温和的区域,能够当定程度达到削弱由于增强带来的色块感觉,而且这种措施推广至独具因直方图增强技术的算法中。

         Adaptation =
50,Correction = 0, ClipLimit =
20时的机能                         Adaptation =
50,Correction = 100, ClipLimit = 20时的功用

  7、局部均衡化后映射表的平。

   
4、对子块直方图和全局直方图进行融合,如下代码所示:

统计 10 
        统计 11

       其中亮度定义也:  Lightness =
(R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16

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 该算法难以使用SSE优化,我当设想是不是还有另外办法优化。速度上1080P的彩图大约30ms可以搞定。

     
 如果输入图像是灰度图,由于只发一个通道,则本算法中的Correction在此场景中是只是放弃的。

     对于Bins
=256底图像,K值建议可取32横。

 
3、获取全图的直方图数据HistgramB,HistgramG,HistgramR以及亮度直方图HistgramL。

  8、按照CLAHE算法的进程对每个微片进行双线性插值得到终极之增进功能,当然对第一实施、第一列、最后一履、最后一排列的子块靠近图像边缘之那么一半且止行使映射表单个方向的线性插值,而这些子块的其他组成部分以及其它子块均使用映射表双线性插值获得最后结出。

  特别强调,该算法不确切处理人脸图像。

 

              Adaptation =
0,Correction = 50, ClipLimit = 20时之机能                            
                                                         Adaptation =
100,Correction = 50, ClipLimit = 20时的职能