传统基于照明的光源布局方式在室内难免会存在光照度不均匀现象，造成通信盲区效应，从而影响通信系统的可靠性。为了解决此问题，以4 m×4 m×3 m房间为模型，在常用的室内光源布局模式下，采用光照度补偿技术，对其进行合理的布局优化，得出了一种由5个发光二极管阵列组成的光源布局方式，这种布局方式可同时降低系统功耗并提高光照度均匀性。为了兼顾可见光通信(VLC)系统的可靠性，采用室内接收平面的光照度标准差与通信中接收平面的平均误码率(BER)构建系统优化模型函数f(L，i)，当f(L，i)达到最小值时可同时满足接收平面的照度要求和通信BER要求。仿真结果表明，当L=0.35 m、i=0.025 m时，f(L,i)取最小值，此时接收平面光照度的最小值为301.26 lx，最大值为389.90 lx，均匀度为93.24%，系统照度标准差为20.1，功耗为140.5 W，BER为6.39×10-7。所提系统可同时兼顾室内接收平面光照度分布的均匀性和通信的可靠性，为室内VLC光源布局提供了一种优化方法。

CIFAR_MLP_Pytorch_Lightning 使用Pytorch照明库对多层感知器（MLP）神经网络进行了训练。 CIFAR数据集用于对神经网络进行分类。 进行不同的实验并观察结果。 实验类型和网络验证准确性如下： 版本1：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：512 Optim：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4706 版本2：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4626 版本3：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD RELU Val_Acc：0.5089 版本4：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：ADAM RELU Val_Acc：0.5114 版本5：B_SIze：32 H_Layers：1 H

该工具可以自动更换证件照的底色背景，也可以扣取人像，采用了深度学习模型modnet进行人像的扣取操作。该工具的使用效果极好，可以对背景较复杂的人像进行背景底色更换。 注意该工具是使用python打包而成，exe程序启动时较慢，且只能运行在windows系统上。

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1．1本课题的研究背景和意义 人类和一切生物都生活在光的世界里，没有光，生命活动就会终止。人类在利用自 然光源和发明人造光源的实践中，无时无刻不在进行着光度的相对比较。在日常的生产 和生活中，光度学有着非常广泛的应用，因此，许多厂家开发出各种各样的光度测量仪。 光度测量仪有着广泛的应用。近二十年来，随着对材料和产品质量愈来愈严格的要 求和控制，对材料的辐射度和光度特性的测量也日趋重要，它已成为光度测量的一个重 要部分，如逆反光材料、发光材料等的光度测量，一些物体的反光特性，可以用亮度计 进行非接触测量。随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，各种照明设备质量的提 高，都需要使用高精度的光度测量仪器进行测量。各种汽车，摩托车等前照灯，各种照 明灯具的光通量的测量，热辐射体的红色比，荧光粉的相对亮度的测量都离不开光度测 量仪器。还有，教室照明关系到孩子的视力，隧道和道路照明关系到行车安全，体育场 的照明情况测量等等，可以说，光度测量与人们的生活密切联系着。 由于照度测量的原理比较简单，所以照度测量是目前最流行的光度测量形式。照度 计是光度测量仪的一种，目前主要广泛应用于科研、生产、军工、电子、轻纺、影视、建 筑、交通以及医疗保健和卫生防疫等专业领域。随着人类居住环境和生活水平的提高， “绿色照明工程”越来越被人们所关注，现在照度计正在走入人们的生活。目前，照度 计分为常用指针式和专用的数显式，常用的指针式需手动的进行量程换档，操作麻烦且 测量精度不高，专用数显式的测量精度很高，但测量范围有限，功能太多且成本偏高。 随着计算机技术、电子技术和通信技术的迅猛发展，尤其是集成芯片和电路的问世，功 能日趋完善，成本不断降低，使得各种智能化仪器应用越来越多，以单片机为核心的照 度计，具有智能化、操作方便、硬件电路简单的特点。所以设计低成本，应用范围广， 测量精度高的照度计是非常必要的。 1．2照度计的现状和发展方向 当前照度计基本上分为两种方案，一种方案是采用光电传感器元件把光信号转变成 电信号、电信号进过放大和A／D转换，最后由LED数码管或LCD显示出测量数据；另一 方案就是在A／D转换器后面再加一个单片机来控制整个系统的工作。同时传感器配制 矿似)修正滤光片，符合国际照明委员会(CIE)定的人眼视觉特性，并配有余弦校正器， 使传感器对不同角度光的响应值符合余弦法则，对点、线、面光源及各种不同颜色的可 见光能准确测量IlJ。

本项目是一个Android Project，用Canvas给人脸化妆(画妆)的APP演示项目主要内容包括：唇彩，美瞳，粉底，眼影，腮红，眼线，双眼皮，眉毛等，能画的妆，都画了利用图形局部变形算法进行 大眼，瘦脸，丰胸，大长腿等磨平/美白部分效果展示美妆 大眼瘦脸大长腿更多演示效果请直接查看下方原理文章，或者直接下载 演示APP Release V1.0.0版本演示APP 主要实现了的部分为public enum Region {     FOUNDATION("粉底"),     BLUSH("腮红"),     LIP("唇彩"),     BROW("眉毛"),     EYE_LASH("睫毛"),     EYE_CONTACT("美瞳"),     EYE_DOUBLE("双眼皮"),     EYE_LINE("眼线"),     EYE_SHADOW("眼影");     private String name;     Region(String name) {         this.name = name;     } } public enum BeautyType {     SMALLFACE(2,"瘦脸"),     LONGLEG(3,"大长腿增高"),     EYE(4,"眼睛放大"),     BREST(5,"丰胸"),     WHITE(7,"美白"),     SMALLBODY(9,"瘦脸瘦身");     private int type;     private String name;     BeautyType(int type, String name) {         this.type = type;         this.name = name;     } }原理Android：让你的“女神”逆袭，代码撸彩妆（画妆)Android：让你的“女神”逆袭，代码撸彩妆 2（大眼，瘦脸，大长腿）

与平面目标面相比，在曲面目标面产生均匀的照度分布时，LED阵列的设计更复杂。通过优化LED阵列排布，使其在复杂曲面的目标面上产生了均匀的照度分布。构建了反映照度均匀性的目标函数，目标函数以阵列中各LED的位置坐标为变量，利用模拟退火算法对阵列中各LED的位置进行优化，使目标函数获得最小值。为了验证算法的可行性，针对圆柱形目标面、抛物线形柱状面以及正弦形柱状面，优化设计了3种不同排布的LED阵列，优化后的LED阵列在相应目标面上的照度分布均匀性分别达到99.0%、99.3%和97.0%。分析了LED阵列中各LED的装配公差对目标面照度均匀性的影响，模拟结果表明：装配公差在0.2 mm以内，目标的均匀度下降不超过0.3%，说明这种设计方法具有一定的实用价值。

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