% 这个 zip 包含 4 个文件、3 个函数和 1 个脚本，在部分运行脚本。 所附的评论应该是不言自明的。 原始数据在 matlab struct farmt 中。 要将原始数据转换为结构，请参阅名为“datato struct”的单独文件，用户有责任根据自己的目的进行修改。

在shell中time函数可以输出调试信息，在terminal输入man time了解用法 　　用自己定义的格式写入一个文件，然后从这个文件读取数据输出 　　一个模拟shell的supershell完成了 　　system（）函数 　　time函数在linux里有2个，一个在batch直接输入time，一个在usr/bin/time，后者可以得到更多信息 　　程序的输入可以是 % supershell command 单词之间可以有任意空格 　　command必须是符合要求的输入，不然统计结果会出错   #include #incl

0.引言 利用python开发，借助Dlib库进行人脸识别，然后将检测到的人脸剪切下来，依次排序显示在新的图像上； 实现的效果如下图所示，将图1原图中的6张人脸检测出来，然后剪切下来，在图像窗口中依次输出显示人脸； 实现比较简单，代码量也比较少，适合入门或者兴趣学习。 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python:　　3.6.3 dlib:　　　 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.设计流程 工作

华为S5700S-LI交换机固件S5700S-LI-V200R006C00SPC500.cc

前言 昨天才开始接触，鼓捣了一个下午，接下来会持续更新，如果哪里有错误的地方，望各位大佬指出，谢谢！ 数据描述 两个文件，一个文件包含了网络图的节点，节点存在类别（0，1，2，3）四类，但是0类别舍去，不画出；另一个文件包含了网络图的边，数据基本特征如下：               图1中，id表示节点，b是类别；图2中，两个数字表示边连接的两个点。 Networkx 安装 我的系统是Mac OS，直接在terminal输入sudo pip install networkx就可以安装，由于代码中涉及几个函数，在python3中会报错，我用python2.7.13实现的 基本使用方法 im

div ul li排列图片的样式 css + div

获得list中最大元素的索引 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(max(aa)) 相应的最小值使用 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(min(aa)) 获得numpy数组中最大元素的索引 1.可以使用numpy的函数，argmax获得最大元素的索引，相应的获得最小值的话需要使用argmin。 aa = [1,2,3,4,5] arr_aa = np.array(aa) maxindex = np.argmax(arr_aa ) 1.也可以将numpy转为list，然后使用list或者最大值索引的方法获得最大值。 aa = numpy.

此程序可以计算几种对流天气指数！方便快捷

Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB 图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。 1. 安装 有许多安装 matplotlib 的不同方法，最简单的方式是使用 pip。 pip install matplotlib 2. pyplot matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像MATLAB。

花matlab代码 :flower_playing_cards: 中欧国际工商学院 使用对比度增强对对比度失真的图像进行无参考质量评估 贾妍，李杰 该存储库包含论文“使用对比度增强的无畸变图像参考质量评估”的代码，并在CCID2014，CID2013，CSIQ和TID2013数据库上呈现结果以进行图像质量评估。 先决条件 的MATLAB 演示版 跑步 只需打开MATLAB并运行demo.m 要分析本文中的结果，请运行resultAna.m 结果 例子 预言 1.7129 3.5505 2.5005 抽象的 无参考图像质量评估（NR-IQA）旨在测量没有参考图像的图像质量。 然而，在NR-IQA的当前研究中，对比度失真被忽略了。 在本文中，我们提出了一个非常简单但有效的度量标准，用于基于对比度高的图像通常与对比度增强的图像更相似的事实来预测对比度改变的图像的质量。 具体来说，我们首先通过直方图均衡生成增强的图像。 然后，我们使用结构相似性索引（SSIM）作为第一个特征来计算原始图像和增强图像的相似性。 此外，我们分别计算原始图像和增强图像之间基于直方图的熵和交叉熵，以获得4个特征的总和。 最后，我们学习回归模块以融合上述5个功能