使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

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在使用Python编写的程序中，我会使用爬虫技术从百度图片网站上抓取图片并将其下载到本地存储设备上。这个过程涉及到网络请求、数据解析和文件保存等多个步骤。通过使用适当的库和函数，我可以编写出一个功能强大且高效的爬虫程序，以便能够方便地获取并保存百度图片。

# Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction 基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计 程序开发软件：Eclipse/Idea + WebStorm/VsCode + Pycharm 数据库：mysql 开发技术：Springboot + Vue + Python 这个是一个水质管理和预报系统，它是一个全栈Web应用程序，使用机器学习和深度神经网络算法来预测未来的水质。系统一共有2个身份包括管理员和用户。管理员登录后可以查询最新水质检测数据，也可以上报新的水质数据，可以查询管理历史水质数据，查询历史水质趋势图，训练自己的模型参数，选择一个算法模型结果预测下个月的水质信息，管理所有的用户信息；用户登录后比管理员就少了个用户管理功能。 管理员账号密码： admin/123 用户账号密码：user1/123

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python 连接Gbase8a 的驱动程序， 资源比较稀缺； 安装步骤： tar -zxvf gbase-connector-python-3.0.1.tar.gz -C /usr/local/src/ cd /usr/local/src/gbase-connector-python-3.0.1 python3 setup.py install from GBaseConnector import connect, GBaseError config = {'host': '192.168.195.128', 'user': 'root', 'passwd': 'root', 'port': 5258, 'db': 'gbase'} try: conn = connect() conn.connect(**config) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT TABLE_NAME, ENGINE,TABLE_ROWS FROM

这篇毕业设计项目主要聚焦于利用Python编程语言和人工智能技术实现一个智能联系人管理系统。系统旨在高效、便捷地管理和检索个人或组织的联系人信息，同时可能融入了学习和预测功能，以便根据用户行为进行智能化推荐。 1. **Python编程语言**：Python是一种高级编程语言，因其简洁易读的语法而被广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据分析、机器学习等。在这个项目中，Python作为主要的开发工具，用于实现系统的各个功能模块。 2. **AI人工智能**：AI在本项目中可能涵盖了自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等子领域。NLP可能用于理解和解析用户的查询，提取关键信息；ML则可能用于学习用户的行为模式，预测并推荐可能需要的联系人。 3. **联系人管理**：系统的核心功能是管理联系人数据，包括添加、编辑、删除联系人，以及按不同标准（如姓名、电话、邮箱等）进行搜索和分类。可能还包含了联系人信息的导入导出功能，支持常见的文件格式如CSV或VCF。 4. **开发文档**：提供的开发文档通常包含系统的设计理念、架构、实现方法、测试案例等内容，是理解项目的重要资料。它帮助用户了解系统的工作原理，同时也为其他开发者提供了维护和扩展的指导。 5. **源程序**：源程序是项目的核心部分，包含了用Python编写的代码。通过阅读源代码，可以深入了解系统内部的工作流程，学习如何将AI技术应用于实际项目。 6. **可执行程序**：除了源代码，项目还提供了一个可执行程序，使得非开发人员也能直接运行和使用系统，无需安装Python环境或理解代码。 7. **模板/素材**：如果项目中包含了模板或素材，可能是用于界面设计的图形元素，如按钮、图标等，这些有助于提升用户体验，使界面更加直观和美观。 这个项目作为一个毕业设计，对于学习Python编程和AI应用的学生来说，是一个很好的实践案例。通过分析和研究，学生不仅能巩固编程技能，还能了解到如何将AI技术整合到实际软件中，提升软件的智能化程度。同时，项目中的开发文档和源代码也提供了宝贵的学习资源，有助于提高软件工程的实践能力。

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