深度散斑相关性：一种通过散射介质实现可扩展成像的深度学习方法。 通过散射成像是一个重要但具有挑战性的问题。通过利用固定介质的确定性输入-输出传输矩阵已经取得了巨大的进步。然而，这种一对一的方法非常容易受到散斑去相关的影响——对散射介质的小扰动会导致模型错误和成像性能的严重下降。我们的目标是开发一个新的框架，该框架对介质扰动和测量要求都具有高度可扩展性。为此，我们提出了一种全面的统计深度学习技术，该技术封装了广泛的统计变化，使模型能够适应散斑去相关。具体来说，我们开发了一个卷积神经网络 (CNN)，它能够学习在一组具有相同宏观参数的扩散器上捕获的散斑强度模式中包含的统计信息。然后，据我们所知，我们首次展示了经过训练的 CNN 能够通过一组完全不同的相同类别的扩散器进行泛化并进行高质量的对象预测。我们的工作为通过散射介质成像的高度可扩展的深度学习方法铺平了道路。

【OpenCV】 使用Pycharm + anaconda环境进行摄像头人脸识别检测 - 完整Python代码

前言 入门爬虫很容易，几行代码就可以，可以说是学习 Python 最简单的途径。 刚开始动手写爬虫，你只需要关注最核心的部分，也就是先成功抓到数据，其他的诸如：下载速度、存储方式、代码条理性等先不管，这样的代码简短易懂、容易上手，能够增强信心。 基本环境配置 版本：Python3 系统：Windows 相关模块：pandas、csv 爬取目标网站 实现代码 import pandas as pdimport csvfor i in range(1,178): # 爬取全部页 tb = pd.read_html('http://s.askci.com/stock/a/?repo

如果是A串的第i个字符和B串的第j个字符 1.在A的第i个字符后插入一个字符B[j]，问题转化为计算A[i...lenA]和B[j+1...lenB]的距离 2.删除A串的第i个字符，问题转化为计算A[i+1...lenA]和B[j...lenB]的距离 3.将A的第i个字符替换成B的第j个字符，问题转化为计算A[i+1...lenA]和B[j+1...lenB]的距离。于是替换操作的编辑距离就是d[i-1][j-1]+flag。其中，当A[i]==B[j]时，flag=0， A[i]！=B[j]，flag=1 d [i-1][j] 、d [i][j-1]、d [i-1][j-1]进行比较，其中最小的就是当前A和B的编辑距离

自助翻译软件python代码可视化窗口 利用百度翻译api进行回调 可视化窗口明确 使用时请输入百度翻译的API和秘钥 my_appid = '你的APPID ' cyber = '你的秘钥 '

python代码随处可见，利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容，这里利用python 的相关知识，简单的进行了实验，希望对大家有所帮助

以上代码的详细debug过程，请参考我的这篇博客【Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)】，下面是博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125102260?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125102260%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=Lm451。

复杂网络的任意子节点间的网络最短距离的求解 最小斯坦纳树---python代码（含输入数据、绘图代码、解题代码、csv生成文件）

十行Python代码爬取豆瓣电影Top250信息实验环境爬取网页内容1、确认我们需要爬取的内容2、获取请求头信息3、使用requests模拟连接并获取网页HTML解析网页内容1、查看爬取到的HTML，确定需要解析的HTML数据内容2、使用pyquery对获取的HTML进行解析模拟翻页浓缩代码 相信大家都有过找片两小时，找到累了不想看的经历吧，给大家个建议：在豆瓣高分电影排行榜上挨部看下去，高效不纠结，还都是好片。 今天讲的实例就是用Python爬取豆瓣Top250的电影信息（包含电影排名、电影名、评分、链接），仅用十行代码即可实现，内容简单易上手，小白看完也能学会。 整个流程分为爬取数据、解析

文件是我写的一个agent，是使用python打的exe包，并可以一键注册成windows系统服务，文件包含程序和详细的说明，我的博客里也有相关介绍