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

**Qt5.15.12 静态库详解** Qt是一个强大的跨平台应用程序开发框架，被广泛用于创建桌面、移动以及嵌入式系统的图形用户界面。此资源是Qt5.15.12的预编译静态库版本，特别针对Windows 64位操作系统，并且是使用Visual Studio 2019进行编译的。 **1. Qt 5.15.12 版本** Qt5.15.12是Qt5系列的一个稳定版本，它包含了一系列的修复和改进，确保了对现有功能的优化和新功能的添加。这一版本提供了对C++17标准的更好支持，同时也对模块化进行了增强，使得开发者可以更灵活地选择和链接所需的Qt模块。 **2. 静态库与动态库的区别** 静态库在编译时会被直接链接到目标程序中，生成的可执行文件较大，但无需在运行时依赖外部库文件，适合在多变或不稳定的环境中使用。动态库则在运行时被加载，生成的可执行文件较小，但需要相应的动态链接库文件才能运行，便于资源共享和更新。 **3. Windows 64位兼容性** 此版本的Qt库是为64位Windows系统设计的，这意味着它可以充分利用64位计算机的内存和处理器资源，处理更大的数据量和更复杂的计算任务，同时为64位应用程序提供支持。 **4. Visual Studio 2019 编译** 使用Visual Studio 2019编译的Qt库，意味着它与微软的开发环境高度集成，开发者可以利用VS2019的调试工具、代码编辑器和项目管理功能，方便地进行Qt应用的开发和调试。 **5. 文件结构与内容** 压缩包中的"Qt5.15.12-Windows-x86_64-VS2019-16.11.32-staticFull"可能包含了Qt的所有核心模块，如Qt Widgets、Qt Network、Qt Sql、Qt GUI等，以及一些附加模块和示例项目。这些文件将提供完整的开发环境，包括头文件、库文件、运行时库和其他必要的组件。 **6. 使用与集成** 开发者需要将提供的库文件路径添加到项目的编译配置中，以便在构建过程中找到所需的库。同时，由于是静态库，所有依赖项都已内置，因此无需担心运行时找不到动态库的问题。 **7. 开发注意事项** 使用静态库可能会增加编译时间和最终程序大小，而且因为所有代码都在一个可执行文件中，可能会增加安全风险。另外，由于库的更新需要重新编译整个项目，所以保持库的更新可能较为复杂。 **8. 性能与效率** 虽然静态库可能导致文件体积增大，但它消除了运行时依赖性，提高了程序的可移植性和一致性。在某些情况下，特别是当目标系统缺乏动态库或者需要确保软件独立性时，静态库是一个理想的选择。 总结来说，这个Qt5.15.12的静态库版本为Windows 64位平台的开发者提供了一个完整、独立的开发环境，使得他们能够轻松地构建和部署基于Qt的应用程序，而无需担心运行时的库依赖问题。对于那些希望控制程序完整性和独立性的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。

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。