该包通过混合自适应提供了自适应图像去噪算法的实现。 所提出的方法 [1, 2] 采用从通用外部数据库中学习到的通用先验，并将其适应噪声图像以生成特定先验，然后将其用于 MAP 去噪。 所提出的算法是严格推导出来的从贝叶斯超先验的角度来看，并进一步简化以降低计算复杂度。 要对去噪性能进行整体评估，请运行演示文件：“demo.m”。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] E. Luo、SH Chan 和 TQ Nguyen，“通过混合自适应进行自适应图像去噪”，IEEE Trans。 图像处理。 2016 年。 [2] SH Chan、E. Luo 和 TQ Nguyen，“基于 EM 适应的自适应补丁图像去噪”，Proc。 IEEE 全球会议信号信息处理。 （GlobalSIP'15），2015 年 12 月。
2022-07-30 22:53:52
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nodemailer是nodejs中的邮件发送模块,本文使用的版本为2.5.0
–下载模块
npm install nodemailer
npm下载模块后,在项目中引入就可以使用: var nodemailer = require(‘nodemailer’);
以QQ邮箱为例.
–获取授权码
进入QQ个人邮箱, 设置-账户-开启服务POP3/SMTP服务,并生成授权码,现在获取授权码需要验证手机号等.
–后端代码
var nodemailer = require('nodemailer');
var transporter = nodemailer.createTranspor
2022-07-25 19:51:59
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本文为大家分享了Vue Quill Editor富文本编辑器的具体使用方法，供大家参考，具体内容如下
先看效果图：
1、下载Vue-Quill-Editor
npm install vue-quill-editor --save
2、下载quill（Vue-Quill-Editor需要依赖）
npm install quill --save
3、代码
emplate>
<quill-editor
v-model=content
ref=myQuillEdito
2022-07-19 10:44:31
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最近写了一个批量删除功能,遇到了不少坑,特此记录一下
表格的代码如下
代码如下:
如图所示,表格最前面有一个复选框
代码很简单
<el-table-column type=selection
2022-07-14 11:58:21
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13.5 区间估计原理
区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总
体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可
能不包含。
*============================begin=================================
capt prog drop bb
prog bb
drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear
/*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/
quietly sum x
end
***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd
simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb
g n=_n
*在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间
g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100)
g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100)
*在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量
g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100)
g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100)
*考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零
g zsign=(zlow<5& zhigh>5)
2022-07-11 15:10:35
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