leetcode 刷题全刷SRE 面试 面试将由工程部的一名工程师（英语）进行，持续约 30-45 分钟。 请注意，面试结果可能会受到背景噪音和/或电话线路不良的负面影响。 这次面试的重点是编码。 在面试过程中，你会被问到关于你的技术技能的问题，包括算法、数据结构。 重要提示：除此之外，请为此阶段做好充分的准备 花时间准备：对于任何工程师，即使是高级工程师，复习他们的面试和沟通方法、编码技能和计算机科学基础知识（如数据结构、算法和时间/空间复杂性）都很重要。 面试可能与您的日常工作大不相同，并且可能会带来您不经常遇到的难题和挑战。 考虑到这一点，我们建议通过以下方式进行准备：- 练习回答许多不同的编码问题：最好有非最佳但有效的代码，而不仅仅是一个想法。 一旦你有了一个可行的解决方案，你就可以尝试提高它的效率、代码设计或它的任何其他方面。 在不使用编译器的情况下，练习使用最有效的无错误解决方案来回答编码问题。 在简单的文本编辑器中编写代码：在面试中，您将在类似的环境（如 CoderPad）中编写代码，没有语法高亮或自动完成。 手动编码练习：用白板或笔和纸练习一些问题以帮助准备。 在时间压

python 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。这八个指标如下：RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。 图像相似度测量 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。八项指标如下： 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构相似性指数（SSIM）， 基于特征的相似度指数（FSIM）， 基于信息论的统计相似性度量（ISSM）， 信号重构误差比 (SRE) , 光谱角映射器 (SAM)和 通用图像质量指数 (UIQ) 指示 以下分步说明将指导您安装此软件包并使用命令行工具运行评估。 注意：支持的 python 版本为 3.6、3.7、3.8 和 3.9。 安装包 pip install image-similarity-measures 为了更快地评估 FSIM 指标，pyfftw需要该软件包。您可以单独安装它，也可以通过speedups额外的： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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